|
課程名稱 |
計算生物學原理與應用
Introduction and Application of Computational Biology Methods |
|
開課學期 |
111-2 |
|
授課對象 |
公共衛生學院 公共衛生碩士學位學程 |
|
授課教師 |
盧子彬 |
|
課號 |
EPM5009 |
|
課程識別碼 |
849 U0370 |
|
班次 |
|
|
學分 |
3.0 |
|
全/半年 |
半年 |
|
必/選修 |
選修 |
|
上課時間 |
星期三6,7,8(13:20~16:20) |
|
上課地點 |
|
|
備註 |
限學士班三年級以上 且 限公衛學院學生(含輔系、雙修生)
總人數上限：50人
外系人數限制：5人 |
|
|
|
|
課程簡介影片 |
|
|
核心能力關聯 |
核心能力與課程規劃關聯圖 |
|
課程大綱
|
|
為確保您我的權利,請尊重智慧財產權及不得非法影印
|
|
課程概述 |
本課程主旨在於介紹計算方法如何應用於當代的生物醫學與公共衛生學研究，目的在於提供學生漸進式的介紹，內容將包括演算方法開發原理與其背後之生物意義。因此，課程首先將由介紹生物學及程式撰寫基本功能開始，奠定基礎後，後段課程內容將針對各式分析與常用的演算法進行原理介紹，並要求學生實際利用撰寫程式進行實作，以了解演算法應用之內容，最終將以高通量資料介紹作結，讓學生體會未來計算能力將在研究及實務應用上均扮演重要角色。 |
|
課程目標 |
訓練學生了解各式演算法內容並具備實際上機撰寫程式能力 |
|
課程要求 |
程式語言撰寫及基礎生物學能力，本課程為線上課程，於程式作業周會開放TA hour，同學可自由參加此時段，唯期末報告應以實體出席為原則。 |
|
預期每週課後學習時數 |
|
|
Office Hours |
另約時間 |
|
指定閱讀 |
1) Bioinformatics, Andreas D. Baxevanis and B.F. Francis Ouellette 3rd ed., 2005
2) Data mining with R, learning with case studies. Luis Torgo. Taylor and Francis Group. 2012 |
|
參考書目 |
1) R軟體應用統計方法, 陳景祥, 東華書局, 2009 |
|
評量方式
(僅供參考) |
|
No. |
項目 |
百分比 |
說明 |
|
1. |
課堂作業 |
50% |
|
2. |
期中報告 |
20% |
|
3. |
期末報告 |
20% |
|
4. |
課堂參與 |
10% |
|
|
|
針對學生困難提供學生調整方式 |
|
上課形式 |
以錄音輔助 |
|
作業繳交方式 |
學生與授課老師協議改以其他形式呈現 |
|
考試形式 |
|
|
其他 |
由師生雙方議定 |
|
|
週次 |
日期 |
單元主題 |
|
第01週 |
2/22 |
計算生物學介紹 Introduction of computational biology |
|
第02週 |
3/1 |
生物核心能力 (I) – 基礎遺傳學、演化機制 Concept of biology (I) – genetics and evolution |
|
第03週 |
3/8 |
生物核心能力 (II) – 基礎分子生物學與基因調控機制Concept of biology (II) – molecular biology and gene regulation mechanism |
|
第04週 |
3/15 |
程式核心能力 (I) – 資料輸出與輸入、統計檢定與迴歸模型 Concept of programming in R (I) – data processing, statistical tests and regression models
程式核心能力 (II) – 程式邏輯控制、迴圈撰寫 Concept of programming in R (II) – Programming logic
程式核心能力 (III) –程式邏輯控制、隨機取樣、繪圖 Concept of programming in R (III) – Programming logic, random sampling and creating plots |
|
第05週 |
3/22 |
基因演算法 Genetic Algorithm |
|
第06週 |
3/29 |
高通量資料分析介紹 – 以基因表現微陣列為例High-throughput data (Gene Expression Microarray) |
|
第07週 |
4/5 |
放假 |
|
第08週 |
4/12 |
演算法分析介紹 – 以排序方法為例介紹時間與空間複雜性 Algorithm comparison – introduction of time and space complexity |
|
第09週 |
4/19 |
演化分析 – 演化樹與最大節約法 Methods in evolution – phylogenetic tree and maximum parsimony |
|
第10週 |
4/26 |
序列排比分析 Sequence analysis |
|
第11週 |
5/3 |
交互驗證與排列 – 資料重複性與預測性Cross-validation and Permutation – reproducibility and predictability |
|
第12週 |
5/10 |
機器學習方法 (向量支持模型與決策樹) Machine learning methods (SVM, CART) |
|
第13週 |
5/17 |
高通量資料分析介紹 – 以次世代定序技術為例 High-throughput data (Next Generation Sequencing) |
|
第14週 |
5/24 |
專題演講 (Special lecture) |
|
第15週 |
5/31 |
期末報告 Final presentation |
|
第16週 |
6/7 |
期末報告 Final presentation |
|