課程資訊
課程名稱
 生物學的R程式語言：應用篇
R Programming for Biology: Applications 
開課學期
 111-2 
授課對象
 生命科學院  生命科學系  
授課教師
 麥德倫 
課號
 LS5121 
課程識別碼
 B21 U2650 
班次
  
學分
 3.0 
全/半年
 半年 
必/選修
 選修 
上課時間
 星期二5,6,7(12:20~15:10) 
上課地點
 生科419 
備註
 最好能自備筆電，須能自行安裝相關套件。
限生命科學院學生(含輔系、雙修生) 或 限生農學院學生(含輔系、雙修生) 或 限公衛學院學生(含輔系、雙修生) 或 限醫學院學生(含輔系、雙修生)
總人數上限：15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

本課程以生命科學系的學生為主要授課對象，以R語言在生物資訊學的應用為主軸，如序列分析與演化樹、數量性狀基因座、全基因組關聯分析、轉錄體學、蛋白質結構等等。另外也預計討論如何從網頁資料庫讀取與擷取資料、基礎資料視覺化、以及簡單的統計模型於資料預測與機器學習等。於必要時會補充相關統計學知識。欲修課者建議已修過「生物學的R程式語言」或其他相關程式設計課程為佳。 

課程目標
 學生將學會如何用程式語言來處理生物資訊學的相關問題，透過R語言為引子，期待學生於過程中也可以學會計算生物學思維，並於未來應用於其他領域或別種程式語言。 
課程要求
 ● 對於R語言有一定程度的了解(如撰寫函數、迴圈、條件等基本功能)，並具備一些基本的統計學知識
● 建議預修課程：「生物學的R程式語言」或任何與基礎程式設計相關課程(R語言相關為佳，若無則需額外時間自我學習) 
預期每週課後學習時數
 2-4 小時 
Office Hours
 另約時間 
指定閱讀
  
參考書目
 [1] Gentleman, R., Carey, V. J., Huber, W., Irizarry, R. A., & Dudoit, S. (Eds.). (2005). Bioinformatics and computational biology solutions using R and Bioconductor (Vol. 1, No. 0). New York: Springer.
[2] Bloomfield, V. (2009). Computer simulation and data analysis in molecular biology and biophysics: an introduction using R. Springer Science & Business Media.
[3] Korpelainen, E., Tuimala, J., Somervuo, P., Huss, M., & Wong, G. (2014). RNA-seq data analysis: a practical approach. CRC press.
[4] Sinha, P. P. (2014). Bioinformatics with R cookbook. Birmingham: Packt Publishing.
[5] Gondro, C. (2015). Primer to analysis of genomic data using R. New York, NY: Springer. 
評量方式
(僅供參考)
  
No.
項目
百分比
說明
1. 
 期中考 
40% 
  
2. 
 期末書面報告 
30% 
  
3. 
 期末口頭報告 
30% 
  
 
針對學生困難提供學生調整方式
  
上課形式
 提供學生彈性出席課程方式, 以錄影輔助
作業繳交方式
 書面報告取代口頭報告, 學生與授課老師協議改以其他形式呈現
考試形式
 書面(口頭)報告取代考試
其他
 由師生雙方議定
課程進度
週次
日期
單元主題
第1週
 2/21  課程基本介紹與案例分析 
第2週
 2/28  和平紀念日放假 (依學校行事曆) 
第3週
 3/07  R語言複習與案例分析 
第4週
 3/14  Bioconductor的基本介紹與案例分析 
第5週
 3/21  轉錄體學分析(1)：微陣列之品質控制與標準化 
第6週
 3/28  轉錄體學分析(2)：微陣列之差異表達與功能分析 
第7週
 4/04  兒童節放假 (依學校行事曆) 
第8週
 4/11  轉錄體學分析(3)：RNA定序分析與論文實例操作 
第9週
 4/18  轉錄體學分析(4)：基因共表達網絡 
第10週
 4/25  期中考試 
第11週
 5/02  期中考卷檢討以及案例複習與擴展 
第12週
 5/09  序列比對與演化樹 
第13週
 5/16  全基因組關聯分析 
第14週
 5/23  蛋白質結構相關分析 
第15週
 5/30  期末專題報告 
第16週
 6/06  期末專題報告