课程主页: https://www.coursera.org/learn/bioinformatics-pku
欢迎来到“生物信息学: 导论与方法”，该课程由北京大学提供，旨在帮助学员了解生物信息学这一令人兴奋的交叉学科的基本概念和计算方法，以及其在生物学中的应用。通过这个在线课程，学员将掌握生物信息学的知识和技能，这将极大帮助他们未来的学习和研究。
课程的内容广泛且深入，涵盖了以下重要模块：
1. **生物信息学的介绍与历史**：快速了解生物信息学的发展历程及其快速成长的原因。
2. **序列比对**：学习动态规划基础的序列比对算法，掌握全球比对与局部比对的区别，理解时间复杂度与缺口惩罚的原理。
3. **序列数据库搜索**：探索主要的序列数据库以及BLAST算法，学习如何调整BLAST参数以适应自己的研究项目。
4. **马尔可夫模型**：识别状态转移与马尔可夫模型，掌握如何创建隐马尔可夫模型。
5. **下一代测序(NGS)**：不仅描述NGS的特征，还与测序结果结合，并实战分析真实的NGS数据。
6. **遗传变异的功能预测**：在掌握变异预测的过程中，使用多个工具（如SIFT和Polyphen）解决科学问题。
7. **非编码RNA的预测与分析**：分析转录组数据来识别长非编码RNA和预测其功能。
8. **本体论与分子通路的识别**：理解基因本体和KEGG通路数据库的使用。
9. **生物信息学数据库与软件资源**：掌握最重要的生物信息学资源和工具。
10. **新基因的形成**：学习数据和方法来研究物种特异性新基因的起源、进化与功能。
11. **DNA甲基转移酶的进化功能分析**：使用生物信息学方法研究DNA甲基酶功能与进化。
通过这些模块的学习，学员能够系统掌握生物信息学的基础知识，并将其应用到实际研究中，这是一个不可多得的学习机会。
课程主页: https://www.coursera.org/learn/bioinformatics-pku