計算系統生物學
Computational Systems Biology
| 節 | 週三 |
|---|---|
5 13:20–14:10 | 計算系統生物學 BI305 3 節連堂 |
6 14:20–15:10 | |
7 15:30–16:20 |
* 根據陽明交大上課時間表所列
隨著後基因體時代來臨,生物學家開始嘗試從基因體/蛋白質層次到生物網路層次去解析複雜的細胞行為。本課程包括介紹如何建構複雜生物網絡,以及介紹當代網絡生物學和系統生物學中使用的統計方法和數據集成,主要內容如下: (1)如何處理來自基因調控,蛋白質—蛋白質相互作用,蛋白質複合物/模組之原始數據,包括數據處理、聚類、功能富集分析和生物網路之建立。 (2)介紹網路理論和網路模型的基礎知識。 (3)實例說明如何將基因體/蛋白質體數據用於網路重建、結合和驗證;以及如何透過這些生物網路探討疾病機制及辨識生物標記。 本課程包含使用網路建置及分析工具(如: Cytoscape)的實用教程。 In the post-genomic era, biologists started to try to resolve complex cellular behaviors from the genomic/proteomic level to the biological network level. This course covers the process of reconstructing complex biological networks and the introduction of statistical methods and data integration used in contemporary network biology and systems biology as follows. (1) The tutorials for processing raw data from gene regulation, protein-protein interactions, protein complexes/modules, including data processing, clustering, and enrichment analysis, and network establishment. (2) The fundamentals of network theory and network models (3) The examples of how genomic/proteomic data are used for biological network reconstruction, integration, and validation, as well as how to use these biological networks for exploring disease mechanisms and identifying biomarkers. (4) The course containing practical tutorials for using tools (e.g., Cytoscape) and setting up pipelines.
基本分子生物學概念 (Basic knowledge in molecular biological)
Lectures, operation, panel discussion, and report
1學期作業 2.考試狀況 期中考或期中發表 (Midterm Exam) 40% 3.評量方法 課堂參與(Class Participation) 20%,期末口頭與書面報告(Oral Presentation and Written Report) 40%
- 網路理論、模型及統計分析
- 常見生物網路之介紹
- 生物網路分析
- 生物網路應用
- 生物網路工具
- 學習評量
- 簡介
| 週次 | 主題 |
|---|---|
| 第 1 週 | 課程說明 (Class information) |
| 第 2 週 | 系統生物學基本概念 (Basic Concept of Systems Biology) 網路生物學基本概念及應用 (Basic Concept and Applications of Network Biology) |
| 第 3 週 | 網路理論基礎 (I) (Fundamentals of Network Theory I) |
| 第 4 週 | 網路理論基礎 (II) (Fundamentals of Network Theory II) |
| 第 5 週 | 網路模型介紹 (I) (Introduction of Network Models I) |
| 第 6 週 | 網路模型介紹 (II) (Introduction of Network Models II) |
| 第 7 週 | 基因及基因調控網路 (Genes and Gene Regulatory Networks) |
| 第 8 週 | 蛋白質、蛋白質間交互作用、蛋白質複合體及分子交互作用網路 (Proteins, Protein-protein Interactions, Protein Complexes, and Molecular Interaction Networks I) |
| 第 9 週 | 期中考 (Midterm Exam) |
| 第 10 週 | 蛋白質、蛋白質間交互作用、蛋白質複合體及分子交互作用網路 (II) (Proteins, Protein-protein Interactions, Protein Complexes, and Molecular Interaction Networks II) |
| 第 11 週 | Barabási-Albert模型 (Barabási-Albert Model) 網路聚類和模組化 (Network Clustering and Modularity) |
| 第 12 週 | 相關網路及動態網路 (Correlation Networks and Dynamic Networks) |
| 第 13 週 | 交大校區運動會(停課) |
| 第 14 週 | 整合生物網路及基因體/蛋白質體資料 (Integration of Biological Networks and Genomic/Proteomic data) |
| 第 15 週 | 網路醫學:基於網路之方法用於分析人類疾病(Network Medicine: Network-based Approaches for Analyzing Human Disease) |
| 第 16 週 | 期末口頭發表及書報討論 (Student Oral Presentation and Discussions) |
| 第 17 週 | Cytoscape: 網路數據集成,分析和可視化的工具介紹 (A Tool for Network Data Integration, Analysis, and Visualization) |
1. Mark Newman, Networks, Oxford University Press, ISBN: 9780198805090, 2018 2. Albert-László Barabási, Network Science, Cambridge University Press, ISBN: 9781107076266, 2016 3. François Képès, Complex Systems and Interdisciplinary Science: Biological Networks, World Scientific Publishing, ISBN: 9789812706959, 2007
- 地點
- Room 413, Jan Qi Biomedical Engineering Building (賢齊樓 BI413室)
- 時間
- 14:00-16:00 pm, Thursday
- 聯絡方式
- Email: chunyulin@nctu.edu.tw 校內分機: 59735