生物信息学：基因组、数据库及应用研究

# 生物信息学
## 人类基因组计划
### 2010年2月完成草图
### 重要里程碑
#### 完成测序
#### 基因组注释
### 各国参与
#### 美国
#### 中国
#### 欧洲
## 基因组数据存储与分析
### 存储个人基因组数据
#### 使用云存储
#### 数据安全性
### 分析基因差异
#### 变异检测
#### 显性与隐性基因
##### 导致疾病的基因
#### 个性化医疗
#### 疾病预防
### 实践案例
#### 癌症基因组学
#### 心血管疾病风险评估
## 新型冠状病毒研究
### 病毒侦探
### 病毒捕手
### 追踪病毒来源与传播
#### 基因测序
#### 流行病学研究
### 公共卫生决策
#### 疫苗研发
#### 疫情控制
## 遗传密码子破译
### 理解基因表达
#### 转录过程
#### 翻译过程
### 基因调控
#### 转录因子
#### RNA干扰
## 生物信息学数据库
### 数据库种类繁多
#### 核酸数据库
#### 蛋白质数据库
### 如何使用
#### 查询方法
#### 数据提取
#### 数据整合
## 生物信息计算机基础
### 计算机硬件知识
#### CPU与内存
#### 存储设备
### 操作系统
#### Linux
#### Windows
### 程序语言
#### Python
##### 数据分析包
##### 生物信息学库
#### R语言
##### 统计分析
##### 可视化
#### Bioperl
##### 生物序列解析
##### 数据库接口
### 数据库基础
#### SQL语言
#### 数据模型
## 生物信息学编程语言
### Bioperl
### Python
#### NumPy
#### Pandas
### R语言
#### Bioconductor
## 生物信息学数据库特征
### 数据更新快
### 使用频率增长
### 复杂程度增加
#### 多样性增强
### 网络化
### 面向应用
### 先进配置
## 分子生物数据库分类
### 一级数据库
#### GenBank
#### EMBL
#### DDBJ
### 二级数据库
#### GO
#### KEGG
## 序列数据库
### GenBank
### EMBL
### DDBJ
## 蛋白质结构数据库
### PDB
### SCOP
### CATH
## 生物信息数据库查询搜索
### Entrez
### SRS
### BLAST
#### 功能与应用
#### 选择合适参数
## 生物信息数据存储格式
### FASTA格式
### GBFF格式
### EMBL格式
## 新的问题提出
### 序列命名问题
### 数据标准化问题
## BLAST搜索
### PSI_BLAST
### PHI_BLAST
### 应用案例
#### 基因同源性分析
#### 蛋白质序列比对