各种生物信息学软件都有

生物信息挖掘技术

Biological Data Mining Techniques

课程编号： X10002 开课教研室： 生物信息学教研室

学 分： 1学分

开课学期： 第1学期 总学时数： 20学时 主讲教师： 李霞

教材名称： 生物信息学

出 版 社： 人民卫生出版社

出版时间： 2010年 主 编： 李霞

课程简介：随着基因组、蛋白质组及转录组研究的不断进展，各级各类的生物学数据库相继出现，从而产生了高通量、大规模的生物学数据。本课程主要介绍在对对这些生物分子信息进行获取、管理之后如何进行分析和应用，并采用数据挖掘技术从海量数据中发现有价值的规律，揭示其生物学奥秘。同时介绍了R语言中的部分软件包在生物信息挖掘技术上的实现。

教学目的：通过本课程学习，使学生深入掌握生物信息挖掘的基础理论和基本技术，熟悉生物数据挖掘领域的发展趋势，了解生物数据挖掘技术的最新进展和前沿成果，并能根据实际问题给出相应的解决方案。

教学重点及要求掌握的内容：

一、生物信息挖掘方法概述（2学时）

1．决策树与决策森林

2．ANN

3．SVM

4．遗传算法

5．常见聚类方法

6．常见统计学分析方法

7．常见的生物学网络构建方法

二、生物信息学挖掘方法应用（10学时）

1．疾病相关基因与疾病基因子网挖掘新方法

（1）集成决策的方法挖掘疾病相关基因

（2）遗传算法与SVM耦合的方法挖掘疾病基因