《药物生物信息学》教学大纲(本科).pdf

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1、138 药物生物信息学 一、课程简介 生物信息学（Bioinformatics）是在生命科学研究中综合运用数学、计算机与信息科学技术而形成的重大交叉学科与前沿研究领域。当前对生物医学大数据的分析和挖掘正成为推动生命科学创新的源泉，生物医学研究领域已经进入了大数据时代。因此，以生物医学大数据分析为目标的生物信息学已经成为生命科学和医学领域的研究前沿。通过本课程的学习，使学生掌握一些药物相关的生物信息学数据资源和研究方法，了解基本的药物组学数据的获得与处理、数据库的存储结构及数据检索等基本方法，了解药物靶基因的功能注释和通路识别方法以及非编码 RNA 调控药物反应相关通路的分析方法等前沿研究进展。

2、使学生了解药物相关生物信息学领域的发展状况和研究思路，开阔学生的视野，把握药学研究前沿，为今后的深入学习奠定基础。二、理论教学内容 1.药物生物信息学概述 掌握内容：药物生物信息学的研究内容，生物信息学与药物组学的关联。了解内容：药物生物信息学的发展历史，当前生物信息学相关药物组学的研究热点。2.识别影响药物反应的基因 掌握内容：基因和药物反应的基本定义，影响药物反应相关基因的生物信息学方法。了解内容：药物动力学、药物效应学和用药安全，药物反应相关基因的数据资源。3.非编码RNA与药物反应 掌握内容：miRNA和lncRNA的定义，识别药物反应相关miRNA的生物信息学方法，识别药物反应相关l

3、ncRNA的生物信息学方法。了解内容：药物反应相关非编码RNA的数据资源，非编码RNA的定义与种类。4.复杂疾病相关的药物靶标筛选 掌握内容：基于序列相似性的药物靶标筛选策略，基于表型和药物结构相似性的药物靶标筛选策略。了解内容：药物靶标筛选的数据资源，复杂疾病相关药物靶标的定义，计算预测方法原理。5.高通量测序技术在药物生物信息学中的应用 掌握内容：药物生物信息学相关的高通量测序数据资源，药物生物信息学相关高通量数据的分析策略。了解内容：药物生物信息学相关高通量测序与精准医学，高通量数据处理方法，计算方法的选用和计算原理。6.肿瘤个性化给药 掌握内容：筛选肿瘤个性化治疗药物的生物信息学方法，

4、肿瘤个性化治疗的数据资源。了解内容：肿瘤个体化用药的定义和意义，基因组多态性与分子靶向药物。7.药物生物信息学软件和数据库 掌握内容：PolySearch工具，Drugbank数据库的应用。了解内容：临床研发中的新药索引数据库Infoknowmics，数据库的数据类型及搜索方式。三、实验教学内容 1.利用公共数据库查找药物反应相关基因 基本内容：了解药物反应相关基因的定义，完成乳腺癌耐药性相关基因的数据库挖掘，利用功能注释数据库，对这些基因进行功能分析。139 基本要求：了解生物信息学数据库的设计概念，能够自己看懂数据库的帮助文档，学会使用数据库提供的示例。2.利用已有数据库查找药物反应相关m

5、iRNA和lncRNA 基本内容：了解miRNA和lncRNA引起不同药物反应的作用机制，完成乳腺癌耐药相关miRNA和lncRNA的数据库查找，并找出这些非编码RNA与基因之间的关联。基本要求：了解PubMed数据库查找文件的方法，学会miRNA靶基因预测数据库的查询。3.药物生物信息学软件和数据库的使用 基本内容：熟悉PolySearch工具和Drugbank数据库的使用基本要求：利用数据库查找乳腺癌常见化疗药物的靶基因。四、参考资料 生物信息学（第二版）.李霞主编.人民卫生出版社.2015年6月出版 五、学时分配 序号 教学内容 参考学时 总学时 理论学时 实验学时 1 药物生物信息学概述 2 2 0 2 识别影响药物反应的基因 8 4 4 3 非编码 RNA 与药物反应 8 4 4 4 复杂疾病相关的药物靶标筛选 6 6 0 5 高通量测序技术在药物生物信息学中的应用 6 6 0 6 肿瘤个性化给药 6 6 0 7 药物生物信息学软件和数据库 8 4 4 合计 44 32 12