绪论
  第一节  生物信息学的发展历程
  第二节  生物信息学的研究方法及应用
    一、生物信息学研究方法
    二、生物信息学在生命科学中的应用
  第三节  大数据与大健康时代的生物信息学
    一、多组学大数据的产生与生物信息学
    二、大数据和精准医学时代的生物信息学
    三、面向大健康时代的生物信息学
第一篇  生物信息学基础
  第一章  生物序列资源
    第一节  引言
    第二节  NCBI数据库与数据资源
      一、NCBI数据库资源概述
      二、NCBI中的重要基础数据库介绍
    第三节  UCSC基因组浏览器与数据资源
      一、UCSC概述
      二、UCSC基因组浏览器
      三、UCSC中的数据资源和常用工具
    第四节  ENSEMBL数据资源和工具
      一、ENSEMBL数据库概况
      二、ENSEMBL参考基因组资源
    第五节  重要的生物医学数据库
      一、千人基因组数据资源
      二、ENCODE数据库与数据资源
      三、TCGA泛癌数据库与数据资源
  第二章  序列比对
    第一节  引言
      一、序列比对的作用
      二、同源、相似与距离
      三、替换计分矩阵
      四、实现比对的基本算法：动态规划法
    第二节  全局比对与局部比对
      一、双序列全局比对与Needleman-Wunsch算法
      二、双序列局部比对与Smith-Waterman算法
      三、多序列比对原理
      四、比对的统计显著性
    第三节  改进时间与空间效率的比对方法
      一、双序列比对
      二、多序列比对
      三、PRANK 比对
    第四节  数据库搜索
      一、经典BLAST
      二、衍生BLAST
      三、BLAT
      四、数据库搜索统计显著性
    第五节  RNA序列比对
      一、Sankoff算法
      二、基于Sankoff算法的简化比对软件
    第六节  RNA序列搜索
      一、RNA序列数据库
      二、Infernal软件
    第七节  特殊类型比对简介
      一、Glocal比对
      二、全基因组双序列比对
      三、全基因组多序列比对
      四、比对测序的reads到基因组
  第三章  序列特征分析
    第一节  引言
    第二节  DNA序列特征分析
      一、DNA序列的基本信息
      二、DNA序列的特征信息
      三、基因组结构注释分析
    第三节  蛋白质序列特征分析
      一、蛋白质序列的基本信息分析
      二、蛋白质序列的特征信息分析
      三、蛋白质序列的功能信息分析
    第四节  RNA序列与结构特征分析
      一、RNA的序列特征
      二、RNA的结构特征
      三、RNA二级结构预测方法
      四、RNA结构预测的在线资源与软件
  第四章  分子进化分析
    第一节  引言
    第二节  系统发生分析与重建
      一、核苷酸置换模型及氨基酸置换模型
      二、系统发生树的基本概念及搜索方法
      三、分子钟假说
    第三节  核苷酸和蛋白质的适应性进化
      一、中性与近中性理论
      二、微观适应性进化的检验方法
      三、宏观适应性进化的检验方法
      四、适应性进化基因
    第四节  分子进化与生物信息学
      一、基因组进化概述
      二、病毒基因组进化
      三、原核生物基因组比较
      四、蛋白质互作网络进化
      五、代谢网络进化分析
      六、肿瘤细胞微进化
    第五节  应用实例：慢性淋巴细胞白血病突变进化研究
第二篇  功能基因组信息学
  第五章  新一代测序技术
    第一节  引言
    第二节  新一代测序技术概述
      一、新一代测序技术基本概念
      二、新一代测序技术常见测序仪及工作流程
      三、新一代测序数据存储、处理与分析
      四、新一代测序短片段比对
    第三节  DNA测序技术及应用
      一、全基因组测序与外显子组测序
      二、DNA测序数据分析方法
      三、DNA测序应用
    第四节  RNA测序技术与数据分析
      一、RNA测序技术流程
      二、RNA-seq数据分析
      三、RNA-seq的应用
    第五节  ChIP-seq技术与应用
      一、ChIP-seq技术原理
      二、ChIP-seq数据的处理方法
      三、ChIP-seq技术应用
    第六节  单细胞测序技术与应用
      一、单细胞测序技术流程
      二、单细胞测序数据分析
      三、单细胞测序数据库
      四、单细胞测序技术应用
    第七节  宏基因组测序及分析技术
      一、宏基因组概述
      二、获取微生物基因组的策略和方法
      三、宏基因组拼接质量评估
      四、宏基因组研究的常用工具
  第六章  转录组数据分析
    第一节  引言
      一、概述
      二、基因表达测定原理
      三、基因表达测定的应用
    第二节  基因表达测定平台与数据库
      一、基因表达测定平台介绍
      二、Microarray技术与RNA-seq技术的比较
      三、基因表达数据库
    第三节  数据预处理与差异表达分析
      一、基因芯片与RNA-seq数据预处理
      二、差异表达分析基本原理与方法
      三、差异表达分析应用
    第四节  聚类分析与分类分析
      一、聚类分析中的距离（相似性）尺度函数
      二、聚类分析中的聚类算法
      三、分类分析
      四、分类模型的分类效能评价
    第五节  基因表达谱数据分析软件
      一、基因表达谱数据分析软件简介
      二、R 语言和Bioconductor
      三、差异表达分析软件
      四、聚类分析软件介绍
  第七章  转录调控的信息学分析
    第一节  引言
    第二节  转录因子结合模体分析
      一、转录因子结合模体表示方法
      二、转录因子结合模体数据库资源
      三、基于已知模体的转录因子结合位点预测
      四、转录因子结合模体从头发现
    第三节  转录因子ChIP-seq数据分析
      一、转录因子ChIP-seq技术原理及数据库
      二、转录因子ChIP-seq数据质量控制
      三、转录因子ChIP-seq数据分析要点
  第八章  表观遗传组数据分析
    第一节  引言
    第二节  DNA甲基化组学数据分析
      一、DNA甲基化修饰概述
      二、DNA甲基化组学数据类型
      三、WGBS数据分析要点及工具
    第三节  组蛋白修饰组学数据分析
      一、组蛋白修饰概述
      二、组蛋白修饰组学数据类型
      三、组蛋白修饰ChIP-seq数据分析要点及工具
    第四节  染色质可及性组学数据分析
      一、染色质可及性概述
      二、染色质可及性组学数据类型
    第五节  三维基因组学数据分析
      一、三维基因组概述
      二、三维基因组学数据类型
      三、三维基因组学数据分析要点及工具
  第九章  蛋白质组与蛋白质结构分析
    第一节  引言
    第二节  蛋白质组鉴定
      一、蛋白质、氨基酸和肽段
      二、分离技术
      三、肽段酶解
      四、质谱分析技术
      五、基于质谱数据的蛋白质鉴定
    第三节  表达蛋白质组学
      一、基于图像的蛋白质组定量分析技术
      二、基于标记的蛋白质组定量分析技术
    第四节  结构蛋白质组学
      一、蛋白质结构与功能概述
      二、蛋白质结构和结构分类数据库
      三、蛋白质二级结构预测方法
      四、蛋白质三级结构预测方法
    第五节  功能蛋白质组学
      一、蛋白质相互作用组学
      二、修饰蛋白质组学
      三、蛋白基因组学
  第十章  生物分子网络分析
    第一节  引言
    第二节  生物网络与通路概述
      一、网络与通路的基本概念
      二、生物网络与通路类型
      三、生物网络与通路数据资源
    第三节  生物网络分析
      一、网络的拓扑属性
      二、无标度网络
      三、生物网络的模块与模序
      四、生物网络的动态性
      五、生物网络分析软件
    第四节  生物网络的重构和应用
      一、生物网络重构的一般方法
      二、基因表达与调控网络的重构和应用
      三、转录调控网络的重构和应用
      四、蛋白质互作网络的重构和应用
      五、代谢网络重构和应用
      六、信号转导网络的重构和应用
  第十一章  基因注释与功能分析
    第一节  引言
    第二节  基因注释数据库
      一、基因本体论数据库
      二、KEGG通路数据库
    第三节  基因集富集分析
      一、富集分析算法
      二、常用富集分析软件
      三、富集分析应用实例
    第四节  基因功能预测
      一、基因功能预测算法
      二、常用基因功能预测软件
  第十二章  分子生物通路数据分析
    第一节  引言
    第二节  分子生物通路数据库
      一、KEGG通路数据库
      二、Reactome数据库
      三、PathBank数据库
      四、其他数据资源
    第三节  分子生物通路分析软件
      一、生物通路富集分析算法原理
      二、clusterProfiler实现通路富集分析
      三、DAVID实现通路富集分析
      四、GSEA实现通路富集分析
    第四节  分子生物通路网络可视化软件
      一、KEGG Mapper
      二、Pathview
      三、PathVisio
      四、PathwayMapper
第三篇  生物信息学与人类复杂疾病
  第十三章  疾病基因组分析原理与方法
    第一节  引言
    第二节  孟德尔疾病致病基因的外显子组测序研究
      一、孟德尔疾病的基因组特征
      二、研究设计与基本流程
      三、变异位点检测
      四、致病突变连锁分析
      五、位点注释和过滤优选分析
      六、非同义突变有害性评估与分析结果解读
      七、分析软件和工具
    第三节  复杂疾病易感基因的全基因组关联研究
      一、复杂疾病的基因组特征
      二、基本概念与原理
      三、常见变异分析原理与方法
      四、罕见变异分析原理与方法
      五、非编码位点表达调控功能评估
      六、分析软件和工具
    第四节  肿瘤驱动基因的体细胞突变分析
      一、肿瘤的基因组特征
      二、研究设计与原理
      三、肿瘤驱动突变预测
      四、肿瘤驱动基因统计检测
      五、分析软件和工具
    第五节  疾病基因组相关的公共资源库
      一、孟德尔遗传疾病致病突变数据库
      二、复杂疾病关联位点数据库
      三、肿瘤体细胞突变数据库
  第十四章  非编码RNA与复杂疾病
    第一节  引言
    第二节  非编码RNA与其靶基因
      一、ncRNA类别及调控机制
      二、基于测序数据识别新的ncRNA
      三、ncRNA靶基因的系统识别和功能预测
      四、ncRNA相关数据资源
    第三节  非编码RNA表达异常与重大疾病
      一、疾病相关ncRNA的识别
      二、差异表达ncRNA与复杂疾病
      三、异常表达ncRNA具有疾病标记物潜能
      四、非编码RNA异常表达的调控机制剖析
    第四节  非编码RNA调控异常与复杂疾病
      一、计算识别复杂疾病中ncRNA参与的调控关系
      二、复杂疾病中ncRNA参与的ceRNA调控关系
      三、复杂疾病中多态干扰ncRNA参与的调控关系
      四、ncRNA介导转录与转录后调控机制
      五、ncRNA间的协同调控机制
    第五节  复杂疾病非编码RNA的计算识别
  第十五章  药物生物信息学
    第一节  引言
    第二节  药物靶标的信息学识别
      一、药物靶标概述
      二、药物靶标数据资源
      三、药物靶标识别的信息学技术
      四、小分子药物的性质及其虚拟筛选
    第三节  药物基因组学及其临床研究策略
      一、药物基因组学的概念和研究目的
      二、药物基因组生物标志物的发现与验证
      三、药物基因组与新药开发
    第四节  药物基因组相关生物信息资源
      一、药物基因组数据库
      二、生物芯片与药物基因组学研究
    第五节  基于药物基因组的个体化药物治疗
      一、肿瘤靶向药物的个体化治疗
      二、基于药物基因组的药物不良反应预测
      三、基于药物基因组的用药剂量预测
  第十六章  生物信息学与精准医学
    第一节  引言
    第二节  生物信息学与医学信息学融合
      一、生物信息学与医学信息学的差异
      二、生物信息与医学信息的融合
      三、疾病相关深度表型挖掘与精准医学
    第三节  生物信息学与生物医学大数据
      一、第四科学研究范式与数据驱动生物医学
      二、多组学、跨尺度数据与数字医学
      三、生物医学数据共享与隐私
    第四节  生物信息学与转化医学、精准医学
      一、P4医学、精准医学与转化信息学
      二、基因组医学信息学与系统医学建模
      三、智能健康管理与生物信息学
附录  参考网址
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