1.1 生物信息学概念

1.2 生物信息学发展的历史

1.3 生物信息学的应用

1.4 怎样学好生物信息学

2.1 在线生物大分子数据库

2.2 如何用有效利用生物学数据库

2.3 NCBI介绍

2.4 NCBI核酸数据库

2.5 NCBI蛋白质数据库

2.6 NCBI基因数据库

2.7 文献数据库PUBMED

2.8 蛋白质的轮廓，模体和指纹

2.9 UNIPROT-1(1)

2.10 UNIPROT-1(2)

2.11 蛋白质家族数据库pfam

2.12 prosite和interpro数据库

2.13 蛋白质结构数据库PDB

2.14 功能注释数据库GO

2.15 KEGG数据库

2.16 基因组数据库ensembl

2.17 ensembl的数据下载平台biomart

2.18 非编码RNA家族数据库rfam

2.19 mirBase

3.1 在线分析工具和protpara

3.2 蛋白质二级结构预测

3.3 蛋白质三级结构预测

3.4 RNA的二级结构预测

4.1 序列比对和同源基因

4.2 DNA得分矩阵

4.3 蛋白质得分矩阵

4.4 动态规划算法

4.5 多序列比对

4.6 BLAST算法、查询结果的评估

4.7 在线BLAST

4.8 本地化BLAST的安装和使用

5.1 系统发育学的概念

5.2 进化树的基本概念

5.3 进化树的构建-1

5.4 进化树的构建-2

5.5 进化树的构建-3

5.6 通过MEGA进行进化树构建

5.7 适应性进化的微进化

5.8 适应性进化的dn/ds算法

5.9 放松性选择RELAX

6.1 第一代测序技术

6.2 第二代测序技术

6.3 第三代测序技术

6.4 甲基化测序

6.5 单细胞测序

6.6 转录组测序

6.7 小RNA测序

6.8 二代测序技术在农业领域的应用

7.1 基因组测序战略

7.2 测序产生的序列格式

7.3 基因组序列质量的评价

7.4 基因组注释

7.5 基因注释

7.6 基因组的重复序列

7.7 基因组的共线性

7.8 基因家族

7.9 人类基因组

7.10 草鱼基因组

7.11 水稻基因组

7.12 毛竹基因组

8.1 转录组分析概述

8.2 转录组检测方法及数据的特点

8.3 转录组测序数据预处理

8.4 转录组测序结果比对到基因组

8.5 RNAseq的基因表达水平

8.6 样品内的表达量标准化

8.7 样品间的表达量比较

8.8 样品间差异表达基因分析流程

8.9 差异表达基因的图示

8.10 聚类分析

8.11 无参考基因的转录组分析