根据华大基因生物信息学分析工程师的要求学习生信

能力标准/知识体系

一、掌握基础生物学知识（包含常用实验技术、测序原理，生物统计等）

1.掌握生物学和基因组学相关基本概念：

基因，基因组，转录组，蛋白组，表观遗传，染色体，染色体重组，单核苷酸多态性（single nucleotide polymorphism, SNP），变异，常见遗传变异类型，进化/演化等相关基本概念

2.掌握高通量测序技术和生物信息学相关基础知识：

1).掌握高通量测序技术相关基本概念，测序原理、方法、基本流程；

2).了解测序文库的构建方法，不同类型文库的基本特点；

3).了解测序数据的产生过程，掌握测序数据的基本格式：Fatsa, Fatsq

3.生物统计学相关基础知识：

了解超几何分布、Fisher’s Exact Test和Chi-test等常见统计方法基本原理

二、掌握分子生物学相关实验操作技能

1、了解Linux的文件系统结构，掌握Linux系统的基本操作命令：掌握Pwd、cd、ls、mkdir、mkdir、rm、mv、cat、less-SN、head-SN、head-n等常用操作命令的功能及使用方法

2、具备基础的计算机编程能力：

具备使用1-2门编程语言（python/perl）进行简单的生物信息分析编程的能力

3、了解R语言基本语法

了解R语言的基本语法，知道R语言主要数据结构和常用数据处理命令的作用

三、了解数据分析的基本方法和流程

了解序列比对，组装，注释的基本流程；了解数据质量控制和过滤条件等关键步骤

四、了解常用数据分析软件和数据库的原理，用途，能够掌握常用软件的使用方法，并能理解数据结果的意义

1、能够了解常用数据库类型、数据库结构、功能及用途：Genbank、PubMed、GO、KEGG、OMIM；

2、能够了解常用数据分析软件（例如：序列比对软件Blast）的原理，用途，理解数据结果的意义

课程体系

1.培训课程包括三大类：组学与生物信息分析相关基础知识、生物信息分析基本技能 、生物信息分析方法与流程及常用软件与数据库。

2.每门课程内容大致包括：视频讲解，随堂测试，其他学习资源。

一、组学与生物信息分析相关基础知识

1.生物信息学简介（上）——概述
2.生物信息学简介（下）——基本技能
3.基因组学相关基础知识
4.测序技术的发展历程、技术原理、测序策略与基本流程
5.测序数据的格式及质量评估

二、生物信息分析基本技能

1.初始Linux
2.Perl语言及其生物信息应用
3.R语言及其生物信息应用
4.生物统计学基础

三、生物信息分析方法与流程及常用软件与数据库

1.生物信息常用核酸序列数据库介绍
2.测序数据的预处理原理、方法及流程
3.生物序列比对
4.生物信息分析流程的结构与功能概述
5.基因组denovo组装分析流程
6.基因组注释分析流程