【生物信息学】- 春季学期课程
Bioinformatics
【课程信息】
- 上课时间：2026 春季学期 周四第一大节（8:00-9:35）全周
- 上课地点：清华大学 四教4404
- 教学大纲：Syllabus
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学时：32
- 学分：2
- 主讲老师：鲁志
- 对象：本科生 30-80人
【教学理念】
Teaching Philosophy：
“Study and Practice” 格物致知 | 知行合一
We teach professional skills in bioinformatics. These skills are not just running software. They will give you freedom of exploring various real data.
【课程简介】
相对于过去，突然地，我们发现数据不是太少而是太多，信息不是匮乏而是繁杂，新一代人的重要能力是“鉴别”和“挖掘”。我们将教授生物信息学方面的专业技能， 这些技能不是单纯地运行软件的能力，而是让你们拥有探索各种真实数据的自由。
生物信息学是融合数学、统计学与计算机科学，解析生物医学数据的核心交叉学科。面对人工智能时代的科研范式变革，本课程旨在帮助学生掌握生物信息学基础知识、实操技能及相关编程能力，并重点培养学生利用 AI 工具与算法解决复杂生物学问题的能力。课程兼顾理论讲授与前沿探索，尤为注重实操训练。通过依托上机实训，强化学生对生物信息学工具的掌握，并模拟真实科研场景，训练学生结合 AI 技术进行数据挖掘、结果解读及流程自动化的综合应用能力。
【预修课程】
- 基本生物课程： 如《普通生物学》和/或 《遗传学》和/或 《分子生物学》
- 基本统计课程： 如《概率论》和/或《生物统计》
- 基本数学课程： 如《线性代数》
- 基本计算机技能：如 Linux、Python 等
【提前练习】
该课程的作业中会涉及大量 Linux 操作和编程，课程目的是让大家 “实践” 编程解决生物问题，而不是“学习编程”，因此，需要已经有一定的Linux接触和编程基础的同学才适合选修。
建议同学们先修一些计算机基础课或者自学一些计算机的网络课程，加强一下计算机编程的基本技能。比如，建议大家在寒假通过网络视频等资源学习一些Linux中命令行的基本操作。
特别要提醒的是，学计算机时一定要注意上机操作和实践练习。同学们可以在自己的Windows或者MacOS上装一个docker来虚拟Linux系统进行练习，我们为此写了一个docker安装和使用的简单指南，见 Run Jobs in a Docker 。