一、课程基本信息

课程名称：计算机在生物工程和技术中的应用

课程代码：BIOT301

学分：3

总学时：48（其中理论课36学时，实验课12学时）

二、课程性质与目标

本课程属于生物工程专业选修课，旨在培养学生将计算机技术应用于生物工程领域的综合能力。通过系统学习，学生能够掌握生物信息学、分子建模、基因组数据分析等关键技能，并具备解决实际问题的能力。

课程目标：

1. 理解计算机科学与生物工程技术交叉融合的基本原理。

2. 掌握常用生物信息学工具和编程语言的应用方法。

3. 能够独立完成基于数据挖掘的生物研究项目。

4. 培养团队协作精神及创新思维。

三、教学内容与安排

（一）第一部分：基础理论篇（12学时）

1. 计算机基础与编程入门

- Python语言简介及其在生物学中的应用

- 数据结构与算法初步

- 常见数据库操作技巧

2. 生物信息学概述

- 生物信息学定义与发展历程

- 序列比对与BLAST工具使用

- 基因组注释流程解析

3. 生物大分子建模

- 分子动力学模拟简介

- PyMOL软件使用指南

- 蛋白质三维结构预测方法

（二）第二部分：实践技能篇（24学时）

1. 基因组数据分析实战

- Next Generation Sequencing (NGS) 数据处理

- 使用R语言进行统计分析

- SNP检测与功能注释

2. 生物网络构建与可视化

- Cytoscape软件的应用实例

- 生态网络模型建立步骤

- 系统生物学视角下的疾病关联网络分析

3. 个性化医疗案例研究

- CRISPR-Cas9技术的计算机辅助设计

- 靶向药物筛选流程详解

- 基于机器学习的精准医学预测模型构建

（三）第三部分：综合应用篇（12学时）

1. 跨学科合作项目设计

- 团队组建与任务分配

- 科研文献检索与评估

- 创新性课题提出与论证

2. 成果展示与交流

- PPT制作规范与演讲技巧

- 学术论文写作指导

- 小组互评机制探讨

四、考核方式

- 平时成绩（30%）：包括课堂参与度、作业完成情况以及小组讨论表现。

- 实验报告（30%）：根据实验结果撰写详细的实验报告。

- 期末考试（40%）：采取闭卷形式，涵盖理论知识与实践应用两方面内容。

五、推荐教材与参考资料

主教材：

- 《生物信息学导论》，作者：张伟等，出版社：高等教育出版社。

参考书目：

1. 《Python for Data Analysis》，作者：Wes McKinney，出版社：O'Reilly Media。

2. 《Bioinformatics Algorithms: An Active-Learning Approach》，作者：Phillip Compeau & Pavel Pevzner，出版社：The MIT Press。

六、备注

本课程注重理论联系实际，鼓励学生结合自身兴趣选择具体的研究方向，并通过小组合作完成综合性项目。希望每位同学都能在本课程中学有所获，为未来的职业发展打下坚实的基础！

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以上即为《计算机在生物工程和技术中的应用》课程的教学大纲，请各位同学仔细阅读并做好准备！