2022年重慶郵電大學(xué)生物信息學(xué)院碩士研究生考試《生物信息學(xué)》大綱及參考書(shū)目

發(fā)布時(shí)間：2021-09-02 編輯：考研派小莉推薦訪問(wèn)：

2022年重慶郵電大學(xué)生物信息學(xué)院碩士研究生考試《生物信息學(xué)》大綱及參考書(shū)目內(nèi)容如下，更多考研資訊請(qǐng)關(guān)注我們網(wǎng)站的更新！敬請(qǐng)收藏本站，或下載我們的考研派APP和考研派微信公眾號(hào)（里面有非常多的免費(fèi)考研資源可以領(lǐng)取，有各種考研問(wèn)題，也可直接加我們網(wǎng)站上的研究生學(xué)姐微信，全程免費(fèi)答疑，助各位考研一臂之力，爭(zhēng)取早日考上理想中的研究生院校。）

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2022年重慶郵電大學(xué)生物信息學(xué)院碩士研究生考試《生物信息學(xué)》大綱及參考書(shū)目正文

《生物信息學(xué)（F052）》考試大綱》

命題方式	招生單位自命題	科目類(lèi)別	復(fù)試
滿(mǎn)分	100
考試性質(zhì) 復(fù)試科目
考試方式和考試時(shí)間閉卷
試卷結(jié)構(gòu)：名詞解釋?zhuān)?0%）；填空題（20%）；分析題（30%）；綜合題（30%）；括號(hào)為題型大約占據(jù)的百分比。以實(shí)際考題為準(zhǔn)。
考試內(nèi)容和要求 1、生物信息學(xué)概念及其發(fā)展歷史：了解生物信息學(xué)發(fā)展歷史、主要研究領(lǐng)域和主要應(yīng)用；理解并掌握生物信息學(xué)的概念。了解生物信息學(xué)發(fā)展面臨的主要問(wèn)題和研究生物信息學(xué)所掌握的主要技能。掌握生物信息學(xué) 的常用網(wǎng)站 NCBI 等搜索生物信息學(xué)工具的方法。 2、生物數(shù)據(jù)庫(kù)及其檢索：了解生物學(xué)數(shù)據(jù)庫(kù)的內(nèi)容和結(jié)構(gòu)；了解生物學(xué)數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)格式；掌握生物學(xué)數(shù)據(jù)庫(kù)的檢索方法。熟悉常用的生物學(xué)數(shù)據(jù)庫(kù)。 3、序列比對(duì)原理及應(yīng)用：了解雙序列比對(duì)和多序列比對(duì)的概念；掌握常用的核酸和蛋白質(zhì)打分矩陣；了解雙序列比對(duì)算法。了解多重比對(duì)算法，掌握常用的序列比對(duì)工具的使用方法。 4、基因組注釋?zhuān)毫私獾鞍踪\|(zhì)編碼基因、重復(fù)序列和假基因的注釋方法。掌握 RNA 基因注釋方法。了解一種真核生物基因組注釋的案例。 5、蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)分析與預(yù)測(cè)：了解蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)組織層次；掌握蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)的常用方法；理解蛋白質(zhì)對(duì)接和分子對(duì)接。了解與蛋白質(zhì)折疊相關(guān)的疾病。 6、蛋白質(zhì)組分析：了解蛋白質(zhì)的大規(guī)模分離鑒定技術(shù)簡(jiǎn)介；掌握串聯(lián)質(zhì)譜鑒定蛋白質(zhì)組方法及蛋白質(zhì)組學(xué)概念。了解蛋白質(zhì)的翻譯后修飾和分選的方法大規(guī)模分離鑒定技術(shù)簡(jiǎn)介；掌握蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)研究方法。 7、轉(zhuǎn)錄組分析：了解轉(zhuǎn)錄組基本概念及轉(zhuǎn)錄組測(cè)序方法。掌握轉(zhuǎn)錄組分析的基本原理、方法和分析內(nèi)容。掌握一個(gè)轉(zhuǎn)錄組分析的案例。 8、非編碼 RNA 分析：了解非編碼 RNA 的分類(lèi)；了解 miRNA 的生物合成和生物信息學(xué)分析方法。 9、分子進(jìn)化與系統(tǒng)發(fā)育：了解分子進(jìn)化與系統(tǒng)發(fā)育的概念；掌握幾種基于距離的系統(tǒng)發(fā)生樹(shù)構(gòu)建方法。了解最大似然法、最大簡(jiǎn)約法和貝葉斯方法的原理；了解基于全基因組數(shù)據(jù)的系統(tǒng)發(fā)生樹(shù)構(gòu)建方法。了解系統(tǒng)發(fā)生樹(shù)構(gòu)建的應(yīng)用；掌握 Mega 軟件使用方法。 10、聚類(lèi)算法及其應(yīng)用：掌握基因表達(dá)分析基本概念；熟悉系統(tǒng)聚類(lèi)基本概念；掌握 k-均值聚類(lèi)算法基本思想；熟悉進(jìn)化樹(shù)與系統(tǒng)聚類(lèi)（UPGMA 算法） 11、隱馬爾科夫模型及其應(yīng)用：了解 CG 島和“公平賭場(chǎng)”問(wèn)題；掌握公平賭場(chǎng)和隱馬氏模型基本概念；了解解碼算法；熟悉隱馬氏模型參數(shù)估計(jì)。 12、機(jī)器學(xué)習(xí)及其應(yīng)用：掌握機(jī)器學(xué)習(xí)的概念，了解經(jīng)典的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。 13、新一代測(cè)序技術(shù)及其應(yīng)用: 了解測(cè)序技術(shù)的發(fā)展過(guò)程；掌握第二代測(cè)序技術(shù)原理；了解第三代測(cè)序技術(shù)；了解新一代測(cè)序技術(shù)在生物學(xué)研究中的應(yīng)用。
參考書(shū)目 1、《生物信息學(xué)》（第 3 版）陳銘，科學(xué)出版社 2、《生物信息學(xué)：序列與基因組分析（英文版）》David W. Mount，科學(xué)出版社
備注

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