◎系所教育目標：
1.培育追求卓越與創新之農藝人才。
2.培育術德兼備與全人發展之農藝人才。
3.培育具領導統御能力之農藝人才。
4.培育具備關懷社會與文化意識之農藝人才。
5.培育具備現代農業科技理論與實務素養之農藝人才。
6.培育具備全球視野之農藝人才。 |
| ◎核心能力 | 關聯性 |
| 1.農藝科學相關專業知能。 | 5 關聯性最強 |
| 2.農藝科學技術實作與研究能力。 | 5 關聯性最強 |
| 3.獨立思考與創新農藝科技能力。 | 5 關聯性最強 |
| 4.溝通領導與公民素養能力。 | 3 關聯性中等 |
| 5.農業生態與環境保育專業能力。 | 3 關聯性中等 |
| 6.在地農業關懷與全球農業意識。 | 2 關聯性稍弱 |
| 7.自我反思與道德實踐能力。 | 2 關聯性稍弱 |
| 8.人文關懷與鑑賞能力。 | 2 關聯性稍弱 |
◎本學科內容概述：
本學科授課內容以重組DNA及基因功能分析為基礎，教授學生經由核酸及蛋白質胺基酸等相關資料庫的利用、搜尋及比對分析，推論未知基因的功能，並利用分析軟體進行同源基因的分析、基因重組DNA限制酵素切割位置圖譜、重組DNA載體選擇及專一性引子設計等。進而練習繪製基因及蛋白質結構圖，基因表現圖譜、基因編輯及基因靜默重組DNA結構圖、及報導基因分析圖譜等。最後再根據前述圖譜介紹轉基因的功能分析方法、結果判讀及修正等。修畢本課程期望學生能具備分子生物相關研究之獨立思考及操作能力。 |
◎本學科教學內容大綱：
1.人體及水稻基因體計畫簡介。2.核酸定序方法簡介。3.基因晶片、RNAseq及GWAS簡介。4.分子標誌應用於map-based cloning介紹。5.生物資訊資料庫的使用。6.資料庫的搜尋及結果分析。7.核酸序列的分析。8.重組DNA圖譜繪製。9.轉基因功能分析策略及方法。10.基因功能分析結果判讀及修正。 |
◎本學科學習目標：
使同學瞭解生物資訊的定義、內容與發展。並實際操作電腦，應用生物資訊相關軟體於分子生物學及生物技術之實驗設計、結果分析等工作。 |
| ◎教學進度： |
| 週次 | 主題 | 教學內容 | 教學方法 |
01
02/24 | 生物資訊學實作與練習(NCBI) | 利用NCBI進行文獻的搜尋及基因的拮取 | 操作/實作、講授、討論。 |
02
03/03 | 生物資訊學實作與練習(NCBI) | 利用NCBI進行基因及蛋白質的相似性比較 | 操作/實作、講授、討論。 |
03
03/10 | 生物資訊學實作與練習(NCBI) | 利用NCBI進行蛋白質3D結構模擬及基因註冊登記 | 操作/實作、講授、討論。 |
04
03/17 | 生物資訊學實作與練習 | 進行基因的輸入及儲存 | 操作/實作、講授、討論。 |
05
03/24 | 生物資訊學實作與練習 | 利用套裝軟體進行基因及蛋白質序列相似性的比對 (雙序列比對) | 操作/實作、講授、討論。 |
06
03/31 | 生物資訊學實作與練習 | 利用套組進行基因及蛋白質的搜尋及比對 (多序列比對及親緣關係分析) | 操作/實作、講授、討論。 |
07
04/07 | 生物資訊學實作與練習 | 利用套組進行基因限制圖譜分析及蛋白質轉譯 | 操作/實作、講授、討論。 |
08
04/14 | 期中考 | 期中考 | 期中考。 |
09
04/21 | 生物資訊學介紹 | 生物資訊學源起 | 講授、討論。 |
10
04/28 | 生物資訊學介紹 | 生物資訊導論 | 講授、討論。 |
11
05/05 | 生物資訊學的應用 | 生物資訊學在作物育種上的應用 | 講授、討論。 |
12
05/12 | 生物資訊學的應用 | 基因體解碼及功能性基因體學研究 | 講授、討論。 |
13
05/19 | 生物資訊學的應用 | 基因晶片的製作及應用 | 講授、討論。 |
14
05/26 | 生物資訊學的應用 | 蛋白質體學的原理及應用 | 講授、討論。 |
15
06/02 | 生物資訊學的應用 | 轉錄體學及代謝體學的原理及應用 | 講授、討論。 |
16
06/09 | 期末測驗 | 期末測驗 | 期末測驗。 |
17
06/16 | 問題討論 | 問題討論 | 討論。 |
18
06/23 | 問題討論 | 問題討論 | 討論。 |
◎課程要求：
1.上課中請勿睡覺、聊天、上網；專心聽講及踴躍提出問題 |
◎成績考核
期中考50%
期末考50%
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◎參考書目與學習資源
1. Introduction to Bioinformatics (1999, Attwood)
2. Bioinformatics (2001, David W. Mount.)
3. Fundamental Concepts of Bioinformatics. (2003, Dan E. Krane and Michael L. Raymer)
4. Introduction to Bioinformatics. (2020, Arthur M. Lesk) |
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