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授课语言
中文
当前课程费用
20,410
位置
上海
X ACADEMY
全球开拓者峰会
-
2024.07.25 - 08.07
主修课 X-Core
生物信息与计算生物学入门
Introduction to Bioinformatics and Computational Biology
COURSE INTRO
课程简介 01
COURSE INTRO
课程简介 01
随着核酸与蛋白测序技术的飞速发展,大量生物学数据源源不断地产生:数据中蕴藏着新的细胞种类、新的抗癌基因、甚至是特殊的细胞发育过程…… 生物数据分析成为了解锁生命奥秘的关键,而计算机的发展使生物信息学成为可能。同时,融合计算机技术与数学模型的应用将加速人类解密生命的过程 —— 与计算机的交汇使生命科学得到了颠覆性的发展,并已成为未来学科发展的必然趋势。
「FusionX 生物信息与计算生物学入门」针对对计算机科学和数据科学感兴趣的生物学探索者设计,课程以项目为中心,全面讲解生物信息学的概念、计算机与数学模型在系统生物学中的运用;带领你根据生物系统理论建立数学模型,并通过代码实现;最终你将以小组为单位完成计算生物学项目,对一个生物学系统进行建模与分析,完成自主选题、模型设计、结果分析、海报制作的完整学术研究,用以解决真实的生物学问题并为未来的跨学科研究之路打好基础。
随着核酸与蛋白测序技术的飞速发展,大量生物学数据源源不断地产生:数据中蕴藏着新的细胞种类、新的抗癌基因、甚至是特殊的细胞发育过程…… 生物数据分析成为了解锁生命奥秘的关键,而计算机的发展使生物信息学成为可能。同时,融合计算机技术与数学模型的应用将加速人类解密生命的过程 —— 与计算机的交汇使生命科学得到了颠覆性的发展,并已成为未来学科发展的必然趋势。
「FusionX 生物信息与计算生物学入门」针对对计算机科学和数据科学感兴趣的生物学探索者设计,课程以项目为中心,全面讲解生物信息学的概念、计算机与数学模型在系统生物学中的运用;带领你根据生物系统理论建立数学模型,并通过代码实现;最终你将以小组为单位完成计算生物学项目,对一个生物学系统进行建模与分析,完成自主选题、模型设计、结果分析、海报制作的完整学术研究,用以解决真实的生物学问题并为未来的跨学科研究之路打好基础。
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COURSE OUTCOME
课程产出 02
COURSE OUTCOME
课程产出 02
利用所学,完成一个生物信息学的科研项目全流程,主题为药物研发 —— 通过生物序列预测抗菌肽
*最终产出的类型与内容,以探索者在参与顶点项目 X-Capstone 后的成品为准
利用所学,完成一个生物信息学的科研项目全流程,主题为药物研发 —— 通过生物序列预测抗菌肽
*最终产出的类型与内容,以探索者在参与顶点项目 X-Capstone 后的成品为准
COURSE CONTENTS
课程内容 03
COURSE CONTENTS
课程内容 03
你将在探索项目的过程中,学习必要的知识点与技能点,最终完成科研项目并触类旁通,真正能够自己将技能点运用在其他生物问题中。你将接触到尖端的生物计算科技以及真实的科研过程,体验与传统罗列知识点的课程形式不同的项目主导学习。
01 生物学背景与意义:抗生素抗药性 Biological background and significance: Antibiotic resistance
任何科学研究都具有一定的现实意义。你将了解常见的细菌疾病和一般治疗方法,其中深入了解抗生素的使用与功能,并以进化学的角度理解抗生素抗药性在细菌种群中的产生。同时,你将理解抗生素抗药性也可视作流行病,并接触生物信息学中研究其传播的方法。
实验:你将接触生物信息学在抗生素抗药性研究中的案例,包括基因组学、进化树、流行病学建模等。
02 解决抗生素抗药性的潜在方法 Potential solution to antibiotic resistance problem
你将思考并讨论解决抗生素抗药性的多种方法。同时,你将了解一类可能解决抗生素抗药性的新药物:抗菌肽。你将了解抗菌肽的基础结构与功能,理解抗菌肽对于解决抗生素抗药性问题的意义,并思考如何设计研发新的抗菌肽药物分子。
实验:你将通过圆桌讨论的形式,思考并讨论解决抗生素抗药性的多种方法。
03 提出科研目标:通过氨基酸序列预测抗菌功能 Research aim: To predict anti-microbial function based on amino acid sequences?
生物信息学或许能帮助我们寻找新的抗菌肽。你将接触生物中最常见的信息之一 —— 生物序列,并学习常见生物序列的表示与分析方法。你将着重学习氨基酸序列,并提出科研问题与目标,即通过氨基酸序列预测抗菌功能。
实验:你将学习观察与操作生物序列,常见生物序列数据库的使用,如基因组 DNA 序列 UCSC Genome Browser、蛋白质氨基酸序列等。
04 通过数据与人工智能达成科研目标 Fulfilling the research aim via data and AI
你将通过机器学习的方法来处理生物信息,并尝试达成科研目标。你将了解机器学习的概念,并在具体科研背景下体验机器学习与数据科学管线,包括:观察与清理数据库、提取数据特征、选择与设计模型结构(随机森林、支持向量机等)、训练模型、评估模型并迭代循环。你将深入学习每个步骤的理论知识,并在实验课中构建你的机器学习算法。
实验:在学习机器学习理论的过程中,你将逐步完成计算机上的编程与分析等操作。你将结成小组,探索不同实现方法对最终寻找抗菌肽准确性的影响,如数据选择、使用的特征、模型结构等。
05 科研成果报告:模型与算法是否能达到目标 Scientific report: whether the model and algorithm fulfill the aim
科学研究的成果需要经受质疑与提问。你将展示你的模型结果,论证你的机器学习模型是否能够准确地预测抗菌肽序列。同时,你将思考举一反三的可能性:其他的生物序列是否也可以同样分析?你将提出你感兴趣的生物学问题,并思考如何通过课程中学会的生物信息学方法来回答。
实验:你将学习科研成果展示方法,包括科研绘图、文章写作、海报制作与演讲等。如果时间允许,你将有机会自主完成一个相似的生物序列分析项目。
你将在探索项目的过程中,学习必要的知识点与技能点,最终完成科研项目并触类旁通,真正能够自己将技能点运用在其他生物问题中。你将接触到尖端的生物计算科技以及真实的科研过程,体验与传统罗列知识点的课程形式不同的项目主导学习。
01 生物学背景与意义:抗生素抗药性 Biological background and significance: Antibiotic resistance
任何科学研究都具有一定的现实意义。你将了解常见的细菌疾病和一般治疗方法,其中深入了解抗生素的使用与功能,并以进化学的角度理解抗生素抗药性在细菌种群中的产生。同时,你将理解抗生素抗药性也可视作流行病,并接触生物信息学中研究其传播的方法。
实验:你将接触生物信息学在抗生素抗药性研究中的案例,包括基因组学、进化树、流行病学建模等。
02 解决抗生素抗药性的潜在方法 Potential solution to antibiotic resistance problem
你将思考并讨论解决抗生素抗药性的多种方法。同时,你将了解一类可能解决抗生素抗药性的新药物:抗菌肽。你将了解抗菌肽的基础结构与功能,理解抗菌肽对于解决抗生素抗药性问题的意义,并思考如何设计研发新的抗菌肽药物分子。
实验:你将通过圆桌讨论的形式,思考并讨论解决抗生素抗药性的多种方法。
03 提出科研目标:通过氨基酸序列预测抗菌功能 Research aim: To predict anti-microbial function based on amino acid sequences?
生物信息学或许能帮助我们寻找新的抗菌肽。你将接触生物中最常见的信息之一 —— 生物序列,并学习常见生物序列的表示与分析方法。你将着重学习氨基酸序列,并提出科研问题与目标,即通过氨基酸序列预测抗菌功能。
实验:你将学习观察与操作生物序列,常见生物序列数据库的使用,如基因组 DNA 序列 UCSC Genome Browser、蛋白质氨基酸序列等。
04 通过数据与人工智能达成科研目标 Fulfilling the research aim via data and AI
你将通过机器学习的方法来处理生物信息,并尝试达成科研目标。你将了解机器学习的概念,并在具体科研背景下体验机器学习与数据科学管线,包括:观察与清理数据库、提取数据特征、选择与设计模型结构(随机森林、支持向量机等)、训练模型、评估模型并迭代循环。你将深入学习每个步骤的理论知识,并在实验课中构建你的机器学习算法。
实验:在学习机器学习理论的过程中,你将逐步完成计算机上的编程与分析等操作。你将结成小组,探索不同实现方法对最终寻找抗菌肽准确性的影响,如数据选择、使用的特征、模型结构等。
05 科研成果报告:模型与算法是否能达到目标 Scientific report: whether the model and algorithm fulfill the aim
科学研究的成果需要经受质疑与提问。你将展示你的模型结果,论证你的机器学习模型是否能够准确地预测抗菌肽序列。同时,你将思考举一反三的可能性:其他的生物序列是否也可以同样分析?你将提出你感兴趣的生物学问题,并思考如何通过课程中学会的生物信息学方法来回答。
实验:你将学习科研成果展示方法,包括科研绘图、文章写作、海报制作与演讲等。如果时间允许,你将有机会自主完成一个相似的生物序列分析项目。
PREREQUISITES
前置要求 04
PREREQUISITES
前置要求 04
我们希望你有一个比较完善的高中生物和数学基础,对中心法则有一定的了解。编程方面,如果你有使用过 Python 或者 R 的经验自然是有帮助的,但并不是必须的。
*在开课前的预习阶段,导师与学术领袖将帮助完成前置要求学习。
我们希望你有一个比较完善的高中生物和数学基础,对中心法则有一定的了解。编程方面,如果你有使用过 Python 或者 R 的经验自然是有帮助的,但并不是必须的。
*在开课前的预习阶段,导师与学术领袖将帮助完成前置要求学习。
"XA 给我自己带来了什么, CS 素养的提高自是不必说,我更感谢的是,能让我遇到最顶尖最优秀的一批同龄人。我见到了活生生的 MIT,CIT 学生,请教了无所不能 debug 的助教,也收获了一堆桌游好友。或许说自己的梦想是改变世界是会被人笑话的,但 XA 给了我把梦想化为现实的底气。
这条路好长,去的地方有诗和理想。昨天留下的一滩泪和汗,造就现在的我越倔强越勇敢。这是 XA 带给我教会我的:我们永远都还可以更勇敢一点。"
Haiyi Jin 探索者
复旦大学
"XA 给我自己带来了什么, CS 素养的提高自是不必说,我更感谢的是,能让我遇到最顶尖最优秀的一批同龄人。我见到了活生生的 MIT,CIT 学生,请教了无所不能 debug 的助教,也收获了一堆桌游好友。或许说自己的梦想是改变世界是会被人笑话的,但 XA 给了我把梦想化为现实的底气。
这条路好长,去的地方有诗和理想。昨天留下的一滩泪和汗,造就现在的我越倔强越勇敢。这是 XA 带给我教会我的:我们永远都还可以更勇敢一点。"
Haiyi Jin 探索者
复旦大学
"XA 给我自己带来了什么, CS 素养的提高自是不必说,我更感谢的是,能让我遇到最顶尖最优秀的一批同龄人。我见到了活生生的 MIT,CIT 学生,请教了无所不能 debug 的助教,也收获了一堆桌游好友。或许说自己的梦想是改变世界是会被人笑话的,但 XA 给了我把梦想化为现实的底气。
这条路好长,去的地方有诗和理想。昨天留下的一滩泪和汗,造就现在的我越倔强越勇敢。这是 XA 带给我教会我的:我们永远都还可以更勇敢一点。"
复旦大学
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MENTORS
课程导师 05
MENTORS
课程导师 05
![](https://framerusercontent.com/images/9erdyokxhaRf4dMObTqNeTBG9l8.png)
达林泰 Lingtai
上海交通大学 系统生物医学研究院长聘副教授、博士生导师
研究方向:计算机模拟生物大分子机器、天然产物生物合成机制及药物功能
郑杰 Jie
上海科技大学信息科学与技术学院副教授
研究方向:数据科学、健康医疗大数据、人工智能
达林泰 Lingtai
上海交通大学 系统生物医学研究院长聘副教授、博士生导师
研究方向:计算机模拟生物大分子机器、天然产物生物合成机制及药物功能
郑杰 Jie
上海科技大学信息科学与技术学院副教授
研究方向:数据科学、健康医疗大数据、人工智能
ACADEMIC LEADS
课程助教 06
ACADEMIC LEADS
课程助教 06
张松乔 AZ
2024 学术助教
加州大学伯克利分校 分子细胞生物学、计算机科学双学位,辅修生物工程
热衷于寻找弥合传统基因研究和计算生物之间的间隙。2022 年加入加州大学旧金山分校 Wang Lab,运用 computer vision 和 spatial scRNA-seq 协助研究小鼠脑血管畸形以及肿瘤供血背后的基因机理。2023 年加入加州大学伯克利分校 Ünal 及 Brar Labs,开始接触人体细胞的组织培养。大量运用了面相中心法则中不同阶段的多种的测序方式以及整合组学时代下的机器学习。
邓君扬 Damaris
2022、2024 学术助教
哈佛大学 计算生物学准研究生
香港中文大学(深圳)生物信息学学士
曾用深度学习辅助多肽药物开发,也有运用单细胞测序和空间转录组研究胰腺癌神经侵犯的经验。研究内容上,对癌症,免疫学,代谢学很感兴趣,未来想开发单细胞数据分析的工具。课余时间喜欢摄影、观鸟、徒步。
雷兰昕 Sheen
2024 学术助教
伦敦帝国理工学院 医学生物科学与管理学专业
曾在帝国理工学院 Cardiovascular Genetics & Genomics Group 通过 ACMG 指南对 ClinVar数据库的心肌病罕见变异进行解读,在西湖大学疾病与群体遗传信息实验室利用人类泛基因组进行结构变异识别。对人类疾病的遗传变异很感兴趣,希望未来可以通过基因组测序和变异功能研究提高罕见病的临床诊断和致病机制研究。喜欢音乐剧,现为英国华人青年合唱团成员。
张松乔 AZ
2024 学术助教
加州大学伯克利分校 分子细胞生物学、计算机科学双学位,辅修生物工程
热衷于寻找弥合传统基因研究和计算生物之间的间隙。2022 年加入加州大学旧金山分校 Wang Lab,运用 computer vision 和 spatial scRNA-seq 协助研究小鼠脑血管畸形以及肿瘤供血背后的基因机理。2023 年加入加州大学伯克利分校 Ünal 及 Brar Labs,开始接触人体细胞的组织培养。大量运用了面相中心法则中不同阶段的多种的测序方式以及整合组学时代下的机器学习。
邓君扬 Damaris
2022、2024 学术助教
哈佛大学 计算生物学准研究生
香港中文大学(深圳)生物信息学学士
曾用深度学习辅助多肽药物开发,也有运用单细胞测序和空间转录组研究胰腺癌神经侵犯的经验。研究内容上,对癌症,免疫学,代谢学很感兴趣,未来想开发单细胞数据分析的工具。课余时间喜欢摄影、观鸟、徒步。
雷兰昕 Sheen
2024 学术助教
伦敦帝国理工学院 医学生物科学与管理学专业
曾在帝国理工学院 Cardiovascular Genetics & Genomics Group 通过 ACMG 指南对 ClinVar数据库的心肌病罕见变异进行解读,在西湖大学疾病与群体遗传信息实验室利用人类泛基因组进行结构变异识别。对人类疾病的遗传变异很感兴趣,希望未来可以通过基因组测序和变异功能研究提高罕见病的临床诊断和致病机制研究。喜欢音乐剧,现为英国华人青年合唱团成员。
授课语言
中文
当前课程费用
20,410
位置
上海
X ACADEMY
全球开拓者峰会
-
2024.07.25 - 08.06
位置
上海
授课语言
中文
当前课程费用
20,410
X ACADEMY
全球开拓者峰会
-
2024.07.25 - 08.07
常见问题 FAQ
主修课师生比怎么样?
在每一年的 X ACADEMY 暑期项目中,导师 + 助教与探索者数量的比例为 1 : 5,每门课程将会有 1 - 2 名导师及 2 - 5 位课程助教(学术领袖),相比于传统的大班课,你将得到更为充足的交流和学习机会。
听说 X ACADEMY 的主修课非常硬核,开课时会不会跟不上?
在 X ACADEMY 我只能学习一门主修课程吗?
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OUR CIVILIZATION WAS BUILT ON TECHNOLOGY. OUR CIVILIZATION IS BUILT ON TECHNOLOGY. TECHNOLOGY IS THE GLORY OF HUMAN AMBITION AND ACHIEVEMENT, THE SPEARHEAD OF PROGRESS, AND THE REALIZATION OF OUR POTENTIAL. FOR HUNDREDS OF YEARS, WE PROPERLY GLORIFIED THIS – UNTIL RECENTLY. WE, AT X ACADEMY, ARE HERE TO REVITALIZE THAT SPIRIT. TO US, THE FUTURE IS A CANVAS OF VAST POSSIBILITY, PAINTED WITH THE BRUSHES OF INNOVATION, CREATIVITY, AND OPTIMISM. WE BELIEVE IN A FUTURE WHERE TECHNOLOGY CONTINUES TO BE THE BACKBONE OF ADVANCEMENT, NOT JUST IN MATERIAL TERMS BUT AS A MEANS TO ELEVATE HUMAN EXPERIENCE AND CONSCIOUSNESS. WE ARE THE FUTURE OPTIMISTS, THE DREAMERS, THE MAKERS, AND THE DOERS. WE STAND READY TO COLLABORATE, TO INNOVATE, AND TO BUILD A BETTER TOMORROW WITH YOU. JOIN US, AS WE EMBARK ON THIS JOURNEY TO IGNITE THE FLAMES OF PROGRESS AND TO CHERISH THE TECHNOLOGY THAT MAKES IT POSSIBLE. IT IS TIME, ONCE AGAIN, TO RAISE THE TECHNOLOGY FLAG. IT IS TIME TO BE TECHNO-OPTIMISTS. WITH X ACADEMY, LET'S BUILD A BRIGHTER FUTURE TOGETHER.
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