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更新日期:108年10月28日

臺大特色課程系列報導─生命科學院 次世代定序在分子生物學上的應用

生命科學院的教育目標,是培育生物基礎研究與生技產業發展之人才,並以此孕育未來學術與生技專業領導人才。

次世代定序的方法已廣泛應用在探討分子生物學上的分子機制,但數據龐大,必須使用的大數據分析方法,一般生物背景的研究生大都缺乏大數據分析的能力。此外,在探討分子生物學上的分子機制中,目前科學界,正加速開發各種新式的次世代定序備置方法已解決各式各樣的生物問題與臨床篩檢,並進而準確的治療疾病。例如:疾病遺傳學,表觀遺傳學,核糖核酸與蛋白質的交互作用,核糖核酸的結構與剪切,微生物菌相分析,DNA變異等等的課題都可利用次世代定序的方式來研究。此課程目標以培養具備大數據資訊分析,使分子生物學背景的學生,能廣泛使用此方法,來解決分子生物性問題。

預期達到之目標:

  1. 培育具有大數據分析能力兼分子生物專業的人才
  2. 增進跨領域學習與交流
  3. 專業領域的增進與提升創新能力

課程規劃:

以1.5小班制與實作討論的方式進行,以具備分子生物背景的研究生為主。主題為RNA-seq,ChIP-seq,DNase-seq,HiC-seq,ATAC-seq技術等原理與如何使用工具來分析數據。本課程並邀請國家高速網路與計算中心研究員來講解使用方法,並邀請各地專家來演講如何使用次世代定序分析方法來解決生物性問題,包含資訊科學的專家與生物學家。學生須閱讀期刊來分享其使用的方法,期末須有實際分析成果報告與分享討論。研究生研究的主題相當多元。包含植物,微生物,線蟲,細胞與分子生物等領域。

為達專業課程精進,跨域學習與資訊教育課程上述課程詳述如下:

  1. 以個案討論的方式,來說明RNA-seq, ChIP-seq 等等所使用的工具。
  2. 閱讀與報告研究論文所使用的方法與問題討論。
  3. 安排資訊方面與生物專業的講者,來分享他所使用的工具,與解決的問題。
  4. 以實作為導向:學生須完成個案練習。
  5. 現場示範如何操作Unix 系統,國網使用,各項工具使用。
  6. 教導學生使用國家高網路與計算中心(NARlabs)來執行大數據分析。
  7. 學習生物網路資源應用:如IGV, UCSC genome browser, David genome等。
  8. 學習R 語言製作圖表
  9. 錄製教學影片,讓學生能有效的練習使用Linux 系統,與各式工具。
  10. 安排產業界專家演講,以了解市場上已有的工具與方向。
  11. 紹學界各項資源中心提供的服務與可能合作的機會

我們發現,這些課程的設計,利用實作的方式不僅提升了學生學習動機與成效, 也達到學用兼備的學習目標,達到培育學用合一優秀人才的教育目標,學生也學會利用Linux 指令的系統來遠端進行高速運算來完成大數據的分析與製圖。這個課程結合資訊與生物科學,跨領域的整合有助於加速科學研究的進展,並與各領域的交流來提升合作的可能性。結合資訊與生物科學將是未來生物科學研究與生技產業的發展趨勢。

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