生物資訊與系統生物學教學資源中心

未來發展重點

前在國內快速成立一批生物資訊學研究所,可能無法解決生物資訊學領域缺人的窘境,因為台灣的現況是想聘人都很困難。透過成立學程,讓各校結合現有的跨領域人才,卻能全面推廣生物資訊學。在第二期計畫中,已有下列的初步成果與經驗:(1)成立教學資源中心,進行策劃協調整合推動及評估整體計畫之進展;(2) 所有參與計畫的夥伴學校均已建立學程;(3) 共同舉辦生物資訊研討會暨研習會;(4)與產業界建立了初步合作關係,例如IBM 協助國內同學赴美實習,或在該公司生命科學追求卓越中心實習;(5) 建立國外學者巡迴演講的協調機制;(6) 利用視訊格網解決遠距教學的解析度問題;(7) 編撰生物資訊學教科書一冊;(8) 開始推廣電子學習(e-learning)。

在此基礎上,本期計畫中將進一步擬訂如下的策略:

1. 結合夥伴學校及相關產業組成策略聯盟,共同推動產業合作教學及研發,提昇整體產業水準
2. 協調整合各夥伴學校配合產業界開設專門課程及設立特色實驗室,開設實習課程
3. 由教學資源中心整合各夥伴學校及企業籌組任務小組,進行編撰系統生物學教學教材,推動遠距教學,建置教學資源網站,以累積且擴散教學資源
4. 評估計畫執行成果,定期舉辦教學成果觀摩
5. 推動產學合作活動,包括合作推動教學、組成技術指導團隊、輔導進駐育成中心等
課程規劃
基礎課程*
1. 生物資訊學導論:針對非生物相關背景之學生及生技業界之從業人員,介紹生物科技相關知識、生物資訊學的應用性、網路資源及生物醫學相關資料庫及工具之應用。
2. 生物資訊學:針對生物相關背景之學生,介紹研究生物資訊學的方法、網路資源及應用、致病基因的研究、資料庫及加值型資料庫之建構以及運用資訊技術於生物醫學的研究。並藉由個案分析、範例練習中學習應用程式套組及網際網路上提供的生物資訊工具。
3. 序列分析與BLAST:本課程的目的在於使同學能明白重要資料庫的檔案格式以及重要的序列分析工具。
4. 分子演化:介紹在造成分子層次上演化的原因,推動演化進行的力量,基因、蛋白及基因體結構上的改變在分子機制所造成的影響,同時也討論透過演化的觀點如何處理分子資訊及建立假說。
5. 生物資訊產業導論:將請官員、學者、與業者說明政策走向,和生物資訊之產業模式與策略。
6. 結構生物資訊學(I):介紹如何利用因結構基因體計畫而遽增的結構資料,例如呈現結構、排比結構、小分子與巨分子的交互作用等。
7. 生物資料庫設計與應用:生物資訊的特性是量大,有一定比例之錯誤,彼此間關聯性複雜,而且transaction 少。本課程針對生物資訊的特性,設計儲存生物資訊的資料庫系統的方法與生物資訊資料庫之應用。
8. 生物程式設計:介紹演算法在生物資訊問題之應用
進階課程 生物資訊學相關課程 1. 結構生物資訊學(II):介紹如何使用資訊探採,機器學習等技術,在結構資訊中做觀察或測試假說。
2. 演化式方法與結構生物:演化式演算法可加速最佳化所需的時間,本課程由演算法談起,一直到它在生物資訊上的應用。
3. 進階生物資訊學:討論發展生物資訊工具的背景動機與其理論基礎。
4. 組織資訊學:介紹EST、SAGE、與微陣列資訊的存放方式,與如何利用這些資訊瞭解基因表現在不同組織中的特異性、反應路徑在正常與癌症組織中的差異、…等。
5. 蛋白質工程學:介紹如何利用生物資訊學方法輔助蛋白質的結構設計,或蛋白質突變株設計
6. 基因定型分析:介紹建立基因圖譜與基因定型分析的原理、方法、與應用,並討論如何建立基因型與表現型間的關係。
7. 基因體工程學:介紹如何利用比較生物資訊學方法尋找基因體中重要的部份,作為修改基因體,改善生物體性質的基礎
8. 電腦輔助藥物設計:修習結構生物資訊學的同學才能選修。介紹如何由反應路徑預測藥物標的,與如何利用分子模擬,找到可以與標的蛋白質接合的分子。若同校有申請「基因體與蛋白質體學教學資源中心」的計畫,建議由該計畫開設此課程,否則將由本計畫開設,以維持課程規劃的完整性。
9. 計算分子資訊學:介紹如何利用電腦分析處理生物序列及結構資訊,為一門實用科學,並在課堂中討論現今不同運算處理方法的優缺點,未來的目標為發展出新的方法。
系統生物學相關課程 10. 微生物工程學:介紹如何利用微生物生產工業上所需的代謝物或蛋白質等巨分子
11. 藥物動力學模擬:介紹如何模擬藥物在體內隨時間的變化
12. 藥物基因體學:介紹如何利用高通量(high-throughput)方法挑選適合做藥物的化學物,內容重點在分析利用網際網路可收集到的資訊,而非實驗方法的簡介
跨領域課程 生物資訊學相關課程 1. 生物資訊的生物學基礎:為非生物學背景的同學介紹生物學,此課程將講授瞭解生化所需的普通生物學,瞭解分子生物學所需的生物化學,瞭解基因體學所需的分子生物學。
2. 生物資訊的統計學基礎:介紹生物資訊上所需要的基礎統計學,例如blast程式的理論基礎、微陣列分析所需要的叢集分析等。
3. 生物資訊的資訊學基礎:為非生物學背景的同學介紹資訊技術,此課程將講授如何應用程式模組切割序列分析結果的檔案,如何將切割的結果送入資料庫,如何將資料庫的查詢結果呈現在網路上。
系統生物學相關課程 4. 計算生物學:介紹如何利用計算解決生物學的問題,重點在如何利用數學公式描述生命現象,例如穩定狀態、迴饋現象、震盪反應等。此課程是生命現象模擬、系統生物學、生理體學等的基礎
5. 生命現象模擬:介紹基因網路的建立與調控現象的模擬
6. 系統生物學:系統生物學試圖由合成的角度看生物學,合成的觀點選擇面對子系統不獨立的可能性,而希望尋找新的方法來解決子系統間交互作用的問題。就像是研究任何一個科學問題一樣,解決這問題的第一個步驟是有系統地收集這些交互作用的資訊。本課程中將介紹如何有系統地擾動系統並收集數據,如何分析此數據,以解析生命現象的調控
7. 生理體學:介紹如何模擬器官或系統在接受到刺激後的運作
8. 仿生醫學:介紹如何利用生物體原理,製作材料取代組織,或製作設備監測體內活動、器官的功能
實習課程 生物資訊學相關課程

1. 基因體資訊學:介紹與實做基因體註解的方法與基因體資訊的應用
2. 轉錄體資訊學:介紹與實做轉錄體資訊的存放、分析方式與其應用
3. 蛋白質體資訊學:介紹與實做二?蛋白質電泳與質譜結果的分析
4. 結構預測:利用現存的生物資訊學工具,預測蛋白質分子的各級結構
5. 連鎖分析:介紹進行連鎖分析或關聯分析的原理、軟體使用、參數設定、與數據解讀
6. 候選基因法:介紹在基因註解資料庫,實做尋找候選基因的策略與方法,及將候選基因排序的計分方法
7. 資訊擷取:利用幾個現存的資訊擷取工具,實做收集、擷取資訊的方法,再以做計畫的方式解決生物學上的問題
8. 機器學習:實做人工智慧的方法在生物資訊學上的應用,例如類神經網路、支向量機(support vector machine)等。

系統生物學相關課程 9. 基因網路分析:實做利用S-system等方法分析基因網路的調控方式
10. 流量平衡分析:實做利用質能平衡的原理,分析反應網路的流量
11. 分子模擬:實做模擬巨分子功能,如電腦輔助藥物設計、藥物篩選、蛋白質與DNA的交互作用、蛋白質與蛋白質的交互作用等。
12. 微列陣技術與數據分析:微陣列註解與資料分析的實做
13. 反應路徑研究:由各種反應路徑資料庫擷取資訊,實做應用反應路徑解決生物醫學問題的方法
14. 知識管理:在Protege 系統中實做反應路徑相關的知識管理,讓同學瞭解如何利用知識管理系統呈現生命現象
預期成果

本計畫旨在針對系統生物學及生物資訊領域科技發展人才需求,建構具知識經濟特色之產學合作教學支援架構,整合及推廣具產業特色之產學合作教學資源,開創卓越之生物技術教育環境。本計畫之預期成效如下:
(一) 在人才培訓方面
1. 開設專門課程及實習課程,預期每年教育約400人次,包括在校學生及產業界、檢驗界的人士科技人才。
2. 聘請客座教授來台講學,安排國外講員巡迴各校演講。
3. 舉辦生物資訊學暨系統生物學研討會。

(二) 在教學資源方面:
1. 在各夥伴學校建立特色技術領域課程及實驗室。
2. 完成編撰特色科技領域教學使用之授課教材,實驗手冊,教學媒體及教具。
3. 完成遠距教學體系,建置教學資源網站,協調各校建立教學資源共享機制。

(三) 在產學合作方面:
1. 建立產學合作教學支援架構,使人才培育、基礎學術研究能與產業界結合,加速生技產業發展。
2. 舉辦產學交流研討會,了解業界需求並提供所需協助。
3. 推動藥廠、生技、或資訊業界合作推動生技產業活動、培育人才。
4. 赴生技中心或產業界觀摩與實習。
5. 赴生技中心或產業界進行短期研究。

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