2017年哈爾濱工業(yè)大學(xué)基因組信息學(xué)與生物統(tǒng)計(jì)考研初試大綱

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2017年碩士生入學(xué)考試專業(yè)基礎(chǔ)課大綱

考試科目名稱：基因組信息學(xué)與生物統(tǒng)計(jì)  考試科目代碼：814

一、考試要求

掌握常用的生物統(tǒng)計(jì)方法，了解基因組信息學(xué)中的基本數(shù)據(jù)類型，能運(yùn)用所學(xué)的基本理論和實(shí)驗(yàn)技能，說明和解決基因組信息學(xué)中相關(guān)的問題。

二、考試內(nèi)容

（一）《基因組信息學(xué)》部分
1）基因組信息學(xué)中生物學(xué)基礎(chǔ)
a.DNA的結(jié)構(gòu)、分子生物學(xué)中心法則
b.基因組結(jié)構(gòu)與基因表達(dá)調(diào)控
2）人類基因組及基因組數(shù)據(jù)庫
a.人類基因組計(jì)劃及測序策略
b.NCBI及Ensembl數(shù)據(jù)庫、UCSC基因組瀏覽器
c.ENCODE計(jì)劃、TCGA計(jì)劃
3）基因組信息分析
a.真核生物基因組特點(diǎn)
b.基因組序列分析
c.基因識(shí)別方法
d.非編碼區(qū)域分析與調(diào)控元件識(shí)別
4）基因芯片數(shù)據(jù)分析
a.基因芯片分類與數(shù)據(jù)表示
b.基因芯片數(shù)據(jù)預(yù)處理
c.基因表達(dá)差異的顯著性分析
d.基因表達(dá)譜聚類分析
e.基因表達(dá)數(shù)據(jù)的分類分析
f.主成分分析PCA
5）新一代高通量測序數(shù)據(jù)分析
a.了解新一代高通量測序技術(shù)的基本原理
b.了解ChIP-Seq技術(shù)的基本原理及基本分析工具(Bowtie、MACS)
c.了解RNA-Seq技術(shù)的基本原理及基本分析工具(tophat、cufflinks)

（二）《生物統(tǒng)計(jì)》部分
1）生物統(tǒng)計(jì)學(xué)的基本知識(shí)
a.生物統(tǒng)計(jì)學(xué)概念
b.生物統(tǒng)計(jì)學(xué)術(shù)語
2）實(shí)驗(yàn)資料的整理與統(tǒng)計(jì)描述
a.實(shí)驗(yàn)資料的收集與整理
b.統(tǒng)計(jì)圖表的應(yīng)用
c.實(shí)驗(yàn)資料特征數(shù)的計(jì)算
3)概率與概率分布
a.概率基礎(chǔ)知識(shí)
b.幾種常見的理論分布(正態(tài)分布,二項(xiàng)分布,泊松分布)
c.抽樣分布的特征以及中心極限定理
4)統(tǒng)計(jì)推斷
a.假設(shè)檢驗(yàn)的原理與方法
b.樣本平均數(shù)的假設(shè)檢驗(yàn)
c.樣本頻率的假設(shè)檢驗(yàn)
d.參數(shù)的區(qū)間估計(jì)與點(diǎn)估計(jì)
e.方差的同質(zhì)性檢驗(yàn)
5)Χ2檢驗(yàn)
a.Χ2檢驗(yàn)的原理與方法
b.正態(tài)分布和二項(xiàng)分布的擬合優(yōu)度檢驗(yàn)
c.計(jì)數(shù)資料的Χ2檢驗(yàn)
6)方差分析
a.方差分析的基本原理
b.單因素方差分析
c.二因素方差分析
d.方差分析的基本假定和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換
7)簡單直線回歸與相關(guān)分析
a.回歸和相關(guān)的概念
b.直線回歸分析
c.直線相關(guān)
8)多重線形相關(guān)與回歸
a.多重線性相關(guān)與回歸中涉及的統(tǒng)計(jì)量的概念和意義
b.多重回歸分析
c.多重相關(guān)分析

三、試卷結(jié)構(gòu)

a)考試時(shí)間180分鐘，滿分150分
b)基因組信息學(xué)與生物統(tǒng)計(jì)各占75分
c)題型結(jié)構(gòu)：
a:填空題（30分）
b:解答題（包括簡答與計(jì)算題）（120分）

四、參考書目

1.喬納森.佩夫斯納著，孫之榮譯，《生物信息學(xué)與功能基因組學(xué)》，化學(xué)工業(yè)出版社。
2.孫嘯、陸祖宏、謝建明，《生物信息學(xué)基礎(chǔ)》，清華大學(xué)出版社。
3.李春喜，王志和等，《生物統(tǒng)計(jì)學(xué)》（第四版），科學(xué)出版社。
4.杜榮騫編，《生物統(tǒng)計(jì)學(xué)》第三版，高等教育出版社