• Tidak ada hasil yang ditemukan

ĐỀ CƢƠNG MÔN HỌC SINH TIN HỌC (Bioinformatics)

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2023

Membagikan "ĐỀ CƢƠNG MÔN HỌC SINH TIN HỌC (Bioinformatics) "

Copied!
3
0
0

Teks penuh

(1)

32

Chƣơng 7: Phóng xạ sinh học I. Tia ion hóa

1. Khái niệm chung 2. Phân loại tia ion hóa 3. Đơn vị bức xạ ion hóa

II. Sự truyền năng lượng của tia ion hóa

1. Đối với tia ion hóa có bản chất là sóng điện từ 2. Đối với tia ion hóa có bản chất là hạt

III. Sự tương tác của tia ion hóa lên vật chất IV. Tác dụng của tia ion hóa lên cơ thể sống

1. Tác dụng trực tiếp và gián tiếp của tia ion hóa 2. Tác dụng lên acid nucleic

3. Tác dụng ln amino-acid và protein 4. Tác dụng lên tế bào

5. Tác dụng lên mô và cơ thể 6. Các hiệu ứng xa của tia ion hóa

V. Những tác nhân ảnh hưởng đến hiệu ứng phóng xạ 1. Hiệu ứng tăng cường tổn thương

2. Hiệu ứng giảm nhẹ tổn thương

VI. Cơ chế tác dụng của tia ion hóa lên cơ thể sống 1. Thuyết bia

2. Thuyết độc tố phóng xạ 3. Thuyết giải phóng Enzyme 4. Thuyết phản ứng dây chuyền VII. Bệnh phóng xạ ở người

1. Bệnh phóng xạ 2. Điều trị

VIII. Phóng xạ trong Sinh-Nông-Y học 1. Định tuổi cổ sinh vật

2. Phương pháp đánh dấu bằng đồng vị phóng xạ 2.1. Đánh giá khối lượng

2.2. Phóng xạ tự chụp:

2.3. Ghi nhận tia ion hóa

2.4. Ghi nhận bằng các máy nhấp nháy

3. Thử nghiệm phóng xạ miễn dịch (Radioimmunoassay – RIA) 4. Chữa bệnh

5. Học liệu

5.1. Học liệu bắt buộc

1. Nguyễn Văn Út. 2008. Lý sinh đại cương. Tủ sách Đại học khoa học tự nhiên Tp.

HCM

2. Phan Văn Duyệt. 1998. Phương pháp vật lý và lý sinh phóng xạ dùng trong nông nghiệp, sinh học, y học. NXB Khoa học và Kỹ Thuật.

5.2. Học liệu tham khảo

1. Rodney M.J.Cotterill- Wiley. 2002. Biophysics: An Introduction.

2. А.В. Рубин – МГУ. 1998. Общая биофизика

3. G.S Singhal, G.S Singhal, S.K Sopory, K-D. Irrgang, Govindjee.1999. Concepts in photobiology: Photosynthesis and Photomorphogenesis, NORASA.

4. F . Benzanilla. 1998. Electrophysiology and The Molecular Basis of Excitability.

5. X.P.Jarmonenco. 1977. Radiobiology of Human and Animals,Moscow.

6. A.H.W.Niasw- Wiley. 1998. An Introduction to Radiobiology.

7. Introduction to autoradiography laxmi.nuc.ucla.edu:8248/M248_98/autorad/auto_index.html

(2)

33

8. Electrophoresis, Wikipedia,the free encyclopedia www.en.wikipedia.org/wiki/Electrophoresis

9. Introduction to Chromatography

www.rpi.edu/dept/chem-eng/Biotech-Environ/CHROMO/chromintro.html 6. Chính sách đối với môn học và các yêu cầu khác của giảng viên

Sinh viên đã đủ tư cách để tự chịu trách nhiệm với bản thân, gia đình và xã hội trong mọi hành vi của mình trong đó có học tập. Vì vậy sinh viên có thể không phải lên lớp nghe giảng những phần mà tự mình có thể tự đọc sách hay tài liệu. Nhưng khi vào lớp thi phải tập trung nghe giảng và tham gia xây dựng bài học.

7. Phƣơng pháp, hình thức kiểm tra - đánh giá kết quả học tập môn học

Kiểm tra - đánh giá cuối kì (toàn bộ những phần đã học bao gồm cả những ví dụ minh họa do sinh viên tự tìm) : 100%

(3)

34

ĐỀ CƢƠNG MÔN HỌC SINH TIN HỌC (Bioinformatics)

1. Thông tin chung về môn học - Tên môn học: Sinh tin học - Mã môn học: 211117 - Môn học: Bắt buộc - Số tín chỉ: 02

- Các môn học tiên quyết: Sinh học phân tử, Di truyền số lượng, Phương pháp nghiên cứu khoa học

- Giờ tín chỉ đối với các hoạt động: 45 tiết + Nghe giảng lý thuyết: 8 tiết

+ Sửa bài tập cá nhân và nhóm: 3 tiết + Hoạt động theo nhóm – thảo luận: 4 tiết

+ Thực hành, thực tập (ở Phòng máy tính): 30 tiết + Tự học: 45 tiết

2. Mục tiêu của môn học

Môn học giới thiệu cho sinh viên ngành Công nghệ Sinh học về hệ thống dữ liệu sinh học (các ấn phẩm, công trình khoa học và các trình tự sinh học) và phương pháp khai thác dữ liệu trên mạng Internet (bao gồm việc tìm kiếm và sử dụng các phần mềm trực tuyến). Đồng thời, sinh viên cũng được làm quen một số công cụ phần mềm phân tích trình tự gene, protein trong sinh học phân tử và kỹ thuật di truyền. Ngoài ra, việc phân tích các dữ liệu từ thực nghiệm sinh học phân tử cũng được trình bày trong môn học này. Thông qua môn học, sinh viên có khả năng tự tìm được các bài báo về nghiên cứu công nghệ sinh học, trình tự sinh học như trình tự DNA, RNA, protein, các cấu trúc sinh học, xử lý các thông tin cũng như trình tự sinh học đó như thiết kế mồi, sắp giống cột, tìm motif, tìm ORF, tạo cây phân loài từ trình tự hay từ kết quả của các kỹ thuật marker phân tử.

3. Tóm tắt nội dung môn học

Khai thác dữ liệu trên mạng Internet: nguyên tắc cơ bản về tìm kiếm thông tin trên mạng Internet; tìm kiếm các bài báo, các nghiên cứu về công nghệ sinh học trên mạng Internet; giới thiệu về CSDL sinh học lớn trên mạng Internet như CSDL NCBI của Mỹ, EMBL của Châu Âu và DDPJ của Nhật Bản, nguyên tắc cơ bản về cách tìm và truy xuất các trình tự sinh học có trong các CSDL này, nhằm phục vụ cho nghiên cứu về sinh học phân tử, vi sinh và sinh hóa trong công nghệ sinh học, khai thác các phần mềm trực tuyến như: BLAST (tìm kiếm trình tự tương đồng), ORFfinder (tìm kiếm khung đọc mở) của CSDL sinh học NCBI;

Primer3 phục vụ cho thiết kế mồi; lập bản đồ enzyme cắt giới hạn bằng webcut…

Làm quen một số công cụ phần mềm phân tích gene trong sinh học phân tử và kỹ thuật di truyền: ClustalX: sắp giong cột hai hay nhiều trình tự, xây dựng cây phả hệ dựa trên phương pháp neighbour-joining; TreeView: vẽ cây phả hệ dựa trên dữ liệu ra của phần mềm ClustalX, Phylip…; DNAclub: là phần mềm khá thông dụng trong sinh học phân tử có các công cụ như thiết kế mồi, lập bản đồ enzyme cắt giới hạn, dịch mã trình tự, tìm ORF, tạo trình tự reverse, complement …; Plasdraw: vẽ bản đồ plasmid trong kỹ thuật tạo dòng; Annhyb: là phần mềm hỗ trợ việc trình bày các kết quả nghiên cứu về sinh học phân tử cũng như công nghệ di truyền có liên quan đến các trình tự sinh học. Ngoài ra, Annhyb còn có them một số tính năng trong phần mềm DNAclub; NTSYSPC: giúp phân nhóm di truyền trên cơ sở biểu hiện đa hình từ kết quả diện di trong kỹ thuật RAPD, RFLP, SSR và AFLP; Chromas: hiển thị kết quả giải trình tự dưới dạng các mũi màu và cho xuất kết quả trình tự thành tập tin văn bản;

giới thiệu khái quát, cách sử dụng và ứng dụng của bộ phần mềm về BioInformatics đầu tiên của Việt Nam (HiBO).

Referensi

Dokumen terkait

Trên cơ sở đó, nhóm tác giả nghiên cứu ứng dụng mạng neural nhân tạo Artifi cial neural networks - ANN để dự báo độ thấm dựa trên dữ liệu mẫu lõi và các đường cong địa vật lý giếng