2018年硕士生入学考试专业基础课大纲
考试科目名称：基因组信息学与生物统计
考试科目代码：814
一、考试要求
掌握常用的生物统计方法，了解基因组信息学中的基本数据类型，能运用所学的基本理论和实验技能，说明和解决基因组信息学中相关的问题。
二、考试内容
（一）《基因组信息学》部分
1）基因组信息学中生物学基础
a.DNA的结构、分子生物学中心法则 b.基因组结构与基因表达调控 2）人类基因组及基因组数据库
a.人类基因组计划及测序策略
b.NCBI及Ensembl数据库、UCSC基因组浏览器 c.ENCODE计划、TCGA计划 3）基因组信息分析
a.真核生物基因组特点 b.基因组序列分析 c.基因识别方法
d.非编码区域分析与调控元件识别 4）基因芯片数据分析
a.基因芯片分类与数据表示 b.基因芯片数据预处理
c.基因表达差异的显著性分析 d.基因表达谱聚类分析 e.基因表达数据的分类分析 f.主成分分析PCA 5）新一代高通量测序数据分析
a.了解新一代高通量测序技术的基本原理
b.了解ChIP-Seq技术的基本原理及基本分析工具 (Bowtie、MACS) c.了解RNA-Seq技术的基本原理及基本分析工具 (tophat、cufflinks)
（二）《生物统计》部分 1）生物统计学的基本知识
a.生物统计学概念 b.生物统计学术语
2）实验资料的整理与统计描述
a.实验资料的收集与整理
b.统计图表的应用
c.实验资料特征数的计算 3) 概率与概率分布
a.概率基础知识
b.几种常见的理论分布 (正态分布,二项分布,泊松分布) c.抽样分布的特征以及中心极限定理 4) 统计推断
a.假设检验的原理与方法 b.样本平均数的假设检验 c.样本频率的假设检验 d.参数的区间估计与点估计 e.方差的同质性检验 5) Χ2检验
a.Χ2检验的原理与方法
b.正态分布和二项分布的拟合优度检验 c.计数资料的Χ2检验 6) 方差分析
a.方差分析的基本原理 b.单因素方差分析 c.二因素方差分析
d.方差分析的基本假定和数据转换 7) 简单直线回归与相关分析
a.回归和相关的概念 b.直线回归分析 c.直线相关
8) 多重线形相关与回归
a.多重线性相关与回归中涉及的统计量的概念和意义 b.多重回归分析 c.多重相关分析
三、试卷结构
a) 考试时间180分钟，满分150分 b) 基因组信息学与生物统计各占75分 c) 题型结构：
a: 填空题（30分）
b: 解答题（包括简答与计算题）（120分）
四、参考书目
1.乔纳森.佩夫斯纳著，孙之荣译，《生物信息学与功能基因组学》，化学工业出版社。
2.孙啸、陆祖宏、谢建明，《生物信息学基础》，清华大学出版社。 3.李春喜，王志和等，《生物统计学》（第四版），科学出版社。 4.杜荣骞编，《生物统计学》第三版，高等教育出版社
