Skip to content

Công nghệ sinh học

Bạn cũng có thể tìm khóa học video tương ứng thông qua chương trình OSSU-Bioinformatics.

Chương trình học

1. Toán – Thống kê – Tin học (Nền tảng cốt lõi)

  • Giải tích (Calculus): cần cho mô hình hóa và thuật toán. Giáo trình: Calculus – James Stewart (tiếng Anh, có bản dịch tiếng Việt ở NXB Giáo dục).

  • Đại số tuyến tính (Linear Algebra): nền cho machine learning và phân tích dữ liệu sinh học. Giáo trình: Linear Algebra and Its Applications – Gilbert Strang (MIT).

  • Xác suất – Thống kê (Probability & Statistics): thiết kế thí nghiệm, phân tích dữ liệu sinh học. Giáo trình: Probability and Statistics for Engineering and the Sciences – Jay L. Devore (Eng, có bản dịch tiếng Việt).

  • Thống kê sinh học (Biostatistics): ứng dụng thống kê trong dữ liệu gen/protein. Giáo trình: Biostatistics: A Foundation for Analysis in the Health Sciences – Wayne Daniel.

  • Tin học cơ sở + Lập trình Python: kỹ năng lập trình dữ liệu sinh học. Tài liệu: Python for Everybody (Charles Severance, miễn phí), Think Python (Allen B. Downey).

  • Hệ điều hành Linux: cần để chạy phần mềm sinh học. Tài liệu: The Linux Command Line – William Shotts.

2. Hóa học và Sinh học cơ sở

  • Hóa học đại cương + Hóa hữu cơ + Hóa sinh học (General, Organic & Biochemistry): hiểu cấu trúc phân tử sinh học. Giáo trình: Lehninger Principles of Biochemistry – Nelson & Cox (tiếng Anh, chuẩn quốc tế).

  • Sinh học tế bào (Cell Biology): nền tảng cho sinh học phân tử. Giáo trình: Molecular Biology of the Cell – Alberts (kinh điển).

  • Sinh học phân tử (Molecular Biology): cơ chế gen, protein, biểu hiện. Giáo trình: Molecular Biology of the Gene – Watson.

  • Di truyền học (Genetics): quy luật di truyền, cơ sở cho phân tích gen. Giáo trình: Genetics: A Conceptual Approach – Benjamin Pierce.

  • Vi sinh vật học (Microbiology): nền cho công nghệ sinh học và nghiên cứu bộ gen vi sinh. Giáo trình: Prescott's Microbiology.

3. Tin học và Khoa học máy tính mở rộng

  • Cấu trúc dữ liệu & Giải thuật (Algorithms & Data Structures): xử lý dữ liệu lớn trong bioinformatics. Giáo trình: Algorithm Design – Jon Kleinberg & Éva Tardos.

  • Cơ sở dữ liệu (Databases): quản lý dữ liệu sinh học. Giáo trình: Database System Concepts – Silberschatz.

  • Phân tích dữ liệu & Khoa học dữ liệu (Data Science): kỹ năng phân tích dữ liệu gen, RNA-seq,… Giáo trình: An Introduction to Statistical Learning – James, Witten, Hastie, Tibshirani.

  • Machine Learning / Deep Learning: ứng dụng cho genomics, proteomics. Tài liệu: Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow – Aurélien Géron.

4. Tin sinh học (Bioinformatics – Cốt lõi ngành)

  • Giới thiệu Tin sinh học Giáo trình: Bioinformatics for Dummies – Jean-Michel Claverie.

  • Phân tích DNA & Genomics Giáo trình: Bioinformatics and Functional Genomics – Jonathan Pevsner.

  • Phân tích Protein & Proteomics Giáo trình: Introduction to Proteomics – Daniel C. Liebler.

  • Thuật toán trong Tin sinh học: căn chỉnh chuỗi (sequence alignment), BLAST, FASTA. Giáo trình: Biological Sequence Analysis – Durbin et al.

  • Genome Sequencing & Assembly Khóa học: Genome Sequencing (Coursera, UCSD).

  • Comparative Genomics & Molecular Evolution Giáo trình: Molecular Evolution: A Phylogenetic Approach – Page & Holmes.

  • Genomic Data Science Khóa học: Johns Hopkins Genomic Data Science Specialization (Coursera).

5. Ứng dụng và thực hành

  • Kỹ thuật di truyền & Công nghệ sinh học (Genetic Engineering, Biotechnology) Giáo trình: Principles of Gene Manipulation and Genomics – Primrose & Twyman.

  • Công nghệ tế bào và mô (Cell & Tissue Engineering) Giáo trình: Tissue Engineering – Bernhard Palsson.

  • Y sinh & Tin sinh học y học (Medical Bioinformatics) Giáo trình: Translational Bioinformatics – Edward H. Shortliffe.

  • Khóa luận cuối (Capstone Project): thực hành phân tích một bộ dữ liệu thật (RNA-seq, GWAS, microbiome).

Tài nguyên