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
- Chương trình học: OSSU-Bioinformatics - (Đã ngừng cập nhật từ tháng 10-2023 trên Github).
- Learn Bioinformatics at home: (Lấy học liệu từ Harvard) Chương trình ở trên sẽ bài bản hơn