从环境问题到可复现证据：一门面向研究生的环境生物信息学方法课程。
本课程围绕真实环境样品中的微生物组数据展开，从生物学问题、公共数据库与序列比对出发，逐步进入宏基因组组装、分箱、基因组质量评估、系统发育、丰度计算、功能注释、宏转录组与扩增子生态分析。
课程不把生物信息学视为软件清单，而是把它作为环境生物学研究的推理框架。学生将学习如何把生态与进化问题转译为计算任务，判断数据库和分析结果的可信度，并把复杂组学证据组织成清楚、克制、可答辩的科学论证。
The course treats bioinformatics as a way of reasoning about environmental biological systems. It emphasizes problem framing, transparent methodological choices, reproducible evidence, and disciplined interpretation.
| 项目 | 说明 |
|---|---|
| 课程名称 | 环境生物信息学方法 / Methodologies of Environmental Bioinformatics |
| 任课教师 | 余珂 / Ke Yu |
| 修读对象 | 硕士、博士研究生 |
| 教学主线 | 10 讲 PDF 课件 + 方法讨论 + 课程汇报 |
| 考核方式 | 课程汇报一项 |
| 课程网站 | https://environmental-bioinformatics-methods.readthedocs.io/ |
完成课程后，学生应能够：
- 把环境微生物学问题收敛为数据可支持、边界清楚的计算问题。
- 对公共数据库、序列比对与功能注释保持必要的证据意识。
- 设计并解释 assembly、binning、MAG quality、abundance 与 annotation 流程。
- 连接序列、基因组、功能、表达与群落生态层面的证据。
- 用可复现信息、关键图表和局限性讨论完成研究生水平的学术汇报。
| 模块 | 主题 | 核心方法 |
|---|---|---|
| 1 | 生物学基础与环境生物信息学问题 | microbial dark matter, sequencing logic, problem framing |
| 2 | 生物信息学资源 | sequence databases, ORF concepts, database literacy |
| 3 | 基础 BLAST 分析实例 | similarity search, homology reasoning, hit interpretation |
| 4 | 宏基因组分析概况及序列组装 | metagenomics vs amplicons, short reads, assembly |
| 5–6 | 宏基因组分析设计及组装 | study design, sampling-to-sequencing workflow |
| 7 | 宏基因组分箱分析及实操 | mapping, coverage, binning, MAG recovery |
| 8 | 封箱、基因组质量检测及进化树构建 | refinement, genome QC, phylogenetic placement |
| 9 | 丰度计算、功能注释及宏转录组基础 | abundance, functional potential, transcript evidence |
| 10 | 生态学理论及初步扩增子分析 | community assembly, diversity, ecological inference |
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├── docs/ # Sphinx + MyST 文档源文件
│ └── _static/ # Read the Docs 站点样式
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├── project/ # 课程汇报工作区与规划模板
├── TOOL.md # 生物信息学工具质量检查清单
├── .readthedocs.yaml # Read the Docs 构建配置
└── README.md
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
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@misc{PKU_EMBL_EnvBioinfoMethods,
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