| 課程與核心能力關聯配比(%) |
課程目標之教學方法與評量方法 |
| 課程目標 |
核心能力 |
配比(%) |
教學方法 |
評量方法 |
| Understand the differences among different bioinformation tools and how to select the right one to fit your task |
| 2.具備遺傳育種學知識及作物改良之應用能力。 |
| 4.具備正確執行農業相關試驗，有效分析試驗資料進而詮釋分析結果之知能。 |
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| 授課內容(單元名稱與內容、習作/每週授課、考試進度-共16週加自主學習) |
| 週次 |
授課內容 |
| 第1週 |
Introduction |
| 第2週 |
Introduce different online databases |
| 第3週 |
The history of sequencing |
| 第4週 |
R program introduction |
| 第5週 |
Group comparisons and data cleanning |
| 第6週 |
Data visualisations in R |
| 第7週 |
Correlations |
| 第8週 |
Expression analysis |
| 第9週 |
Mid-term |
| 第10週 |
Comparing the means of more than two groups
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| 第11週 |
Plant Image Analysis |
| 第12週 |
Variations in the arguments of analyze objects
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| 第13週 |
RGB values for each object
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| 第14週 |
Group report I |
| 第15週 |
Group report II |
| 第16週 |
How to analysis RNA-seq data : online learning
How to do the SNP calling: online learning
Final exam |
自主學習
內容 |
02.閱覽產業及學術相關多媒體資料
03.製作專題報告
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| 學習評量方式 |
1. Midterm report (40%)
2. Final oral present (40%)
3. Homework (20%)
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| 教科書＆參考書目(書名、作者、書局、代理商、說明) |
1. Plant Bioinformatics methods and protocols (Edwards, David. 2016).
2. R Bioinformatics Cookbook (Dan MacLean, 2019)
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| 課程教材（教師個人網址請列在本校內之網址） |
| 講義 |
| 課程輔導時間 |
| 週一AM 8-10 |
| 聯合國全球永續發展目標(連結網址) |
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