- 001生物化学绪论
- 002蛋白质的结构与功能（一）
- 003蛋白质的结构与功能（二）
- 004蛋白质的结构与功能（三）
- 005蛋白质的结构与功能（四）
- 006蛋白质的结构与功能（五）
- 007蛋白质的结构与功能（六）
- 008蛋白质的结构与功能（七）
- 009蛋白质的结构与功能（八）
- 010蛋白质的结构与功能（九）
- 011蛋白质的结构与功能（十）
- 012蛋白质的结构与功能（十一）
- 013蛋白质的结构与功能（十二）
- 014蛋白质的结构与功能（十三）
- 015蛋白质的结构与功能（十四）
- 016蛋白质的结构与功能（十五）
- 017蛋白质的结构与功能（十六）
- 018蛋白质的结构与功能（十七）
- 019蛋白质的结构与功能（十八）
- 020蛋白质的结构与功能（十九）
- 021蛋白质的结构与功能（二十）
- 022酶（一）
- 023酶（二）
- 024酶（三）
- 025酶（四）
- 026酶（五）
- 027酶（六）
- 028酶（七）
- 029酶（八）
- 030酶（九）
- 031酶（十）
- 032酶（十一）
- 033酶（十二）
- 034酶（十三）
- 035酶（十四）
- 036维生素与辅酶（一）
- 037维生素与辅酶（二）
- 038维生素与辅酶（三）
- 039维生素与辅酶（四）
- 040维生素与辅酶（五）
- 041核酸的结构与功能（一
- 042核酸的结构与功能（二）
- 043核酸的结构与功能（三）
- 044核酸的结构与功能（四）
- 045核酸的结构与功能（五）
- 046核酸的结构与功能（六）
- 047核酸的结构与功能（七）
- 048核酸的结构与功能（八）
- 049核酸的结构与功能（九）
- 050核酸的结构与功能（十）
- 051核酸的结构与功能（十一）
- 052新陈代谢总论（上）
- 053新陈代谢总论（下）
- 054糖代谢（一）
- 055糖代谢（二）
- 056糖代谢（三）
- 057糖代谢（四）
- 058糖代谢（五）
- 059糖代谢（六）
- 060糖代谢（七）
- 061糖代谢（八）
- 062糖代谢（九）
- 063糖代谢（十）
- 064糖代谢（十一）
- 065糖代谢（十二）
- 066糖代谢（十三）
- 067糖代谢（十四）
- 068糖代谢（十五）
- 069糖代谢（十六）
- 070糖代谢（十七）
- 71糖代谢（十八）
- 072糖代谢（十九）
- 073脂类代谢（一）
- 074脂类代谢（二）
- 075脂类代谢（三）
- 076脂类代谢（四）
- 077酮体的生成（一）
- 078酮体的生成（二)
- 079甘油三酯的合成代谢（一）
- 080甘油三酯的合成代谢（二）
- 081蛋白质的降解
- 082氨基酸的代谢（一）
- 083氨基酸的代谢（二）
- 084氨基酸的代谢（三）
- 085酶量的调节
- 086核苷酸的代谢(一）
- 087核苷酸的代谢(二）
- 088核苷酸的代谢（三）
- 089尿素的生物合成
- 090基因信息的传递（一）
- 091基因信息的传递（二）
- 092基因信息的传递（三）
- 093dna的复制（一）
- 094dna的复制（二）
- 095dna的修复（一）
- 096dna的修复（二）
- 097rna聚合酶（一）
- 098RNA聚合酶（二）
- 099RNA聚合酶（三）
- 100rna聚合酶（四）
- 101rna聚合酶（五）
- 102翻译（一）
- 103翻译（二）
- 104翻译（三）
- 105蛋白质的生物合成（一）
- 106蛋白质的生物合成（二）
走进浙大王金福教授的《生物化学》课：当生命遇上算法
看到"计算生物学"这个名词时，你脑海中会浮现什么画面？是实验室里穿着白大褂的研究员，还是盯着电脑屏幕写代码的程序员？在浙江大学王金福教授的课堂上，这两个场景会奇妙地融合在一起。【配图：跨学科研究场景】
这门课最吸引人的地方在于它打破了学科壁垒。王老师总爱说："在微观世界里，DNA链就像一首用四种碱基字母写成的长诗，而我们的工作就是破译这部生命的天书。"
为什么这门课值得你投入时间？
想象一下，当你掌握了分析海量基因数据的能力，就能：
- 预测某种蛋白质的三维结构
- 追踪病毒株的变异路径
- 设计针对癌症的靶向药物
课程采用"理论+实战"的教学模式，每讲完一个算法原理，都会用真实的基因数据集做演示。去年选修的同学还成功预测了某个植物抗病基因的功能位点。
知识地图全景展现
整个课程就像带领同学们完成一次基因组探险：
- 装备准备期：掌握序列比对的BLAST算法
- 丛林探险：破解基因组组装难题
- 密码破译：识别调控元件和功能位点
- 时空穿越：构建物种进化树
课程精华内容预览
第三周要讲的"基因预测算法"特别有意思。王老师会带着大家分析：为什么人类基因组中只有不到2%是编码区？怎么从海量ATCG序列中准确找出真正的基因？
第七周的"分子进化时钟"单元更是惊艳。通过比较不同物种的基因突变率，我们居然能推算出人类与黑猩猩的共同祖先生活在600万年前。
适合这三类学习者
根据往期学员反馈，这些同学收获最大：
- 生物专业想拓展计算技能的同学
- 计算机专业对生命科学好奇的同学
- 准备考研或出国深造需要交叉背景的同学
有位临床医学背景的学姐说："学了RNA-seq分析后，我在肿瘤科实习时竟能看懂那些复杂的测序报告了。"
知识盛宴的具体菜单
- 第一讲 生命的数字密码
- 第二讲 序列比对的数学之美
- 第三讲 从数据中捕捞基因
- 第四讲 基因调控网络的拓扑结构
- 第五讲 当基因组开始"复制粘贴"
- 第六讲 用算法重构进化树
- 第七讲 癌症突变特征分析
- 第八讲 单细胞测序数据挖掘
最后要提醒的是，这门课不需要你事先精通所有学科。王教授特别设计了"计算生物学24式"入门教学法，就算没有编程基础，跟着课堂示例也能逐步上手。
当你看着自己写的Python脚本成功预测出一个蛋白功能域时，那种成就感绝对值得期待。
