昆士兰大学BINF7000课程怎么才能不挂科？

昆士兰大学BINF7000这门课的目的是使同学具备跨学科的知识和技能，以满足以数据为中心的现代生物学的挑战和需求，重点是基因组学。课程主要介绍了生物学中的一系列计算和统计应用，涉及基因组数据和其他生物数据的处理、分析和建模。同时提供了计算方法和工具所需的知识和技能(理论和实践)，以便在分子生物学中做出基于数据的发现。希望以下关于课程的解析能帮助同学进一步明确学习的重点，从而大概率地避免挂科。

一、整体概述

BINF7000重点介绍了生物信息学中的关键方法概念，课程有两个主要部分，即：生物信息学方法，以及生物信息学研究和应用。目的是让同学对常用的生物信息学方法有一个概念性的理解。实践计算机编程用于加强对生物信息学算法的详细理解，并有助于探索和评估其在代表性类型的生物数据上的价值。想学好这门课，同学需要掌握一些Python的基本编程知识，以及分子生物学的基础知识。

二、关键主题

1、主题1：概率数据分析

2、主题2：DNA元素分析

3、主题3：空间和时间中的转录组分析

三、学习目标

1、分析科学数据并对不同的科学问题进行适当的抽象，即在生物学和计算机科学的界面上展示专业生物信息学家解决问题的技能。

2、理解不同的、有代表性的生物信息学应用和技术。这涉及诸如序列和系统发育分析、基因表达分析、基因组测序和变异体调用、基因组注释和分析、基因本体论、基因调控模型和系统生物学等主题的实践和理论知识。

3、理解理论和实践中计算方法的范围和局限性，用于(a)分析、整合和解释生物序列数据；(b)从一系列数据来源中发现结构和功能特征；(c)在分子水平上设计和制定生物现象模型。这涉及对机器学习、概率论、统计分析等主题的熟悉，所有这些主题在科学中都有广泛的应用。

4、能在生物信息学中开展基于计算机的实际工作，利用观察生物学的迭代设计过程和计算方法作为理解生物学的有效模型，并准确记录这种以研究为中心的工作。这涉及编程、问题的脚本解决方案、数据处理管道和其他数据分析/评估。

四、评估任务

1、作业1：概率数据分析，20%。

2、作业2：DNA元素，20%。

3、作业3：转录组学，20%。

4、期末考试，40%。

评估任务旨在为同学提供一个将与课程相关的实践和概念问题联系起来的机会。这些问题可以让同学进一步熟悉公开可用的工具、数据集和资源，同时提供了开发编程代码来解决生物信息学领域的实际问题的经验。为了完成这些评估任务，学生需要复习课程中介绍的理论概念，某些情况下还要复习和报告自学中发现的内容。

综上所述，如果同学能很好地掌握昆士兰大学BINF7000课程所涵盖的关键内容，同时能及时、认真地完成各项评估任务，并达成学习目标，那么就可以在很大程度上避免挂科。