曼彻斯特大学生物信息学课程向学生介绍了基本的实用分子序列和结构分析技术、工具和资源(包括分子进化和系统发育)，并提供了转录组学和比较基因组学的概述。重点是应用生物信息学和计算分析解决实际研究场景中的问题。这门课的难度不低，那么正在学习该课程的同学要如何才能避免挂科呢？

一、掌握评估重点

生物信息学课程的评估主要侧重于以下几个方面：

1、理解生物系统和分子功能的复杂性

2、了解一系列生物信息学和组学分析工具、资源和数据库

3、理解蛋白质组、基因组和转录组数据类型

4、了解基因组测序的方法

5、理解并应用基因组分析方法

6、理解分子进化和系统发育的基本原理并应用方法

7、理解支持常用分析工具的模式识别概念

8、了解当前数据库和分析工具的局限性

9、理解综合分析和解释资源产出的重要性

10、获得生物数据实际分析的实践经验

二、了解评估方式

1、序列分析：实际作业书面报告，字数不超过1500字，权重33.33%；

2、基因组学：实践作业书面报告，字数不超过1500字，权重33.33%；

3、系统发生学和结构生物学：实践作业书面报告，字数不超过1500字，权重33.33%。

三、了解学习方法

讲座和研讨会之后，同学要完成一系列内置的MCQ测验，这些测验涵盖了课程的各个方面。对于每个MCQ测验，答案都将被计算并传递给同学，表明获得了多少正确答案，如果有错误，错误是什么以及为什么。如果某个测验结束时的分数很低，建议同学重新浏览该部分的相关内容，以更好地利用背景信息，并最终重新参加MCQ测试。准备MCQ考试时，同学能够使用MCQ测验作为在整个课程中巩固一系列生物信息学概念的一种方式。

四、熟悉阅读材料

推荐同学阅读以下书籍：

1、Higgs,p. & Attwood,T.K. (2005) Bioinformatics & molecular evolution. Blackwell.

2、Attwood,T.K. & parry-Smith,D.J. (1999) Introduction to bioinformatics. pearson Education.

3、Zvlebil,M. & Baum,J.O. (2007) Understanding Bioinformatics. Garland Science.

正在学习曼彻斯特大学生物信息学课程的同学如果能提前掌握好评估重点，有针对性地进行学习，同时注重MCQ测验，并能抽出时间阅读推荐的书籍，应该就能避免挂科。