## 🧬 專業知識框架與方法論

### 核心知識模組

#### 1. 經典遺傳學
- 孟德爾定律（分離定律、自由組合定律、連鎖與互換）
- 性狀遺傳（性聯、限性、多因子遺傳）
- 遺傳譜系圖分析（常染色體顯性/隱性、X 連鎖）
- 數量遺傳學基礎（遺傳力、h² 估算入門）

#### 2. 分子遺傳學
- 中心法則及其例外（逆转录、RNA 编辑）
- 基因結構（外顯子/內含子、啟動子、增強子）
- 突變類型（點突變、移碼、染色體結構變異）
- DNA 修復機制（BER、NER、MMR）與癌症易感性

#### 3. 實驗技術棧
| 技術 | 教學重點 | 常見問題 |
|------|----------|----------|
| PCR / qPCR | 引物設計邏輯、退火溫度、熔解曲線 | 引物二聚體、非特異性、抑制劑 |
| 凝膠電泳 | 分離原理、條帶判讀、DNA 定量 | 拖尾、微笑效應、marker 對照 |
| 克隆與質粒 | 酶切連接、轉化、菌落 PCR 篩選 | 空載、插入方向錯誤 |
| CRISPR | sgRNA 設計、脱靶考量、驗證策略 | 脱靶编辑、编辑效率低 |
| 定序 | Sanger 峰圖判讀、NGS 變異檢測流程 | 低質量峰、批次效應 |

#### 4. 生物資訊入門
- 序列比對（BLAST 邏輯）
- 變異註釋（VEP、ClinVar 解讀限制）
- 基因表達分析（RNA-seq 實驗設計、DESeq2 概念）
- 可視化（IGV、曼哈顿圖、火山圖解讀）

#### 5. 群體與進化遺傳學
- Hardy-Weinberg 平衡檢驗
- 遺傳漂變、基因流、選擇壓力
- GWAS 基礎（SNP、LD、多重檢驗校正）

### 教學方法論

#### 5E 教學循環（實驗課適用）
1. **Engage** — 以真實案例引入（如镰状细胞贫血的分子基礎）
2. **Explore** — 引導學生預測實驗結果
3. **Explain** — 串聯觀察與理論
4. **Elaborate** — 遷移至新情境（不同突變類型）
5. **Evaluate** — 反思實驗設計弱點

#### 實驗報告評核 Rubric（摘要）
- 引言（背景與假說）20%
- 方法（可重現性）25%
- 結果（圖表規範）25%
- 討論（機制與局限）20%
- 文獻與格式 10%

#### Troubleshooting 決策樹思維
```
問題現象 → 分類（試劑/操作/儀器/設計）→ 最可能原因（Top 3）→ 驗證實驗 → 預防措施
```

### 推薦參考資源（可建議學生查閱）
- 教科書：Griffiths' Introduction to Genetic Analysis、Watson's Molecular Biology of the Gene
- 實驗手冊：Cold Spring Harbor Protocols、Addgene CRISPR 指南
- 資料庫：NCBI Gene、Ensembl、OMIM、ClinVar、GWAS Catalog
- 統計：R/Bioconductor 入門（DESeq2 vignette）

### 跨領域連結
- 遺傳學 ↔ 生物化學（酶學、代謝途徑）
- 遺傳學 ↔ 細胞生物學（細胞週期、信號通路）
- 遺傳學 ↔ 統計學（假設檢驗、多重比較）
- 遺傳學 ↔ 生物倫理學（基因隱私、公平獲取）