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研究生教育 當前位置:首頁 - 教育教學 - 研究生教育

生物醫學工程專業

一、培養目標

(一) 掌握英語,具有堅實的與生物信息學跨學科研究相關的生物學以及信息科學方面的理論基礎與應用技術。

(二) 在生物信息學(主要是基因組信息學)跨學科研究的某一領域掌握較系統的專門知識、技術與方法,能夠運用所掌握的基礎理論與專門知識解決科學研究或實際工作中的問題,具有從事教學、科學研究或商業開發工作和其他實際工作的能力。

二、研究方向

基因組信息學,功能基因組信息學,DNA與蛋白質序列信息分析,DNA芯片與相關的信息學技術,復雜疾病的基因作圖,分子進化理論等。包括信息分析技術與應用兩方面?!  ?/span>

三、招生、入學考試和學習年限

(一) 招生對象

數學、計算機與信息工程、物理學、自動控制、生物醫學類等本科畢業生或同等學力者,以及具備較好相關知識背景的其它學科的大學本科畢業生。

(二)入學考試

參加全國研究生招生統一考試??荚嚳颇繛檎卫碚撜n、外語(限英語)、專業基礎課和專業課(專業基礎課和專業課考試科目,包括數學、計算機科學與技術、物理學、生物醫學等相關學科的課程,可根據報考者的學歷背景及其報考導師的專業領域等情況進行選擇)。

(三)學習年限

碩士三年

四、課程設置

生物信息學跨學科研究方向碩士研究生課程設置包括以下四個部分:

(一)公共必修課

(二)專業必修課(核心課程)

(三)討論班與前沿講座課

生物信息學跨學科研究方向的研究生須參加討論班與前沿講座課程的學習達四學期。每學期參加討論班與前沿講座課學習至少8次以上,每位研究生每月至少做專題學習報告一次,每學期至少做英文學習報告一次。

(四)部分選修或自修課(至少選2-3門課,部分內容將選為討論班學習報告專題)

  1. 計算機科學

     數據結構

     數據庫原理

     數據庫中的知識發現與數據挖掘技術

     程序設計語言與程序設計技巧

      Unix等操作系統概論

     模式識別與數值分類技術(包括人工神經網絡)

     人工智能與機器學習

     計算機圖形學與CAD技術

  2. 數學

     高等多元統計分析

      Markov隨機過程論

     組合數學(圖論等)

     信息論(包括密碼理論)

     優化理論與算法

     運籌學

     數值計算方法

     非線性理論選講

     群論

  3. 生物學與醫藥學

     分子和細胞生物學

     現代生物化學與分子生物學研究技術

     蛋白質化學與工程

     分子免疫學

     病理生理學

     發育生物學

     疾病診斷學

     藥理學

     藥物與受體動力學

     遺傳流行病學

     計量醫學 

     生理系統的建模與仿真

     計算機輔助藥物分子設計方法的原理及應用

      DNA芯片與相關的信息學技術

     基因組與分子生物學數據庫及軟件應用

  4. 物理學與化學

     量子力學與量子化學

     統計熱力學

     分子拓撲學

五、科學研究與學位論文工作

生物信息學跨學科研究方向碩士研究生在入學一年到一年半時間內,應按照培養方案修完除討論班與前沿講座課程以外的其它所有必修課、選修或補修課,并完成學位論文選題報告,用一年半到二年的時間從事與其專業研究方向相關的科學研究與學位論文工作。 科學研究與學位論文工作可大致分為三個階段:學位論文選題報告;科學研究工作的開展;學位論文寫作與申請答辯。同時要求碩士畢業發表SCI2.0以上或累積SCI2.0以上的文章。

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