伯明翰大学生物信息学专业 带你揭秘生物中的“混合体”!
近几年，随着生物技术和计算机技术的普及，衍生出了一个生物学和计算机相结合的专业—生物信息学，该专业在未来的应用和发展前景非常广阔，就业待遇和发展潜力非常巨大，伯明翰大学作为英国知名学府，也开设了此专业，下面，小编就带大家细细了解伯明翰大学的生物信息学专业，希望对大家有所帮助：
专业：MSc Bioinformatics 生物信息学理学硕士
课程长度：1年（*王同学伯明翰大学电子电器工程成功案例）
开学时间：9月
学费：£23,310/2023-21年
入学要求：学士学位，生物学、数学、计算机科学或其他相关学科专业背景。
对中国院校分数要求主要参考的是网大排名(2012或2013年)
985院校及其附属二级学院+211院校及其附属二级学院+网大排名TOP 200，均分80%
二类大学附属二级学院+三类大学+网大排名201-500，均分要求85%
其他大学可能不会被考虑。
语言要求：雅思总分 6.5，各单项不低于 6.0，也可接受托福、PTE等语言成绩
课程设置：该课程包括5个授课模块+1个小组项目+1个独立项目。
授课模块会教授学生统计学、计算机编程和分子生物学方面的基础知识和技能。在指导下进行的个人独立项目会帮助学生为大规模解决现实世界的研究或工业问题做好准备，而具有高度互动性的小组项目则能帮助整个团队应对对个人而言过于复杂的挑战。另外，这些项目是伯明翰大学世界一流的院系和许多行业合作伙伴合作开发的，能促进学生学术或行业职业的发展。
具体课程内容
Essentials of Biology, Mathematics and Statistics生物学，数学和统计学要点：主要介绍基础生物学如细胞，蛋白质，DNA，基因等，和定量理论如线性代数、概率论、R编程语言中的统计建模等。
Genomics & Next Generation Sequencing 基因组学和下一代测序：主要介绍Omics(组学)的各个方面，如基因组学，转录组学，甲基化，转录因子分析，RNA结合蛋白分析，染色质结构分析等;还涉及遗传学，技术进步等，帮助学生设计实验并使用最新技术进行分析。
Data Analytics & Statistical Machine Learning 数据分析与统计机器学习：帮助学生深入了解数据集成，挖掘和分析以及生物学和生物医学应用的最新技术。会介绍各种统计技术;统计机器学习;数据相关知识如数据类型，数据建模，数据管理等等;提供分析、可视化和集成各种类型数据的方法，包括对几种常用资源进行培训，例如OMIM，TCGA，DAVID，REACTOME
Metabolomics and Advanced (omics) Technologies 代谢组学和先进的(组学)技术：介绍代谢组学及其分析方法，如质谱法和NMR光谱法;用于解释数据并从大型代谢组学数据集中提取生物学见解的数据处理和数据分析方法，如生物统计学和代谢物鉴定;以及其他新兴的和先进的(组学)技术，包括生物成像和光谱学。学生不仅能学到理论知识，也有机会将这些知识进行实际运用。
Computational Biology for Complex Systems 复杂系统的计算生物学：主要包含3个部分：环境，生态和毒理学概论和实例;研究高度复杂的环境和生物系统时面临的数据类型和问题;特定领域和新兴领域(植物毒理学和分子生态系统生物学等)的计算方法。
Interdisciplinary Bioinformatics Group Project 跨学科生物信息学小组项目：使用数学和/或计算方法来解决涉及生物学数据的现实世界研究问题。3-5人为一组组成跨学科研究团队，研究伯明翰大学的学术成员或外部合作者提出的现实生活中的问题。小组成员需找到相关文献，应用相关的分析方法来生成新的信息，并以书面和口头形式进行整体或单独呈现。
Individual Project 个人项目：和小组项目类似，区别在于需要独立完成，能帮助学生更深入的了解生物信息学项目的实际情况。
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