71 生物信息学 Degree Programs

生物信息学是生物学、统计学和计算机科学的融合，专注于分析和处理生物和生物医学数据的计算解决方案的开发和应用。 生物信息学领域在现代生物学和生物医学中发挥着关键作用，收集和分析大数据集至关重要。

系统生物学硕士课程由医学院、生命科学中心和数学与信息学学院共同开发。该跨学科硕士学位课程旨在培养学生在快速发展的领域从事实际工作的能力，这些领域包括但不限于生物系统建模、生物工程、合成生物学、生物信息学、神经生物学和数据分析。对于希望利用最强大的统计模型和编程工具在自己选择的领域产生可量化结果的当前和未来生物学家来说，它是理想的选择。

医学和生物信息学（MBI）学士学位课程培养结合计算机科学、数据分析和自然科学领域的顶尖人才。这些广受欢迎的专家与医生和生物学家密切合作，克服复杂的挑战并开发创新的解决方案。

该项目旨在教授学生如何运用计算工具分析生物数据，涵盖生物信息学、计算生物学和数据科学等核心领域。学生将学习……

生命科学信息学硕士课程旨在帮助学生应对分析大规模 NGS 数据的挑战。该课程通过结合生命科学和应用计算机科学，让学生掌握生物医学研究、个性化医疗和分子诊断方面的专业知识，培养数据驱动的遗传分析技能。

约翰霍普金斯生物信息学硕士课程将让您沉浸在计算建模，分子生物学，系统生物学，结构生物学，蛋白质组学，基因组测序和基因组分析，微阵列和微阵列分析等课题和应用方法中。利用约翰霍普金斯生物技术和工程学的优势，该计划创建了严谨的生物信息学课程，将计算机科学，生物科学和生物信息学学科结合在一起。

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该计划旨在形成“基因组数据科学家”，即对生物系统的分子基础有充分了解的毕业生;生物分子的结构和功能以及它们如何参与细胞过程;用于分析基因组的技术和平台;生物信息学和基因组分析的工具;以及用于分析生物分子数据的统计和计算方法。

生物医学未来的信息学解决方案。生物医学技术是一个多学科领域，它建立在分子水平上理解生物系统的基础上，并开发新的方法来推进医学和生物技术应用。该项目汇集了自然科学、医学和工程科学许多领域的专业知识和方法：生物学、化学、医学、遗传学、统计学、计算和数据科学。

生命科学信息学 (LSI) 多学科硕士课程提供从模型和数据中获取知识的工具。它整合了科学、医学和生物与环境科学学院与赫尔辛基生命科学研究所 (HiLIFE) 的卓越研究成果，从而提供来自生命科学、医学、数学、统计学和信息学专家的前沿教育

生物信息学学士学位课程提供数学、计算机科学和自然科学的基本知识和技能，使毕业生能够在信息技术领域工作，特别是在专门从事生物数据和生物技术分析和应用的机构和企业。

随着定量和计算生物科学以及分析工具的稳步发展，生物科学的所有分支都被大量数据所淹没，需要专业的分析人员。QuaCBio 硕士学位结合了生物和硬科学领域的课程，并着重强调动手生物信息学培训。通过这种方式，具有全面 STEM 背景的学生有望在处理组学、进化、生态学和生理学大数据时聚在一起并相互影响，成为下一代计算生物学家。

在过去的十年中，分子和生物医学技术取得了巨大进步，从而引发了一场“组学”革命。 生物信息学涵盖数学、统计学和计算在生物学和临床场景中的应用。算法和软件工具用于理解和解释源自患者的“大数据”。