生物医学信息学-FudanUniversity
哈佛大学生物医学信息学专业详解.doc
哈佛大学生物医学信息学专业详解校名称：美国哈佛大学(剑桥)HarvardUniversity(Cambridge)所在位置：美国，86BrattleStreetCambridge,MA02138创建时间：1636年QS排名：1USNEWS排名：2学费：39849录取率：0.058学校中文网址：https://meiguo./school/2139/哈佛大学生物医学信息学硕士专业由哈佛医学院生物医学信息学系提供，它提供给有志于从事对数据科学技能有很高要求的生物医学行业的学生。
学生有机会向整个哈佛大学的专家们学习。
毕业生对生物医学信息学领域的基础知识和原理有充分的理解，有能力将众多方法和技能运用于选定的行业。
以下是哈佛大学生物医学信息学专业介绍，带你了解。
1.学位要求哈佛医学院的生物医学信息学专业提供两条入学的路径。
对于持有学士学位(48个学分)的学生，它要求具备优秀的定量分析能力。
对于持有博士学位或者注册医学博士(MD)项目(36个学分)的学生，它要求：a.持有生物医学学位，并认可信息学与数据科学在个人研究中的相关性。
b.有意向拿到临床信息学进修资格。
c.有意向在医学实践中挖掘信息学的重要意义。
针对以上两类学生的课程都提供知识框架，便于将系统的定量方法熟练地运用到自己的领域。
项目包含实践拓展训练营、一系列设计定量合生物医学学科的基础课程，以及精准施药、数据科学、数据可视化等新兴领域的课程。
所有学生都需要完成一个顶石研究项目，参与纵向的系列研讨会。
2.入学要求生物医学信息学硕士新生必须具备相关专业的本科知识，比如生物信息学、数学、计算机科学、统计学、物理学、机械工程、化学工程。
必须具备一定的生物统计学基础，比如假设检验、线性回归、分类。
必须了解分类器(classifier)，分类器的检测及诊断。
此外，必须具备一定的程序设计和计算机科学知识，至少有一门程序语言经历(包括算法、变量、控制结构相关知识)，对R编程语言有基本的认识，了解文件管理、数据解析、基础数据库原理等数据处理知识。
2023年复旦大学生物医学公开课学习笔记
2023年复旦大学生物医学公开课学习笔记导语：复旦大学生物医学公开课是一门广受欢迎的学术课程，本文旨在记录我在课程中的学习笔记和收获。
通过学习这门公开课，我对生物医学领域有了更深入的了解，同时也拓宽了我的学术视野。
一、细胞生物学1. 细胞结构与功能在生物医学领域中，对细胞的了解至关重要。
细胞是生命的基本单位，包含着丰富的结构与功能。
细胞膜、细胞核、细胞器等组成了细胞的基本部分，而细胞的功能则涵盖了新陈代谢、物质转运、信号传导等多个方面。
2. 细胞信号传导途径细胞信号传导途径是指细胞内外信息的传递和响应机制。
通过学习细胞信号传导途径，我们可以更深入地了解细胞之间的相互作用以及疾病发生的分子机制。
常见的信号传导途径包括MAPK途径、PI3K-Akt途径等。
二、遗传学与基因工程1. 成体细胞克隆技术成体细胞克隆技术是一项重要的基因工程技术，在医学研究和生物医学领域具有广泛的应用前景。
通过成体细胞克隆，我们可以复制出与原细胞完全相同的细胞，并进行相关研究。
2. 基因组学基因组学是研究基因组的组成、结构和功能的学科。
通过对基因组的研究，我们可以发现与疾病相关的基因，进而探索疾病的发病机制。
同时，基因组学也为个性化医学的发展提供了理论基础。
三、医学影像学1. X射线摄影与断层扫描X射线摄影和断层扫描是医学影像学中常用的诊断方法。
X射线摄影可用于检查骨骼和肺部等部位的异常情况，而断层扫描则能提供更为精细的图像，帮助医生进行疾病诊断。
2. 核磁共振成像核磁共振成像（MRI）是一种利用核磁共振原理来获取人体组织和器官内部结构的影像技术。
相比于X射线摄影，MRI更加安全，可以提供更为清晰的图像。
四、药物研发与临床试验1. 药物研发过程药物研发是生物医学领域中的重要环节。
从药物发现到临床应用，经历了药物设计、合成、筛选、药物动力学和药物安全性评估等多个阶段。
2. 临床试验临床试验是药物研发过程中不可或缺的环节，通过对人体的试验，评估药物的疗效和安全性。
2024生物医学信息学PPT课件
生物医学信息学PPT课件•生物医学信息学概述•生物信息学基础知识•医学图像处理技术•生物信号处理与分析目录•生物医学数据挖掘与应用•生物医学信息学伦理与法规01生物医学信息学概述定义与发展历程定义生物医学信息学是生物医学与计算机科学、信息科学等学科的交叉领域，旨在研究生物医学信息的获取、处理、存储、分析和应用等方面的理论和技术。
发展历程生物医学信息学经历了从早期的医学图像处理、生物信号处理到现代的生物信息学、临床信息学等阶段，随着大数据、人工智能等技术的发展，生物医学信息学的研究和应用领域不断拓展。
研究内容及方法研究内容生物医学信息学的研究内容包括生物医学数据的采集、处理、分析和挖掘，生物医学知识的表示、推理和应用，以及生物医学信息系统的设计、开发和应用等。
研究方法生物医学信息学采用多种研究方法，包括数学建模、统计分析、机器学习、自然语言处理等，以实现对生物医学数据的深入挖掘和有效利用。
应用领域及前景展望应用领域生物医学信息学在医疗、科研、教学等领域具有广泛的应用，如医学影像诊断、基因测序数据分析、临床决策支持、生物医学知识库构建等。
前景展望随着生物医学数据的不断积累和技术的不断进步，生物医学信息学将在精准医疗、智能诊疗、健康管理等方面发挥越来越重要的作用，为人类的健康和医疗保健事业做出更大的贡献。
02生物信息学基础知识基因组学与蛋白质组学基因组学01研究生物体基因组的组成、结构、功能及演变的科学领域，涉及基因测序、基因注释、比较基因组学等方面。
蛋白质组学02研究生物体内所有蛋白质的表达、功能、相互作用及调控的科学领域，与基因组学相辅相成，共同揭示生物体的生命活动规律。
基因组学与蛋白质组学的关系03基因组学提供生物体的遗传信息，蛋白质组学则研究这些遗传信息的表达产物，二者相互关联，共同揭示生物体的生理和病理过程。
基因表达调控与表观遗传学基因表达调控生物体内通过一系列机制调节基因的表达水平，包括转录调控、转录后调控、翻译调控等多个层面，以确保生物体在不同环境和发育阶段下能够正常生长发育。
复旦大学1001Z3(学术学位)医学系统生物学
复旦大学1001Z3（学术学位）医学系统生物学系统生物学的医学应用研究，采用组学生物技术、计算机数学建模和基因生物技术等规模化、系统化与高通量化研究生物医学的学科，包括，生物系统理论和系统生物技术在生物医学研究中的应用。
系统生物医学（system bio-medicine）等价于系统医学与药物学（systems medicine & pharmacology）概念。
系统生物医学是采用系统论方法研究生物医学，也就是系统生物学的医学应用研究。
1992年，日本Kamada T.发表了题头为系统生物医学（system bio-medicine）词汇的论文，同时，中国曾邦哲（Zeng BJ.）1992年4月于首届全国中西医学比较研讨会（广州）阐述了系统医药学（systems medicine and pharmacology）的概念与模型，并在1999年创立的Genbrain Biosystem Network上世纪之初启用了“Science and Engineering of Biosystem”和“Biosystem Medicine”等词汇。
1001Z3（学术学位）医学系统生物学有下面2个研究方向：01（全日制）疾病表观遗传02（全日制）智能医学考试科目：①101思想政治理论②201英语（一）③756生物医学综合④--无满分分别为100分、100分、300分，初试总分为500分。
2022年考研复试分数线：310分。
招生主要事项：1.本专业拟招收推免生1人。
2.学制3年。
本科目参考教材配套的辅导资料：复旦大学2022年硕士研究生招生考试自命题科目考试大纲科目代码756科目名称生物医学综合一、主要考试内容范围生物医学综合考试的范围包括生理学，生物化学和分子生物学，细胞生物学，医学微生物学和病理生理学，主要考核相关学科的基本概念，基础知识和基本理论，以及相关理论知识的理解和运用能力，各学科重要的专业英语词汇。
复旦生物医学研究院
复旦生物医学研究院复旦生物医学研究院是中国复旦大学直属的生物医学研究机构，成立于2006年，是国内领先的生物医学研究机构之一。
研究院立足于前沿科学领域，致力于生物医学研究的基础理论研究与应用开发。
下面将从研究院的历史背景、组织结构、科研成果和国际交流等方面对复旦生物医学研究院进行介绍。
复旦生物医学研究院的建立源于复旦大学对科研实力和人才培养的重视。
研究院在2006年成立后，不断扩大和加强自身的研究领域和实力。
如今，研究院已经成为了中国乃至全球生物医学研究的重要力量之一。
复旦生物医学研究院下设许多研究中心和实验室，涉及的研究领域包括基础医学、临床医学、分子生物学、遗传学等等。
研究院拥有一支由国内外知名科学家组成的研究团队，他们在各自的研究领域取得了一系列重要的科研成果。
复旦生物医学研究院在科研领域取得了丰硕的成果。
研究院的科研工作围绕着解决人类疾病的问题展开，包括肿瘤、心血管疾病、神经退行性疾病等。
研究院的科研成果有很多被发表在国际知名学术期刊上，不仅在国内享有很高的声誉，也得到了国际同行的认可。
除了强大的研究能力，复旦生物医学研究院还注重国际交流与合作。
研究院与国内外众多知名大学、研究机构建立了牢固的合作关系，积极开展学术交流和合作项目。
研究院还经常邀请国际知名学者来访，举办学术报告和研讨会，促进国际间的学术交流与合作。
总之，复旦生物医学研究院是中国领先的生物医学研究机构之一，致力于生物医学领域的前沿科学研究和应用开发。
通过多领域、多层次的研究，研究院取得了很多重要的科研成果，有力地推动了中国生物医学研究的发展。
同时，研究院还注重国际交流与合作，推动国际间的学术交流与合作。
相信在未来的日子里，复旦生物医学研究院将继续为国内外的生物医学研究做出更大的贡献。
犹他大学生物医学信息学专业详解
犹他大学生物医学信息学专业详解1500字犹他大学的生物医学信息学专业（Biomedical Informatics）是一个综合性的学科，融合了生物医学、计算机科学、信息学和数据分析等领域的知识。
以下是对该专业的详细解释。
犹他大学的生物医学信息学专业旨在培养学生运用信息学、计算机科学和统计学等方法来研究和解决生物医学问题的能力。
该专业要求学生掌握基本的生物医学知识，同时具备扎实的计算机科学和信息学基础，能够灵活运用这些知识来处理和分析生物医学数据。
该专业的课程设置包括生物学、医学、计算机科学和统计学等多个领域的课程。
学生将学习基本的生物医学知识，如生物学、解剖学、生理学等，同时也会学习计算机科学和信息学的基础知识，如数据结构、算法、数据库管理等。
此外，学生还将学习如何运用这些知识来处理和分析生物医学数据，如基因组学数据、临床数据等。
在学习期间，学生将有机会参与实际的生物医学信息学项目。
这些项目可能涉及基因组学、药物研发、临床研究等领域，学生可以通过参与这些项目来更好地学习和应用所学的知识。
毕业后，生物医学信息学专业的学生将有机会在生物医学、医疗卫生、生物技术等领域找到工作。
他们可以在大型医疗机构、生物技术公司、研究机构等地工作，负责生物医学数据的处理、分析和管理工作。
他们也可以在医疗健康领域中从事决策支持、数据挖掘等工作，为医疗决策提供科学依据。
总之，犹他大学的生物医学信息学专业是一个综合性的学科，旨在培养学生运用信息学、计算机科学和统计学等方法来研究和解决生物医学问题的能力。
通过该专业的学习，学生将能够掌握生物医学、计算机科学和信息学等领域的基础知识，并能够应用这些知识来处理和分析生物医学数据。
毕业后，学生可以在生物医学、医疗卫生、生物技术等领域找到工作，从事生物医学数据的处理、分析和管理等工作。
复旦大学生命科学学院简介
生命科学学院简介生命科学学院、发育生物学研究所、神经生物学研究所、生物医学研究院、脑科学研究院、数理科技创新平台。
复旦大学生命科学学院成立于1986年，是我国最早在大学中成立的生命科学学院。
现设有植物学、动物学、微生物学、细胞生物学、生物化学与分子生物学、遗传学、生物物理学、生态学、神经生物学和发育生物学共10个二级学科，其中遗传学、神经生物学和生态学是国家重点学科，生物化学与分子生物学和生物物理学是上海市重点学科。
1999年成为博士学位授权一级学科点，现有二级学科博士点8个及自主设置博士学科点2个（生物信息学和人类生物学），1985年设立生物学博士后流动站。
2007年复旦生物学成为国家一级重点学科。
1984年成立遗传工程国家重点实验室；2000年成立生物多样性与生态工程教育部重点实验室；2005年成立现代人类学教育部重点实验室；2008年成立植物科学研究所。
近几年来，以我院博士、硕士研究生为第一作者在Cell、Nature、Science、新英格兰医学杂志等SCI刊物发表论文600余篇，质量和数量在全国高校中均名列前茅；获国家自然科学二等奖和国家科技进步二等奖各1项，省部级科技进步一等奖、二等奖各1项，其它省部级一等奖7项。
自1999年开始评选全国百篇优秀博士学位论文以来，我院共有6位同学获此殊荣，另有4人获全国优秀博士学位论文提名奖。
我们目前的重点研究领域包括重大疾病的基因组学研究、生物多样性与区域生态安全、脑功能的基础和相关疾病的机制研究等。
围绕这些研究方向，相关二级学科已在科研自主创新能力、教学质量和团队建设等方面取得了长足的进步。
其中重大疾病的基因组学研究方向已建成“上海复旦模式生物研究中心”、“教育部现代人类学重点实验室”等；生物多样性与区域生态安全方向拥有生物多样性和生态工程教育部重点实验室、长江河口湿地生态系统野外站和生物多样性科学研究所等，已建成较为完整的现代生态学科研与教学创新平台；脑功能的基础和相关疾病的机制研究方向具有长期、扎实的工作基础和国际水平的成果积累，研究领域包括视觉和痛觉机制研究、脑的高级功能研究、神经信号转导研究、脑重大疾病及神经损伤和修复研究等。
复旦生物科学专业 课程
复旦生物科学专业课程
复旦大学生物科学专业课程设置较为全面，旨在培养具有创新能力和实践能力的高素质生物学人才。
该专业的课程设置包括以下方面。
1.基础课程：包括高等数学、线性代数、概率论与数理统计、大学物理、大学化学、无机与分析化学、有机化学、物理化学、生物化学、分子生物学、细胞生物学、遗传学、微生物学、免疫学、生态学等。
2.专业课程：包括生物信息学、生物技术、生物工程、植物学、动物学、人体生理学、人体组织学、人体免疫学、人体微生物学、遗传学实验、细胞生物学实验、分子生物学实验、生态学实验等。
3.选修课程：包括生物哲学、生物伦理学、生物统计学、生物科学史、生物技术创业、现代生物学实验技术、生物物理学、结构生物学、生物材料学、生物能源学、生物多样性保护等。
4.实践环节：包括毕业论文、实习、实验课程等。
此外，复旦大学还会邀请国内外知名学者进行专题讲座，以拓宽学生的知识视野。
通过以上课程设置，复旦大学生物科学专业旨在培养具备扎实的生物学基础知识和实践能力，能在科研、教育、企业等领域发挥重要作用的人才。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
Kristin Kostka
Cohort Definition and Phenotyping 队列设计及表型研究
Christian Reich
Population Level Estimation 患者水平预测
Patrick Ryan
Population Level Estimation 患者水平预测
唐金陵教授
Evidence-Based Medicine 循证医学
唐金陵教授
OMOP CDM/Vocabulary OMOP 通用数据模型与术语集
Christian Reich
OMOP CDM/Vocabulary OMOP 通用数据模型与术语集
Mui Van Zandt
Cohort Definition and Phenotyping 队列设计及表型研究
刘雷教授，博士生导师，复旦大学生物医学研究院 PI，复旦大学大数据研 究院医学影像智能诊断与医学信息学研究所所长。长期从事生物医学信息学研究， 发表 SCI 论文 60 余篇，取得软件著作权 20 余项，申请专利 6 项。
Mui Van Zandt 是 IQVIA 艾昆纬公司（原昆泰-艾美仕公司）的产品开发总监， 负责管理 OMOP 团队。Mui 的专业领域包括软件开发，数据转换，敏捷过程和项 目管理。 OMOP 团队已经在 6 个不同国家的 12 个不同数据集上执行 OMOP ETL 转 换。 Mui 在 OMOP 模型中研究大型患者数据库以及支持这些转换所需的标准词汇 表方面有广泛的知识和积累。Mui 通过各种 OHDSI 工作组积极为社区做出贡献。 她是中国 OMOP CDM /词汇工作组的联合领导人之一。
Patrick Ryan 博士是杨森制药研发部门流行病学分析主管哥伦比亚大学医学中 心生物医学信息学系助理教授。Patrick 拥有康奈尔大学计算机科学与运筹学学 士学位，康奈尔大学运筹学与工业工程硕士学位，以及北卡罗来纳大学教堂山分 校药学成果与政策博士学位。
课程设置
学分：2 学分
学时：36 学时
生物医学信息学 Biomedical Informatics
“生物医学信息学”是计算机科学与生命科学和医学的交叉学科， 是近几年在美国等发达国家兴起的前沿学科。本课程的教学目的是使 学生了解生物信息和医学信息技术在医疗卫生行业中的应用，特别是 在生物医学研究中的应用。提高学生的综合素质，满足大数据时代生 物医学教育的需求。主要讲授计算机技术在医学及医疗卫生领域的应 用，其目的是使学生了解基础医学研究及医疗卫生领域中所使用的多 种计算机知识和技术，能够运用所学知识和技能解决生物医学领域的 实际问题。教学过程中坚持技术服务需求的核心理念，课程安排了计 算机技术在医学领域中应用的历史、现状、存在的问题、热点和技术 难点等内容，课程以专题形式进行，包括循证医学、生物信息学简介、 观察性健康医疗数据研究方法和应用、OMOP 通用数据模型，医学术 语词表、人群队列及表型研究、真实世界证据研究（ Real World Evidence），医学大数据分析等内容。课程除讲授各专题的基本概念 以外，还向学生展示该领域的应用实例，加深学生对课程内容的理解。
Christian Reich 之前是柏林和德国乌尔姆的执业医师，之后转到欧洲生物信息 学研究所从事人类基因组计划。 随后，他于 1998 年加入生物技术行业，在药物 研究和开发的典型挑战中担任各种职务，如基因序列和表达分析，临床试验设计 和分析，系统生物学和结果研究，将计算方法应用于大规模生物数据。 他在柏 林洪堡大学获得学士学位，并在德国吕贝克医科大学获得博士学位，博士期间专 注于研究 T 细胞活化和调节。
基础知识要求：学生应具有本科及以上学历，有生物、或医学、或公共卫生、或计算机、或
生物信息、或医学信息、或数学等领域背景。
上课时间：2019.08.03-2019.08.08
课程助教：徐慧琳，工号：R0820，
邮箱地址：xuhuilin0122@.
选课网址：
/p/publish/show.html?queryType=set&searchName=paidInfo.search
6-8
2019.08.07 周三
2-4
2019.08.07 周三
6-8
2019.08.08 周四
2-4
2019.08.08 周四
6-8
Introduction to Bioinformatics 生物信息分析
刘雷教授
Introduction to Bioinformatics 生物信息分析
刘雷教授
Evidence-Based Medicine 循证医学
教师风采 cai 采
唐金陵教授，男，香港中文大学流行病学教授。1977 级北京医学院（现北 京大学医学部）预防医学本科，1987 由国家教委公派赴英国留学攻读博士学位， 1995 年加入香港中文大学。曾任香港中文大学公共卫生及基层医疗学院副院长、 署理院长，以及流行病学系主任。2003 年北京大学长江学者、特聘教授，兼北 京大学循证医学中心主任。英国皇家公共卫生科学院院士，亚太循证医学联盟主 席，亚太公共卫生协会（APACPH）前副会长。专业方向：流行病学、循证医学。 主编《循证医学基础》，主译 BMJ《临床证据》。
&projectId=71328
日期
星期
节次
上课内容
授课教师
2019.08.03 周六
2-4
2019.08.03 周六
6-8
2019.08.04 周日
2-4
2019.08.04 周日
6-8
2019.08.05 周一
2-4
2019.08.05 周一
6-8
2019.08.06 பைடு நூலகம்二
2-4
2019.08.06 周二