生物信息学专业硕士学位培养方案

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林木基因组与生物信息学硕士学位研究生培养方案

林木基因组与生物信息学硕士学位研究生培养方案（090720）一、培养目标1、坚持面向现代化、面向世界、面向未来的培养方针，培养德、智、体全面发展的林木基因组与生物信息学高层次专门人才。

具体要求：2、较好地掌握马克思列宁主义、毛泽东思想的基本原理和邓小平理论、“三个代表”的重要思想；树立辩证唯物主义和历史唯物主义世界观。

3、拥护党的路线、方针与政策，热爱祖国，遵纪守法，品德优良；具有艰苦奋斗的作风和求实创新、团结协作、献身林业事业的精神。

4、掌握林木基因组学与生物信息学基础理论和相关技术，了解学科发展的前沿，具有从事科学研究和独立承担工作的能力。

5、能较熟练地掌握一门外国语。

6、具有健康的体魄，以适应林业建设的需要。

二、研究方向1、林木基因组学从森林树种的全部遗传信息（即基因组）研究和探讨结构与功能、生长与发育、遗传与变异、适应性与抗性及进化的分子机制。

2、林木蛋白质组学研究林木细胞中蛋白质的合成与降解、修饰与加工及蛋白质间的相互作用，从蛋白质水平上分析细胞的各项功能和各种生理生化过程等。

3、生物信息学应用先进的数据管理技术、数学分析模型和计算机软件对各种生物信息（特别是分子生物学信息）进行提取、储存、处理和分析，研究复杂生命现象的形成模式与演化规律。

三、学习年限和时间安排全日制攻读硕士学位的学习年限一般为3年，非全日制攻读硕士学位的学习年限一般不超过4年，硕－博连读的学习年限一般为5－6年。

如提前或延长学习年限，需经本人申请、导师同意和校（院）长批准。

四、课程设置、学分要求和课程说明1、课程设置和学分要求政治理论科学化和外国语的设置按国家有关规定执行。

课程设置分学位课和选修课，总学分要求不少于32学分，学位课不少于18学分，选修课12－14学分（其中包括教学实践2学分）。

跨学科或以同等学历考取的研究生要增加本科相关课程，一般以3－5门为宜。

以上课程均以教师课堂讲授为主的方式教学。

学位课(1)公共学位课（7学分）【1】自然辩证法、科学社会主义理论与实践2学分【2】第一外国语5学分(2)基础理论学位课【1】计算机及网络应用技术2学分【2】高级程序设计语言（C、F等）3学分【3】生物化学3学分(3)专业基础和专业学位课【1】数据库2学分【1】细胞遗传学3学分【2】分子遗传学3学分【3】基因组学3学分【4】蛋白质组学2学分【5】生物信息学3学分选修课研究生可根据研究方向、论文工作需要及本人兴趣，在导师指导下选择选修课。

生物信息学专业人才培养方案(精)

生物信息学专业人才培养方案一、专业介绍：生物信息学是生命科学、计算机科学和信息科学等多学科交叉的新兴学科。

生物学是生物信息学的核心和灵魂，数学与计算机技术则是它的基本工具。

广义地说，生物信息学是用数理和信息科学的观点、理论和方法去研究生命现象、组织和分析呈现指数增长的生物学数据的一门学科。

生物信息学于2003年开始招收本科生，本专业是将数学、计算机与信息科学技术运用到生命科学尤其是分子生物学研究中的重大交叉学科与前沿研究领域。

它的诞生极大地推动了生命科学尤其是分子生物学研究的进展。

目前生物信息学已经成为生物医学、农学、药学、遗传学、细胞生物学等学科发展的强大推动力量。

生物信息学从事对基因组和蛋白质组研究的相关生物信息的获取、加工、储存、分配、分析和解释，以及生物大分子的结构与功能的研究。

目前生物高科技产业、医药产业、科研单位、大专院校都急需大量生物信息人才。

本专业本科生将掌握扎实的数、理、化基础理论，坚实的生物学专业基础知识、信息处理专门知识与较强计算机编程基本技能；具有在生物信息学领域继续深造，或从事科学研究、技术开发、教学及管理等方面的能力。

目前生物高科技产业、医药产业、科研单位、大专院校都急需大量生物信息人才。

二、培养目标：本专业培养具有较全面的生物信息学的基本知识和基本技能的高级专门人才，并可在生物信息及其相关领域的科研机构、大专院校从事教学与科学研究，在生物技术、医药、信息类高新技术企事业单位从事信息技术开发和管理工作。

三、培养基本规格：按照培养目标要求，本专业要求学生在全面扎实学习数、理、化、英语、计算机等相关知识的基础上，重点掌握普通生物学、细胞生物学、遗传学、分子生物学、生物信息学、生物数据库管理系统、基因组学、蛋白质组学、微生物基因组学和生物芯片技术等方面的基础理论、基础知识和基本实验技能，受到一定的技能的训练，使学生适应现代科技的需要。

四、学制：四五、主要课程：生物化学、分子生物学、细胞生物学、遗传学、数据结构、计算机组成原理、数据库原理、操作系统、计算机网络原理、生物信息学、生物数据库管理系统、基因组学、蛋白质组学、微生物基因组学六、主干学科：生物信息学、生物数据库管理系统、基因组学、蛋白质组学七、授予学位及毕业学分要求：本专业的学生，在校期间必须修满本培养方案所规定的168.5学分方能毕业。

生物信息学培养方案

生物信息学培养方案生物信息学是近年来迅速发展的一门学科，它综合了生物学、计算机科学和统计学等多个领域的知识，致力于利用计算机和数学方法来处理和分析生物学数据。

在生物信息学领域工作的科研人员需要掌握一系列的技能和知识，因此他们需要接受一定的培养。

下面是一个针对生物信息学培养的方案，帮助有志于从事生物信息学研究的人员进一步了解该领域的培养路径。

一、基础学科知识培养生物信息学领域的核心基础学科包括生物学、计算机科学和统计学。

因此，学习者需要深入学习这些基础学科的相关知识。

在生物学方面，需要学习细胞生物学、遗传学、分子生物学等基础课程，以及生物信息学背后的基本原理。

在计算机科学方面，需要学习数据结构、算法设计与分析、编程等基本课程，同时掌握一些常用的编程语言，如Python、R等。

在统计学方面，需要学习概率论、数理统计、生物统计学等相关课程，以掌握常用的统计分析方法。

二、生物信息学工具和数据库的学习和使用生物信息学的研究离不开各种工具和数据库的支持，因此，学习者还需要学会使用常见的生物信息学工具和数据库。

在工具方面，学习者需要掌握一些基本的生物信息学软件，如BLAST、ClustalW等，以及一些编程工具，如BioPerl、BioPython等，用于处理和分析生物学数据。

同时，还需要熟悉一些常用的生物信息学数据库，如GenBank、UniProt等，以获取所需的生物学信息。

三、数据分析和挖掘的方法和技巧生物信息学研究的最终目标是从海量的生物学数据中挖掘有意义的信息。

因此，学习者需要学会使用各种数据分析和挖掘的方法和技巧。

其中，需要掌握一些统计学相关的方法，如差异分析、聚类分析、关联分析等，用于从数据中发现生物学的规律和模式。

同时，还需要学习机器学习和人工智能等相关技术，以应对生物信息学中的复杂问题。

四、实践和实验能力的培养生物信息学研究离不开实践和实验，因此，学习者需要培养一定的实践和实验能力。

可以通过参与科研项目、实习或者自己设计和完成一定的生物信息学实验来提高实践能力。

生物学硕士研究生培养方案

生物学硕士研究生培养方案授予学位类别：理学硕士学位一级学科代码名称：0710 生物学二级学科代码名称：071001 植物学071002 动物学071003 生理学071005 微生物学071006 神经生物学071007 遗传学071008 发育生物学071009 细胞生物学071010 生物化学与分子生物学071021生物信息学0710Z2 生物工程0710Z1 生物统计制订单位：生命科学学院（牵头）基础医学院、资源加工与生物工程学院（参与）培养方案版本号：2016版一、学科概况生物学是研究生命系统各个层次的种类、结构、功能、行为、发育和起源进化以及生物与周围环境相互关系等的科学。

中南大学生物学学科伴随着“百年湘雅”医学教育的发展而成长，湘雅医学院的生物学教学始于1914年湘雅医学专门学校建校之初的医学预科，1946 年湘雅医学院即建立了生物化学科。

在100 多年的发展历程中，本学科在我国医学专门人才的培养中发挥了重要作用，涌现了卢惠霖、夏家辉、任邦哲等蜚声中外的科学家，培养了以张友尚、刘德培、刘斯奇、黄承汉为代表的一大批遍布海内外的优秀人才。

本学科点分别于1977 和1981 年获首批硕士、博士学位授予权，1994年获博士后科研流动站。

本学科是国家“211工程”和“985工程”重点建设学科，遗传学为国家重点学科，生物学为湖南省重点学科，生物学和生物化学、分子生物学与遗传学、神经科学和行为科学3个ESI 学科已经进入世界排名前1%。

学科拥有“医学遗传学国家重点实验室”、国家外专局创新引智基地等国家级平台，现有中国工程院院士1人、“长江学者”特聘教授2人、国家杰出青年基金获得者2人、中组部千人计划1人、万人计划2人、973项目首席科学家2人、教育部新世纪优秀人才8人。

近年来，承担了国家“973项目”、“863项目”、国家重大支撑计划项目、国家自然科学基金重点项目等多项国家级重大项目。

本学科在国内最早开展人类遗传资源的收集、保藏和利用，致病基因克隆、神经退行性疾病研究等方面处于国内一流、国际先进水平，在临床医学中开创了“医学遗传科”，引领了我国医学遗传学的发展。

学科教学生物全日制教育硕士专业学位研究生培养方案-定稿

学科教学生物全日制教育硕士专业学位研究生培养方案-定稿我们要明确培养目标。

全日制教育硕士专业学位研究生的培养，旨在培养具有现代教育理念、生物学专业知识和教育理论素养，能从事生物学教学、研究和管理工作的高级专门人才。

这就要求我们在培养过程中，既要注重生物学专业知识的传授，又要关注教育理论和实践的结合。

课程设置。

课程分为公共课、专业基础课、专业方向课和实践环节。

公共课包括英语、政治、教育原理、心理学等，旨在提高学生的综合素质。

专业基础课涵盖生物学各分支，如细胞生物学、分子生物学、生态学等，让学生掌握生物学的基本知识。

专业方向课则根据学生的兴趣和研究方向，选择相应的课程，如生物教育、生物技术、生物信息学等。

实践环节则包括教育实习、教育调查、教育研究等，让学生在实际工作中锻炼能力。

然后，教学方法。

我们倡导启发式、讨论式、案例式等多种教学方法，鼓励学生主动参与，激发学习兴趣。

在课堂教学中，教师不再是权威的传授者，而是引导者，引导学生思考、探索。

同时，我们还要充分利用现代教育技术，如网络教学、多媒体教学等，提高教学效果。

再来说说教育实习。

教育实习是培养方案中至关重要的一环，学生需在教育实习中，了解生物学教学现状，掌握教学方法和技巧，提高教育教学能力。

实习期间，学生要深入课堂，参与教学活动，同时开展教育调查和研究，为今后的教育教学工作打下坚实基础。

我们还注重培养学生的国际视野。

鼓励学生参加国际学术交流，了解国际生物学教育动态，拓宽视野。

同时，我们还为学生提供出国访学的机会，让他们亲身感受国外教育理念和教学方法，为今后的教育教学工作提供新的思路。

好了，咖啡喝完了，方案也完成了。

希望这份“学科教学生物全日制教育硕士专业学位研究生培养方案-定稿”能够为生物学教育领域培养出更多优秀的人才。

注意事项：一想到注意事项，脑海里就浮现出学生们在学习和实践过程中可能遇到的问题。

是课程学习的压力，学生可能会觉得课程太多，难以消化。

生物信息学专业培养方案

生物信息学专业培养方案
生物信息学是将计算机科学与生命科学相结合的一个新兴交叉学科。

通过生物信息学的研究，可以更好地理解生命现象的本质和生物学基础，
并可应用于药物发现、基因组学和蛋白质学等领域。

下面是生物信息学专
业培养方案的一般概述。

1.专业课程安排：
（1）生物学基础课程：细胞生物学、遗传学、生物化学等相关课程。

（2）计算机科学基础课程：数据结构、算法、数据库等相关课程。

（3）生物信息学课程：序列分析、基因组学、系统生物学、蛋白质
学等相关课程。

（4）统计学基础课程：统计学原理、生物统计学等相关课程。

2.实践性教学：
（1）实验课程：生物实验课程、计算机程序设计实验等相关课程。

（2）综合设计：生物信息学综合设计、生物计算机模拟设计等相关
课程。

（3）实习：生物信息学相关实习，如基因功能研究实习、医学影像
分析实习等。

3.课外拓展：
（1）参加国际生物信息学、计算生物学会议，学习最新科研进展。

（2）参与校内外生物信息学与计算生物学相关研究课题，提高自身研究能力。

（3）参加生物信息学俱乐部、生物学俱乐部等社团活动，增强交际能力。

总之，生物信息学专业培养方案应全面开展生物信息学、计算生物学以及生物学与计算机科学的交叉训练，培养具备跨领域研究背景和相关技术能力的高层次生物信息学人才。

生物信息学专业培养方案

生物信息学专业一、培养目标本专业培养具备生物信息科学的基本理论知识和基本技能，能在高等学校、科研机构、大型医药公司、高新技术生物公司等单位从事教学、科研、科技开发及管理工作的双栖复合型人才。

二、培养要求本专业学生主要学习生物信息科学的基本理论和基本实验技能，以及计算机科学知识和应用技能。

接受综合运用数学和计算机科学技术进行生物信息学分析研究和科学实验的训练，具有在本专业领域从事教学、科学研究、技术开发及管理等方面的基本能力。

毕业生应获得以下几方面的知识和能力：1.掌握数学、物理和英语等方面的基本理论和基本知识；2.掌握生物学的基本理论与研究方法，掌握计算机与信息科学的基本理论和基本技能，具备编写和使用生物信息学软件、数据库，对复杂生物科学问题进行信息分析与系统设计的基本能力；3.具有独立获取知识和创新的基本能力。

4.具有较强的专业与社会适应能力，能够适应并完成诸如信息管理系统、办公自动化、网络管理等常规的计算机专业的工作；5.了解生物信息学的理论前沿和发展趋势；6.了解生物信息学的相关学科，如生物医学工程、生物物理、生物数学、医用计算机、医学统计等的一般原理和知识；7.了解国家科技政策、知识产权等有关政策和法规。

三、核心课程普通生物学、遗传与进化、生物化学、分子生物学、数据库原理、生物统计、生物信息学、基因组学、蛋白质组学、生物信息程序设计等。

四、毕业最低学分毕业最低总学分要求为175.5学分，其中必修课109.5学分，专业选修课22学分，个性发展课（任意选修课）15学分，集中安排的实践性教学环节29学分。

五、必修课程部分公共课：课程编号课程名称学分65019014 大学生心理健康教育0.560019001 大学信息技术基础 2.060019002 大学信息技术基础实验 1.020019001 军事理论课 2.065019012 思想道德修养与法律基础 2.509019002 职业指导 1.065019006 中国近现代史纲要 2.060019011 VB程序设计 3.565019007 马克思主义基本原理概论 2.565019018 毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论 4.509019001 形势与政策 1.027019001 信息检索与利用 2.064019009 体育1 1.064019010 体育2 1.0 64019011 体育3 1.0 64019012 体育4 1.0 64019001 英语1 3.0 64019002 英语2 3.0 64019003 英语3 3.0 64019004 英语4 3.0 64019005 英语自主听力（学习）1 1.0 64019006 英语自主听力（学习）2 1.0 64019007 英语自主听力（学习）3 1.0 64019008 英语自主听力（学习）4 1.0科类基础课60018007 高等数学D 5.0 54018007 普通化学A 3.0 54018018 实验化学B1 2.0 60018009 概率论 2.0 60018008 线性代数 2.0 54018009 分析化学 2.0 54018041 普通生物学 3.5 54018019 实验化学B2 2.0 54018010 有机化学A 3.0 61018007 大学物理C 3.0 61018008 大学物理实验C 1.0 54018083 生物化学A 3.0 54018056 遗传与进化 3.5 54018087 分子生物学A（双语课） 3.0 54018085 现代仪器分析B 2.0 54018086 现代仪器分析实验B 1.0 54018089 生物化学与分子生物学实验A 4.0 54018091 生物统计学 3.5 60018046 数据库原理 3.5专业核心课生物信息学54017006 蛋白质组学 3.5 54010072 基因组学 2.5 54011229 生物信息学（双语课） 2.5 54011230 生物信息学实验 1.0 54017013 生物信息程序设计 3.5专业实践教学环节课程代码内容学分20020001 军事训练 1.0 65020010 心理健康素质拓展0.5 65020006 思想道德修养与法律基础（思政实践）0.5 65020002 马克思主义基本原理概论（思政实践）0.5 65025000 毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论（思政实践） 1.5 54025014 生物信息学综合实验I 6.054025009 生产实习 1.0 54025015 生物信息学综合实验II 6.0 09021003 创业就业实践 1.0 54025027 专业基本技能综合考核 1.0 54011012 毕业实习 6.0 54025002 毕业论文 3.0 09020009 形势与政策教学实践 1.0。

生物学一级学科专业攻读硕士学位研究生培养方案专业代码0710

生物学一级学科（专业）攻读硕士学位研究生培养方案（专业代码：0710）一、培养目标本学科培养的研究生，要热爱祖国，崇尚科学，诚实守信；应能较好地掌握辨证唯物主义的原理与方法，具有良好的科学素养和合作精神，学风严谨，谦虚、进取、敬业，有较强的事业心和社会责任感；具有健康的身体和心理素质。

本学科研究生应掌握扎实宽广的生物学基础理论和系统的各自相关的专业知识与实验科研技能，掌握一门外语（一般为英语）；具有从事科学研究工作或独立担负专门技术工作的能力。

毕业后可从事生命学科及相关学科的科研、教学、环境保护及科技管理等方面的工作。

二、二级学科各专业及研究方向1. 植物学2. 动物学3. 微生物学4. 遗传学5. 发育生物学6. 细胞生物学7. 生物化学与分子生物学8. 海洋生物学9. 生物物理学三、学制全日制学术型硕士研究生的学制为3年。

硕士研究生原则上不予提前毕业，特别优秀者可提出申请，最长提前时间不能超过一年。

成绩优秀，提前完成论文、且在SCI源刊上以独立第一作者、山东大学为第一作者单位发表与毕业论文有关的研究论文者，硕士论文经学位委员会指定的3人以上指导小组预答辩，推荐进行硕士论文答辩方可向学校申请。

四、培养方式1．根据宽口径、厚基础的原则，本学科按生物学一级学科招收硕士研究生，按一级学科开设专业基础课程，在学生进入到实验室后，由导师或导师组对学生进行专业知识和专业技能的培训，完成相应的专业学习。

2．本学科鼓励开展硕士研究生的“三种经历”工作，即海外学习经历、第二校园经历和社会实践经历，在海外学习经历、第二校园经历中实行双导师合作培养。

3. 指导教师应按照培养方案的要求，根据因材施教的原则，指导研究生制定个人培养计划。

个人培养计划应在硕士研究生入学一个月内制定完成。

五、应修总学分数与课程设置硕士生的课程学习一般为一年，应修总学分不少于30学分，其中必修课不少于20学分（含前沿讲座与社会实践），选修课不少于10学分；具体课程见课程设置一览表。

生物信息学研究生

生物信息学研究生生物信息学是一门涉及生物学、计算机科学、统计学等多个领域的交叉学科。

随着生物学技术的不断发展和生物信息学的应用日益广泛，生物信息学研究生的需求也越来越大。

本文将从生物信息学的基本概念、研究方向、应用前景以及研究生培养方案等方面进行探讨。

一、生物信息学的基本概念生物信息学是一门研究生物信息的学科，它旨在利用计算机技术和数学方法对生物学数据进行分析和解释。

生物信息学的研究内容包括基因组学、转录组学、蛋白质组学、代谢组学等多个方面。

生物信息学的主要任务是从生物学数据中提取有用的信息，并将这些信息应用于生物学研究和生物技术开发中。

二、生物信息学的研究方向1. 基因组学基因组学是生物信息学中最基础的研究方向之一，它研究的是生物体内所有基因的组成和结构。

基因组学的研究内容包括基因的定位、注释、功能预测等多个方面。

基因组学的研究成果对于揭示生物体内基因调控的机制、研究基因相关疾病等方面都具有重要意义。

2. 转录组学转录组学是研究生物体内所有基因转录产物的组成和结构的学科。

转录组学的研究内容包括转录因子的作用机制、miRNA的调控机制等方面。

转录组学的研究成果对于揭示基因表达调控的机制、研究基因相关疾病等方面都具有重要意义。

3. 蛋白质组学蛋白质组学是研究生物体内所有蛋白质的组成和结构的学科。

蛋白质组学的研究内容包括蛋白质的定量、翻译后修饰等方面。

蛋白质组学的研究成果对于揭示蛋白质功能、研究蛋白质相关疾病等方面都具有重要意义。

4. 代谢组学代谢组学是研究生物体内所有代谢产物的组成和结构的学科。

代谢组学的研究内容包括代谢产物的定量、代谢通路的分析等方面。

代谢组学的研究成果对于揭示代谢通路的调控机制、研究代谢相关疾病等方面都具有重要意义。

三、生物信息学的应用前景生物信息学在生物学研究和生物技术开发中具有广泛的应用前景。

以下列举几个生物信息学应用领域：1. 基因组学基因组学的研究成果可以用于揭示人类基因调控的机制，研究基因相关疾病等方面。

071020生物信息学专业硕士研究生培养方案

071020 生物信息学专业硕士研究生培养方案一、培养目标培养适应我国社会主义现代化建设需要的，德、智、体全面发展的生物信息学专业高级专门人才。

要求硕士研究生：1、较好地掌握马列主义、毛泽东思想、邓小平理论和“三个代表”的重要思想，拥护党的基本路线和方针政策，热爱祖国，遵纪守法，品德高尚，学风严谨，具有较强的事业心和团结协作精神及为科学勇于献身的精神，积极为社会主义现代化建设事业服务。

2、掌握本学科坚实宽广的基础理论及某一领域内系统深入的专门知识、技术和方法，了解本学科现代理论和技术的发展水平，以及所从事研究方向的国内外发展动态；能用一门外国语较熟练地阅读本专业的书刊，具有较好的外语听说和科学论文写作能力；具备从事本学科科学研究、教学、技术开发、应用或技术管理的工作能力；具有良好的综合素质、严谨的科学态度和理论联系实际的工作作风。

3、身心健康。

二、研究方向1、新（功能）基因的发现与鉴定在植物方面，主要结合和利用模式植物拟南芥、水稻基因组以及基因组学的最新成果，采用现有的基因组学方法，以水稻、小麦、玉米等农作物为对象，发现、标记、鉴定、分离和克隆重要的功能或调节基因。

在动物基因组方面，将在全基因组水平上开展功能基因的研究，主要是定位和克隆影响农业动物重要经济性状的基因，并分析这些基因调控性状的规律。

2、基因组与蛋白质组分析利用模式生物基因组的完整信息分析基因组进化的分子机制，基因组多态性、基因产物的系统功能和相互作用, 研究个体基因组变异与其性状表达的相关机理，对动植物重要农艺形状进行基因组单体型多态性的研究。

大规模的基因表达谱的分析处理。

RNA(核糖核酸)的结构模拟和反义RNA的分子设计。

蛋白质资源库的建立及其基础与应用研究：建立蛋白组系列数据库、蛋白组功能连锁群分析的理论模型及相应的算法；探索与生物性状相关的蛋白质表达谱，在网络水平上探讨如生物发育及生理等调控规律和相关蛋白质相互作用。

蛋白质空间结构模拟和分子设计算法的研究。

培养目标-天津医科大学

主义理论体系概论(1)
马克思主义基本原理
毛泽东思想和中国特色社会
主义理论体系概论(2)
形势与政策
军体类学分：10
课程名称
体育
军事理论
英语类学分：9
课程名称
英语课程
大学生英语能力综合测试
学分 2
18.5 14.5 18
4 57
学时 54 36 54
54 54
36
学时 144 36
学时 144
占实践教学环节学分比例（％） 3.5% 32.5% 25.5% 31.5 % 7% 100 %
细胞生物学分子生物学生物信息学系统生物学 Linux 系统概论生物计算算法与实践分子模拟计算
专业课程计算机辅助药物分子设计基因组学基因工程细胞工程生物芯片数据分析生物技术课程设计生物信息学课程设计
课程特色整合课程整合课程整合课程整合课程整合课程整合课程设计性实验课程设计性实验课程
合计学分占总学分的比例（%）
32
学分 3 2 3
3 3
2
学分 8 2
学分 8 1
修读学期 1 2 2
3 3
7
修读学期 1-4 1
修读学期 1-4 4
4 / 10
计算机类学分：5
课程名称
学时
学分
修读学期
计算机文化基础
36
2
1
程序设计与 C 语言
54
3
1
2.通识选修课最低 4 学分
文史经典与文化传承类、创新思维与科学素养设置最低选修学分为 2 学分，国际视野与
六、学制与最低毕业学分学制：四年
2 / 10

生物工程硕士专业学位研究生培养方案(2018年修订)专业代

生物工程硕士专业学位研究生培养方案（年修订）专业代码：一、培养定位及目标生物工程硕士专业学位的培养目标是培养德、智、体全面发展，能够适应最新的生物技术发展，满足国家生物工程及其相关领域经济发展需要的应用型、复合型高层次工程技术和工程管理人才。

更好地服务于生物工程类硕士专业学位研究生的职业发展需求和社会的多元化人才需求，经过本专业的学习与培养，毕业生应该具备以下具体要求：. 拥护中国共产党的领导，热爱祖国，遵纪守法，具有服务国家和人民的高度社会责任感、良好的职业道德和创业精神、科学严谨和求真务实的学习态度和工作作风，身心健康。

. 掌握所从事行业领域坚实的基础理论和宽广的专业知识，熟悉行业领域的相关规范，在行业领域的某一方向具有独立担负工程规划、工程设计、工程实施、工程研究、工程开发、工程管理等专门技术工作的能力，具有良好的职业素养；具有较强的创新意识和活跃的科研思维能力；能够独立承担工程技术或工程管理工作。

. 较熟练掌握一门外语，能阅读本工程领域的外文资料，具有较好的国际交流能力。

二、学习方式及修业年限采用全日制学习方式，基本修业年限为年。

研究生应在学校规定的最长修业年限内完成学业。

三、培养方式及导师指导采用课程学习、实践教案和学位论文相结合的培养方式。

（一）课程学习体现厚基础理论、重实际应用、博前沿知识的特点，着重突出专业实践类课程和工程实践类课程。

课程学习须按照培养计划严格执行，其中公共课程、专业基础课程和选修课程主要在培养单位集中学习，校企联合课程、案例课程以及职业素养课程可在培养单位或企业开展。

（二）专业实践是工程类硕士专业学位研究生培养中的重要环节，可采用集中实践与分段实践相结合的方式。

具有年及以上企业工作经历的工程类硕士专业学位研究生专业实践时间应不少于个月，不具有年企业工作经历的工程类硕士专业学位研究生专业实践时间应不少于年。

（三）学位论文研究工作是工程类硕士专业学位研究生综合运用所学基础理论和专业知识，在一定实践经验基础上，掌握对工程实际问题研究能力的重要手段。

生物信息学专业人才培养方案

A5.3 A5.3.1 物理化学
化学、生物学基础
化学热力学、相平衡、化学动力学、电化学、界面现象胶体化学、结构化学、复合反应
A5.3.2 生物化学
生物大分子结构与功能、代谢与调节、生命信息传递与调控、分子生物技术与应用
A5.3.3 分子生物学、分子细胞学
中心法则、核酸、基因、基因组学、蛋白质、蛋白质组学、遗传与变异、生物进化理论、基因表达调控、生物大分子的结构与功能
C 素质要求
C1 志存高远、意志坚强——以传承文明、探求真理、振兴中华、造福人类为己任，矢志不渝。 C2 刻苦务实、精勤进取——脚踏实地，不慕虚名；勤奋努力，追求卓越。 C3 身心和谐、视野开阔——具有良好的身体和心理素质；具有对多元文化的包容心态
III
和宽阔的国际化视野。 C4 思维敏捷、乐于创新——勤于思考，善于钻研，对于推陈出新怀有浓厚的兴趣，富有探索精神并渴望解决问题。 C5 培养良好的职业道德和专业精神，遵循学术道德规范。 C6 具有良好的心理素质，能够把握机遇，勇于面对挫折和失败； C7 具有较宽的数学、生物学和计算机学科的综合素养和能力。
图论、生物网络重构、网络拓扑结构分析、蛋白质相互作用网络、代谢网络、流平衡分析、动态网络分析
描述性统计、假设检验、一元方差分析、多元方差
A5.5.1 生物统计学方法
分析、复杂线性回归、相关性分析、数据变换、 Logistic 回归、贝叶斯统计、时间序列分析、生存
分析、统计建模技术、模型评价与选择、试验设计
A5.1.1 计算机科学基础
操作系统基础、程序设计基础、算法设计、数据结构、问题求解技术、程序设计语言、数据库基础、网络
A5.1.2 程序开发技术
代码重用和代码库、面向对象的多态和动态绑定、异常处理，容错、语法分析、分布式计算等

生物信息工程专硕培养方案

生物信息工程专硕培养方案本文将围绕生物信息工程专业的培养方案展开讨论，包括培养目标、课程设置、实习实训、科研能力培养等方面。

本方案是基于当前生物信息工程专业的需求以及学科的发展趋势，旨在为专业学生提供系统的知识结构和能力培养，使其具备解决生物信息工程问题的能力和创新精神。

一、培养目标生物信息工程专业的培养目标是培养具备扎实的生物学、信息学和数学基础知识，熟练掌握生物信息学算法和工具，具有数据分析、模式识别、系统建模和仿真，信息技术在生物学领域的应用能力和创新意识的高层次应用型人才。

具体要求学生能够：1.掌握生物学、信息学和数学的基本知识，具备扎实的数理基础；2.熟练掌握生物信息学算法和工具，能够进行生物信息学数据分析和生物信息学软件开发；3.具备良好的科学素养和创新思维，能够独立开展科学研究和解决生物信息学问题；4.具备团队合作能力和较强的跨学科交叉能力，能够与生物学、医学、信息学等领域开展合作研究；5.具备较强的职业素养和道德修养，能够胜任生物信息工程相关的科研、教学和管理工作。

二、课程设置为了实现上述培养目标，生物信息工程专业的课程设置应包括生物学、信息学、数学和工程学等方面的课程，既要注重基础知识的传授，也要注重实际应用能力的培养。

具体可以包括以下几个方面的课程：1.基础课程：包括生物学基础、生物信息学原理、信息学基础、数学基础、统计学基础等课程，旨在建立学生的基础知识体系；2.专业核心课程：包括生物信息学方法与工具、生物数据库、生物模式识别、生物信息学算法、系统生物学、计算机编程、信息技术在生物学中的应用等课程，旨在培养学生具备生物信息工程专业所需的核心知识和技能；3.实践课程：包括生物信息学实验、生物信息学软件实践、生物信息学案例分析等课程，旨在培养学生的实际操作能力和解决实际问题的能力；4.拓展课程：包括跨学科交叉课程、创新创业课程等，旨在培养学生的跨学科交叉能力和创新思维。

三、实习实训生物信息工程专业的实习实训环节是非常重要的一部分，通过实习实训可以帮助学生将理论知识转化为实际应用能力，提高学生的解决问题的能力。

【研究生】生物信息学硕博连读研究生培养方案

【关键字】研究生生物信息学硕博连读研究生培养方案一、培养目标本专业培养德、智、体全面发展的信息生物学科领域的高级专门人才。

要求学生加强思想道德的学习和修养，热爱祖国，遵纪守法，品德良好。

英语水平优秀，在本学科及相关学科上掌握坚实宽广的基础理论与系统深入的专门知识，具备在在信息生物学这一交叉学科领域独立开展科学研究的能力与创新意识，并具有从事高校教学、企业科技开发与管理等方面的工作能力，成为祖国现代化建设的高级专门人才。

二、研究方向1.生物序列识别与调控2.生物分子进化3.基因药物设计4.生物信息与生物纳米技术5.细胞分子生物工程学三、招生对象按中山大学《学位与研究生教育工作手册》的规定要求。

四、学习年限按中山大学《学位与研究生教育工作手册》及中山大学文件中大研院（2003）3号“中山大学硕博连读研究生培养工作试行办法”的规定执行。

硕士学制三年。

五、课程设置*:由导师指定几门课程六、考核方式按中山大学《学位与研究生教育工作手册》及中山大学文件中大研院（2003）3号“中山大学硕博连读研究生培养工作试行办法”的规定执行。

七、学位论文工作及发表论文要求按中山大学《学位与研究生教育工作手册》及中山大学文件中大研院（2003）3号“中山大学硕博连读研究生培养工作试行办法”的规定执行。

本专业特别要求必须在SCI源杂志上发表（含接受）一篇研究论文或在中文一级学报发表（含接受）二篇以上研究论文方可授予博士学位。

八、参照书目1. D.A. Lauffenburger and J.J. Linderman. “Receptors”, Press. 1993.2.Warren J. Ewens, Gregory R. Grant，Statistical Methods in Bioinformatics. Springer Press,20033.Andreas D. Baxevanis, B. F. Ouellette, Bioinformatics: A Practical Guide to the Analysis ofGenes and Proteins. John Wiley & Sons Press, , 20024.Pavel A. Pevzner, Computational Molecular Biology: An Algorithmic Approach(Computational Molecular Biology). MIT Press, 1st edition, 20005.Michael S. Waterman, Introduction to Computational Biology: Maps, Sequences andGenomes. CRC Press, 19956.Isaac S. Kohane, Alvin Kho, Atul J. Butte, Microarrays for an Integrative Genomics(Computational Molecular Biology), MIT Press, 20027.David W. Mount, Bioinformatics: Sequence and Genome Analysis. Cold Spring HarborLaboratory Press, 1st edition , 20018.R.Mannhold/H.Kubinyi/H.Timmerman, Bioinformatics. WILEY-VCH 20029.Osamu Hatase,Jerry H.Wang, Bioinformatics:information transduction and processingsystems from cell to whole body. 198910.T K Attwood , D J Parry-Smith（罗静初等译），生物信息学概论“Introduction tobioinformatics”。

生物信息学专业硕士学位培养方案

四、课程设置生物信息学跨学科研究方向硕士研究生课程设置包括以下四个部分：（一）公共必修课（1）科学技术哲学与政治理论课（2）第一外国语（二）专业必修课（核心课程）概率论与数理统计数据库概论普通生物学生物信息学概论生物化学与分子生物学遗传学与细胞生物学生物信息学研究中的数学方法（三）讨论班与前沿讲座课（必修课）生物信息学跨学科研究方向硕士研究生须参加讨论班与前沿讲座课程的学习达四学期。每学期参加讨论班与前沿讲座课学习至少7次以上，记1学分；四学期共计4学分。（四）选修或补修课 1. 计算机科学数据结构数据库原理与技术
数据库进展与新技术程序设计语言（一）程序设计语言（二）计算机程序设计与技巧操作系统概论 2. 数学高等概率论与数理统计高等统计学随机过程论组合数学信息论与信号处理算法设计与分析算法研究 3. 生物学与医（药）学现代生物学概论生物统计学分子和细胞生物学现代生物化学与分子生物学研究技术蛋白质化学与工程分子免疫学生物英语 4. 物理学
六、其它本方案适合生物信息学跨学科研究方向的直攻博或硕-博连读研究生的硕士生阶段课程的学习。生物信息学跨学科研究方向的直攻博或硕-博连读研究生参加讨论班与前沿讲座课程的学习须达六学期。每学期参加讨论班与前沿讲座课学习至少7次以上下参与一个学期的科
研工作，并在通过学科综合考试后，转入博士生阶段学习。生物信息学跨学科研究方向直攻博或硕-博连读研究生不做硕士学位论文（参见学校有关文件规定）。
1
北京大学生物信息学跨学科硕士研究生培养方案（试行）
一、培养目标 1. 较好地掌握马克思主义、毛泽东思想和邓小平理论，拥护党的基本路线，热爱祖国，遵纪守法，学风严谨，品行端正，有较强的事业心和献身科学的精神，积极为国家现代化建设服务； 2. 掌握一门外国语，具有坚实宽广的与生物信息学跨学科研究相关的生物学以及计算机与信息科学方面的理论基础； 3. 在生物信息学跨学科研究的某一领域掌握较系统的专门知识、技术与方法，能够运用所掌握的基础理论与专门知识解决科学研究或实际工作中的问题，具有从事教学与科学研究工作和其他实际工作的能力。

生物信息学专业培养方案

课程名称
学时学分修读学期
基础化学
63
3.5
1
高等数学
162
9
1-2
线性代数
36
2
2
医用物理学
72
4
2
医学有机化学
90
5
2
概率论与数理统计
54
3
4
选修课程学分：4
课程名称
课程属性
学时学分修读学期
系统解剖学
专业限选课 72
4
1
（三）专业课程
1．专业基础课程学分：47.5
必修课程学分：25.5
六、学制与最低毕业学分学制：四年
2 / 10
完成学业最低课内学分要求： 178
完成学业最低课外学分要求： 4
七、授予学位、学科门类和专业类别
授予学位：理学学士学位
学科门类和专业类别：生物科学类生物信息学
八、学分分配
（一）课程体系与学分分布
课程体系
课程性质
课程类别
通识教育基础课程
必修
公共基础学科课程
下开始科研实践。提交研究报告及导师证明。1 学分
3 第 1~2 学年假期参加 2 周生物信息学相关单位的实践、调研、服务等工作，提交实
践总结及单位证明。1 学分
最低完成以上 3 项中的 2 项，2 学分。
创新项目大赛（特等奖或金奖）
视参与科研项目的时间与科研能力（国家级）创新项目大赛（一等奖或银奖）
2
1 三
2
1 四
2
1 五
2
合计
理论教学（周）
16 18 18 18 18 18
考试（周）
2 2 2 2 2 2