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。

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

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”。

在线生物信息学理学硕士课程通过在生物和计算机科学领域的顶尖大学之一学习如何从复杂的数据集中提取有意义的信息，推动当今数据驱动的健康和生命科学行业和学术机构的发现。

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。

McWilliams School of Biomedical Informatics at UTHealth Houston原 UTHealth 休斯顿生物医学信息学学院 (SBMI)）提供生物医学信息学理学硕士学位，有两个方向：研究方向和应用生物医学信息学方向。

硕士的目标是培养在生物信息学和组学数据分析方面训练有素的专业人员，他们毕业后将能够在广泛的应用中对大量遗传和分子数据进行高效、严格的分析。

生物科学 生物科学专业为学生提供生物信息学和药物化学领域内现代实验和计算学科的严格接触。课程包括化学、物理、应用信息学或生物信息学的高级课程，使学生能够加深对复杂的（纳米）生物导向化学世界的理解。学生有机会在学院内体验尖端的现代研究。我们的课程旨在为学生提供广泛而全面的教育，使他们能够在学术界和制药或 IT 行业中谋求职业。 专业：生物信息学 生物信息学是一个跨学科研究领域，涵盖计算机科学、化学和生物化学的应用，以解决生物问题，通常是在分子水平上。典型的活动包括分析文献、遗传和结构数据库中的信息、预测蛋白质结构、药物和生物催化剂，或生物传感器设计。课程介绍了数据库搜索自动化和数值和生物信息学数据分析所需的编程技能，包括分析新的基因组测序 (NGS) 结果。该学习课程包括高级计算机编程以及当前就业市场上高度重视的专业分子生物学技术。

您想参与明天保健和医学的发展吗？跨学科的生物信息学硕士课程将生物学与来自计算机科学领域的IT工具结合在一起。该研究计划的目的是为您提供生物信息学领域的一系列专业技能

生物学研究正在经历一场由新技术驱动的革命，这些新技术使科学家能够生成大量数据。例如，核酸测序的成本大幅下降，从而产生了前所未有的基因组、转录组和蛋白质组数据。

该项目旨在认识和利用生物学、计算机科学、GIS（地理信息系统）、生物信息学的知识以及这四个学科之间的协同作用。它还旨在传递地理信息学和生物信息学的最新知识，分析实际的地理和生物数据，并科学地探索它们之间的关系。完成该项目后，学生可以继续攻读博士学位。

探索生物技术，编程和计算数学的独特组合，以对抗疾病并为工业创造新技术。

该硕士课程将对应用和生物统计学原理的扎实研究与有关临床试验、公共卫生、纵向数据、生存分析、遗传学和调查方法等主题的最新信息相结合。