生物信息化教學(xué)課件展示第一章：生物信息學(xué)概述與基礎(chǔ)知識(shí)生物信息學(xué)作為21世紀(jì)最具活力的交叉學(xué)科之一，正在重新定義我們對(duì)生命現(xiàn)象的認(rèn)知方式。通過(guò)整合生物學(xué)、數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)等多個(gè)領(lǐng)域的知識(shí)，生物信息學(xué)為解讀復(fù)雜的生物數(shù)據(jù)提供了強(qiáng)有力的工具和方法。什么是生物信息學(xué)？跨學(xué)科融合生物信息學(xué)是生物學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)的完美結(jié)合，代表著現(xiàn)代科學(xué)研究的新范式。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)研究通過(guò)先進(jìn)的計(jì)算方法和算法，處理和分析海量生物數(shù)據(jù)，從中發(fā)現(xiàn)隱藏的生物學(xué)規(guī)律。生命奧秘探索生物信息學(xué)的發(fā)展歷程11990年代初期BLAST工具的誕生標(biāo)志著序列比對(duì)進(jìn)入新時(shí)代，為快速序列相似性搜索奠定了基礎(chǔ)。這一突破性工具至今仍是生物信息學(xué)研究的重要支柱。22000年代中期高通量測(cè)序技術(shù)的興起推動(dòng)了生物數(shù)據(jù)的爆炸式增長(zhǎng)。從人類基因組計(jì)劃到個(gè)人基因組測(cè)序，數(shù)據(jù)規(guī)模呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。32010年代至今生物信息學(xué)的主要研究?jī)?nèi)容基因組組裝與注釋將測(cè)序片段拼接成完整基因組，識(shí)別基因結(jié)構(gòu)和功能元件，構(gòu)建高質(zhì)量的參考基因組。這是所有后續(xù)分析的重要基礎(chǔ)。序列比對(duì)與進(jìn)化分析通過(guò)序列相似性比較研究物種進(jìn)化關(guān)系，構(gòu)建系統(tǒng)發(fā)育樹，揭示生物多樣性的進(jìn)化歷程和分子機(jī)制。轉(zhuǎn)錄組與蛋白質(zhì)組分析分析基因表達(dá)模式和蛋白質(zhì)豐度變化，理解生物過(guò)程的分子調(diào)控機(jī)制，識(shí)別疾病相關(guān)的生物標(biāo)志物。分子結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)與藥物篩選預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)三維結(jié)構(gòu)，進(jìn)行分子對(duì)接分析，為藥物設(shè)計(jì)和開發(fā)提供理論指導(dǎo)和實(shí)驗(yàn)依據(jù)。生命與數(shù)據(jù)的交匯在數(shù)字化時(shí)代，生物信息學(xué)架起了傳統(tǒng)生物學(xué)與現(xiàn)代信息技術(shù)之間的橋梁，讓我們能夠以全新的視角理解和探索生命的本質(zhì)。第二章：核心工具與技術(shù)實(shí)踐掌握生物信息學(xué)的核心在于熟練運(yùn)用各種專業(yè)工具和軟件。本章將詳細(xì)介紹序列分析、基因組學(xué)和蛋白質(zhì)組學(xué)研究中最常用的工具，并通過(guò)實(shí)際案例演示其具體應(yīng)用方法。從基礎(chǔ)的序列比對(duì)到復(fù)雜的多組學(xué)數(shù)據(jù)整合分析，每一個(gè)工具都有其獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)和適用場(chǎng)景。通過(guò)系統(tǒng)性的學(xué)習(xí)和實(shí)踐，學(xué)生將建立起完整的生物信息學(xué)工具庫(kù)。序列比對(duì)工具介紹BLAST工具局部序列比對(duì)的金標(biāo)準(zhǔn)工具，能夠快速搜索數(shù)據(jù)庫(kù)中與查詢序列相似的序列。支持核酸和蛋白質(zhì)序列比對(duì)，提供詳細(xì)的統(tǒng)計(jì)學(xué)評(píng)價(jià)指標(biāo)?？焖偎阉鞔笮蛿?shù)據(jù)庫(kù)支持多種序列類型提供可靠的統(tǒng)計(jì)評(píng)估ClustalW經(jīng)典的多序列比對(duì)工具，廣泛用于構(gòu)建系統(tǒng)發(fā)育樹和進(jìn)化分析。通過(guò)漸進(jìn)式比對(duì)算法，能夠處理大量序列的同時(shí)比對(duì)。多序列同時(shí)比對(duì)系統(tǒng)發(fā)育分析基礎(chǔ)用戶友好界面Bowtie&BWA專為高通量測(cè)序數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)的超快速短序列比對(duì)工具，能夠高效處理百萬(wàn)級(jí)別的測(cè)序讀段，是NGS數(shù)據(jù)分析的核心工具。超快比對(duì)速度內(nèi)存占用低支持大規(guī)模數(shù)據(jù)軟件實(shí)操演示：BLAST在線使用流程01序列輸入在BLAST網(wǎng)站輸入待查詢的DNA或蛋白質(zhì)序列，支持FASTA格式或直接粘貼序列文本。02數(shù)據(jù)庫(kù)選擇根據(jù)研究需要選擇合適的數(shù)據(jù)庫(kù)，如nr、nt、SwissProt等，不同數(shù)據(jù)庫(kù)包含不同類型的序列信息。03參數(shù)設(shè)置調(diào)整E值閾值、比對(duì)算法等參數(shù)，優(yōu)化搜索結(jié)果的敏感性和特異性。04結(jié)果解析分析比對(duì)結(jié)果，關(guān)注E值、得分、覆蓋度等關(guān)鍵指標(biāo)，判斷序列相似性的生物學(xué)意義。BLAST比對(duì)結(jié)果的正確解讀需要綜合考慮多個(gè)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)。E值越小表示隨機(jī)獲得該比對(duì)結(jié)果的概率越低，結(jié)果越可靠。同時(shí)需要注意查詢覆蓋度和序列一致性。高通量測(cè)序數(shù)據(jù)分析流程質(zhì)量控制使用FastQC工具檢測(cè)原始測(cè)序數(shù)據(jù)的質(zhì)量分布、堿基組成偏向、接頭污染等問題，為后續(xù)分析提供質(zhì)量評(píng)估依據(jù)。過(guò)濾與剪切Cutadapt工具去除低質(zhì)量序列和接頭污染，Trimmomatic進(jìn)行質(zhì)量修剪，確保后續(xù)分析使用高質(zhì)量的清潔數(shù)據(jù)。序列比對(duì)HISAT2快速精準(zhǔn)地將測(cè)序讀段定位到參考基因組上，生成SAM/BAM格式的比對(duì)文件，為定量分析奠定基礎(chǔ)。表達(dá)量統(tǒng)計(jì)featureCounts根據(jù)基因注釋信息統(tǒng)計(jì)每個(gè)基因的讀段數(shù)，生成基因表達(dá)矩陣，為差異分析提供定量數(shù)據(jù)。差異表達(dá)分析工具DESeq2基于負(fù)二項(xiàng)分布的差異表達(dá)分析工具，特別適用于小樣本量的RNA-seq數(shù)據(jù)。通過(guò)嚴(yán)格的統(tǒng)計(jì)模型控制假陽(yáng)性率，提供可靠的差異基因篩選結(jié)果。適用于小樣本分析嚴(yán)格的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)優(yōu)秀的標(biāo)準(zhǔn)化方法edgeR專為數(shù)字基因表達(dá)數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)的R包，使用經(jīng)驗(yàn)貝葉斯方法估計(jì)基因特異性離散度，在處理技術(shù)重復(fù)和生物重復(fù)方面表現(xiàn)優(yōu)異。處理過(guò)度離散問題靈活的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)支持豐富的可視化功能工具選擇建議：對(duì)于標(biāo)準(zhǔn)的RNA-seq實(shí)驗(yàn)，推薦使用DESeq2；對(duì)于更復(fù)雜的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)或需要更靈活統(tǒng)計(jì)模型的情況，可考慮edgeR。Cufflinks套件：提供從轉(zhuǎn)錄本組裝到豐度估計(jì)的完整流程，特別適用于新轉(zhuǎn)錄本發(fā)現(xiàn)和可變剪接分析。雖然在某些應(yīng)用中被更新的工具替代，但在特定場(chǎng)景下仍具有獨(dú)特價(jià)值。功能注釋與富集分析DAVID在線平臺(tái)功能注釋聚類和富集分析的經(jīng)典工具，整合多個(gè)功能數(shù)據(jù)庫(kù)，提供基因本體論、KEGG通路等多維度的功能解釋。clusterProfilerR/Bioconductor中功能最全面的富集分析包，支持GO、KEGG、Reactome等多種數(shù)據(jù)庫(kù)，提供豐富的可視化選項(xiàng)。Cytoscape網(wǎng)絡(luò)分析強(qiáng)大的分子互作網(wǎng)絡(luò)可視化平臺(tái)，結(jié)合STRING、BioGRID等數(shù)據(jù)庫(kù)，構(gòu)建和分析復(fù)雜的生物分子網(wǎng)絡(luò)。功能富集分析是從基因列表到生物學(xué)洞察的關(guān)鍵步驟。通過(guò)統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)識(shí)別在差異基因中顯著富集的功能類別，幫助研究者理解實(shí)驗(yàn)結(jié)果的生物學(xué)意義。核心軟件工具界面展示這些截圖展示了生物信息學(xué)分析中最常用的軟件界面。從序列搜索到質(zhì)量控制，從網(wǎng)絡(luò)分析到基因組瀏覽，每個(gè)工具都有其獨(dú)特的界面設(shè)計(jì)和功能特點(diǎn)。熟練掌握這些工具的操作是進(jìn)行生物信息學(xué)研究的基本技能。第三章：案例分析與教學(xué)設(shè)計(jì)理論學(xué)習(xí)與實(shí)踐應(yīng)用的完美結(jié)合是生物信息學(xué)教學(xué)的核心理念。本章通過(guò)三個(gè)典型案例，展示如何將抽象的算法和工具應(yīng)用到具體的生物學(xué)問題中。每個(gè)案例都經(jīng)過(guò)精心設(shè)計(jì)，涵蓋了不同層次的技能要求和知識(shí)點(diǎn)，既適合初學(xué)者入門，也能為進(jìn)階學(xué)習(xí)者提供深入思考的機(jī)會(huì)。通過(guò)案例驅(qū)動(dòng)的教學(xué)方式，學(xué)生能夠更好地理解生物信息學(xué)的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。案例一：人類基因組序列比對(duì)與變異檢測(cè)01數(shù)據(jù)預(yù)處理使用BWA-MEM算法將高通量測(cè)序數(shù)據(jù)比對(duì)到人類參考基因組GRCh38，生成高質(zhì)量的比對(duì)文件。處理過(guò)程中需要注意比對(duì)參數(shù)的優(yōu)化。02變異調(diào)用應(yīng)用GATK最佳實(shí)踐流程進(jìn)行SNP和InDel檢測(cè)，包括堿基質(zhì)量重校正、重復(fù)序列標(biāo)記等質(zhì)量控制步驟，確保變異調(diào)用的準(zhǔn)確性。03變異注釋使用ANNOVAR或VEP工具對(duì)檢測(cè)到的變異進(jìn)行功能注釋，預(yù)測(cè)變異對(duì)蛋白質(zhì)功能的影響，識(shí)別潛在的致病變異。04結(jié)果解讀結(jié)合臨床數(shù)據(jù)庫(kù)如ClinVar、dbSNP進(jìn)行變異解讀，評(píng)估變異的臨床意義，為精準(zhǔn)醫(yī)療提供分子診斷依據(jù)。該案例展示了從原始測(cè)序數(shù)據(jù)到臨床解讀的完整分析流程，是個(gè)性化醫(yī)療和遺傳咨詢的重要技術(shù)基礎(chǔ)。案例二：轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)差異表達(dá)分析實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)癌癥vs正常組織的RNA-seq比較研究，每組3個(gè)生物學(xué)重復(fù)，總共6個(gè)樣本的轉(zhuǎn)錄組測(cè)序數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)預(yù)處理質(zhì)量控制、接頭去除、序列比對(duì)和讀段計(jì)數(shù)，建立基因表達(dá)定量矩陣作為分析基礎(chǔ)。差異分析DESeq2篩選顯著差異基因（FDR<0.05,|log2FC|>1），識(shí)別出1,236個(gè)上調(diào)基因和892個(gè)下調(diào)基因。關(guān)鍵發(fā)現(xiàn)：通路富集分析顯示差異基因主要集中在細(xì)胞周期調(diào)控、DNA修復(fù)和免疫反應(yīng)等癌癥相關(guān)通路中，與預(yù)期的生物學(xué)機(jī)制高度一致。該案例演示了如何通過(guò)轉(zhuǎn)錄組分析揭示疾病的分子機(jī)制，為biomarker發(fā)現(xiàn)和藥物靶點(diǎn)篩選提供重要線索。學(xué)生將學(xué)習(xí)完整的RNA-seq分析流程和結(jié)果解釋方法。案例三：蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)與藥物篩選結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)AlphaFold2革命性地解決了蛋白質(zhì)折疊問題，為幾乎所有已知蛋白質(zhì)提供高精度的三維結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)。分子對(duì)接使用AutoDockVina等工具進(jìn)行蛋白質(zhì)-小分子對(duì)接，預(yù)測(cè)化合物與靶蛋白的結(jié)合模式和親和力。虛擬篩選對(duì)大型化合物庫(kù)進(jìn)行高通量虛擬篩選，識(shí)別具有潛在藥物活性的候選化合物。藥物優(yōu)化基于結(jié)構(gòu)信息進(jìn)行先導(dǎo)化合物優(yōu)化，改善藥代動(dòng)力學(xué)性質(zhì)和選擇性，降低副作用。教學(xué)設(shè)計(jì)理念理論實(shí)踐并重將抽象的算法原理與具體的軟件操作相結(jié)合，讓學(xué)生既理解背后的科學(xué)原理，又掌握實(shí)用的分析技能。分層教學(xué)策略針對(duì)不同基礎(chǔ)的學(xué)生設(shè)計(jì)差異化教學(xué)內(nèi)容，從基礎(chǔ)概念到高級(jí)應(yīng)用，確保每個(gè)學(xué)生都能找到適合的學(xué)習(xí)起點(diǎn)。項(xiàng)目驅(qū)動(dòng)學(xué)習(xí)以真實(shí)的科研項(xiàng)目為載體，讓學(xué)生在解決實(shí)際問題的過(guò)程中掌握知識(shí)和技能，提高學(xué)習(xí)的主動(dòng)性和效果。案例教學(xué)法精選典型的生物信息學(xué)研究案例，通過(guò)詳細(xì)的分析過(guò)程展示知識(shí)的應(yīng)用，激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣。協(xié)作學(xué)習(xí)模式鼓勵(lì)學(xué)生組成學(xué)習(xí)小組，共同完成復(fù)雜的分析任務(wù)，培養(yǎng)團(tuán)隊(duì)合作能力和溝通技巧。教學(xué)資源推薦清華大學(xué)課程資源魯志老師的《生物信息學(xué)導(dǎo)論》課程提供了系統(tǒng)的理論基礎(chǔ)和豐富的實(shí)踐案例，配套的實(shí)驗(yàn)手冊(cè)和視頻教程質(zhì)量極高。完整的課程體系豐富的實(shí)驗(yàn)資源持續(xù)更新的內(nèi)容浙江大學(xué)教材《生物信息學(xué)》教材內(nèi)容全面，涵蓋了從基礎(chǔ)概念到前沿應(yīng)用的各個(gè)方面，配套的PPT課件制作精美，適合教學(xué)使用。權(quán)威教材內(nèi)容精美課件設(shè)計(jì)案例豐富實(shí)用Galaxy中國(guó)云平臺(tái)簡(jiǎn)說(shuō)基因Galaxy平臺(tái)為中國(guó)用戶提供了便捷的在線生物信息學(xué)分析環(huán)境，降低了軟件安裝和環(huán)境配置的門檻。免安裝在線使用中文界面友好豐富的分析工具在線學(xué)習(xí)平臺(tái)與工具UseG提供免安裝的在線生信分析環(huán)境，集成了數(shù)百種常用工具，支持工作流構(gòu)建和數(shù)據(jù)管理，特別適合教學(xué)使用。GitHub資源庫(kù)匯集全球開發(fā)者貢獻(xiàn)的開源生信工具和教程，提供最新的算法實(shí)現(xiàn)和學(xué)習(xí)資料，是持續(xù)學(xué)習(xí)的重要平臺(tái)。NCBI數(shù)據(jù)庫(kù)全球最大的生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)庫(kù)集合，包括GenBank、PubMed、RefSeq等核心資源，是生物信息學(xué)研究的重要數(shù)據(jù)來(lái)源。Ensembl基因組歐洲生物信息學(xué)研究所維護(hù)的基因組數(shù)據(jù)庫(kù)，提供高質(zhì)量的基因注釋和比較基因組學(xué)工具。這些在線平臺(tái)大大降低了生物信息學(xué)學(xué)習(xí)的技術(shù)門檻，學(xué)生無(wú)需復(fù)雜的軟件安裝即可開始實(shí)際的數(shù)據(jù)分析工作。課程考核方式40%實(shí)驗(yàn)報(bào)告詳細(xì)記錄分析過(guò)程，展示結(jié)果解釋能力和科學(xué)寫作水平。30%項(xiàng)目作業(yè)獨(dú)立完成完整的數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目，綜合運(yùn)用多種工具和方法。20%小組合作團(tuán)隊(duì)協(xié)作完成復(fù)雜分析任務(wù)，培養(yǎng)溝通協(xié)調(diào)能力。10%課堂參與積極參與討論，提出創(chuàng)新想法，展示學(xué)習(xí)態(tài)度。多元化的考核方式既評(píng)估學(xué)生的理論掌握程度，又重視實(shí)踐能力的培養(yǎng)。通過(guò)不同形式的考核，全面了解學(xué)生的學(xué)習(xí)效果和能力發(fā)展。學(xué)生技能培養(yǎng)目標(biāo)1編程基礎(chǔ)2軟件操作3項(xiàng)目實(shí)踐4創(chuàng)新研究技能培養(yǎng)采用遞進(jìn)式結(jié)構(gòu)，從基礎(chǔ)的編程語(yǔ)言學(xué)習(xí)開始，逐步掌握專業(yè)軟件操作，進(jìn)而具備獨(dú)立完成NGS數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目的能力?；A(chǔ)技能要求Linux系統(tǒng)操作：熟練使用命令行界面，掌握文件管理和權(quán)限設(shè)置R語(yǔ)言編程：數(shù)據(jù)處理、統(tǒng)計(jì)分析和可視化技能Python腳本：自動(dòng)化數(shù)據(jù)處理和生物信息學(xué)工具調(diào)用專業(yè)能力目標(biāo)NGS數(shù)據(jù)分析：獨(dú)立完成從原始數(shù)據(jù)到生物學(xué)結(jié)論的完整分析流程結(jié)果解釋：能夠正確解釋分析結(jié)果并提出生物學(xué)假設(shè)工具整合：靈活組合不同工具解決復(fù)雜的生物學(xué)問題生物信息學(xué)未來(lái)趨勢(shì)1單細(xì)胞多組學(xué)單細(xì)胞RNA測(cè)序、ATAC-seq和蛋白質(zhì)組學(xué)的整合分析，揭示細(xì)胞異質(zhì)性和發(fā)育軌跡，為精準(zhǔn)醫(yī)療提供細(xì)胞水平的分子診斷。2空間組學(xué)技術(shù)保留空間位置信息的分子分析技術(shù)，如空間轉(zhuǎn)錄組學(xué)和空間蛋白質(zhì)組學(xué)，為理解組織結(jié)構(gòu)和功能關(guān)系提供新維度。3AI驅(qū)動(dòng)發(fā)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法在蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)、藥物設(shè)計(jì)和表型預(yù)測(cè)中的廣泛應(yīng)用，加速生物醫(yī)學(xué)發(fā)現(xiàn)過(guò)程。4多組學(xué)整合系統(tǒng)生物學(xué)方法整合基因組、轉(zhuǎn)錄組、蛋白質(zhì)組和代謝組數(shù)據(jù)，構(gòu)建全面的生物系統(tǒng)模型。未來(lái)生物信息學(xué)實(shí)驗(yàn)室人工智能、云計(jì)算和高通量實(shí)驗(yàn)技術(shù)的融合正在重新定義生物信息學(xué)研究的邊界。未來(lái)的研究者將在更加智能化和自動(dòng)化的環(huán)境中探索生命的奧秘。教學(xué)挑戰(zhàn)與解決方案挑戰(zhàn)：學(xué)科交叉門檻高生物信息學(xué)需要生物學(xué)、數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)等多學(xué)科知識(shí)，初學(xué)者往往因?yàn)榛A(chǔ)薄弱而感到困難。解決：分步漸進(jìn)教學(xué)采用模塊化教學(xué)設(shè)計(jì)，從單一技能點(diǎn)開始，逐步整合多個(gè)知識(shí)模塊，讓學(xué)生循序漸進(jìn)地建立完整的知識(shí)體系。挑戰(zhàn)：軟件環(huán)境復(fù)雜傳統(tǒng)生信分析需要復(fù)雜的軟件安裝和環(huán)境配置，技術(shù)門檻讓很多學(xué)生望而卻步。解決：云平臺(tái)降門檻利用Galaxy、Colab等云平臺(tái)提供即用型分析環(huán)境，讓學(xué)生專注于分析思路而非技術(shù)細(xì)節(jié)。成功經(jīng)驗(yàn)：通過(guò)引入云平臺(tái)和案例驅(qū)動(dòng)教學(xué)，學(xué)生的學(xué)習(xí)積極性顯著提高，完成項(xiàng)目的成功率從65%提升到89%。教學(xué)反饋與持續(xù)改進(jìn)92%學(xué)生滿意度對(duì)課程內(nèi)容和教學(xué)方式表示滿意的學(xué)生比例，顯示教學(xué)設(shè)計(jì)的有效性。86%技能掌握率成功完成期末項(xiàng)目的學(xué)生比例，反映實(shí)際技能培養(yǎng)效果。78%繼續(xù)學(xué)習(xí)意愿希望深入學(xué)習(xí)生物信息學(xué)的學(xué)生比例，體現(xiàn)課程的啟發(fā)效果?；趯W(xué)生反饋，我們持續(xù)優(yōu)化課程內(nèi)容和教學(xué)方法。定期更新軟件版本和分析流程，確保教學(xué)內(nèi)容與領(lǐng)域發(fā)展同步。典型學(xué)生作品包括：基于TCGA數(shù)據(jù)的癌癥標(biāo)志基因篩選、微生物群落多樣性分析、植物抗逆基因的進(jìn)化分析等，展現(xiàn)了學(xué)生將理論知識(shí)轉(zhuǎn)化為實(shí)際研究能力的成效。生物信息學(xué)教學(xué)的使命與展望培養(yǎng)復(fù)合型人才在數(shù)字化時(shí)代，生物信息學(xué)教育的核心使命是培養(yǎng)既懂生物學(xué)又精通數(shù)據(jù)分析的復(fù)合型人才。這些人才將成為推動(dòng)生命科學(xué)研究和產(chǎn)業(yè)發(fā)展的中堅(jiān)力量。推動(dòng)科研創(chuàng)新通過(guò)系統(tǒng)性的生物信息學(xué)教育，培養(yǎng)學(xué)生的計(jì)算思維和創(chuàng)新能力，為基礎(chǔ)研究和臨床轉(zhuǎn)化提供強(qiáng)有力的技術(shù)支撐，加速科學(xué)發(fā)現(xiàn)的進(jìn)程。服務(wù)精準(zhǔn)醫(yī)療培養(yǎng)掌握基因組學(xué)、蛋白質(zhì)組學(xué)等多組學(xué)數(shù)據(jù)分析技能的專業(yè)人才，