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生物信息學(xué)理學(xué)碩士

M.Sc. in Bioinformatics

所屬學(xué)院：香港中文大學(xué)深圳-數(shù)據(jù)科學(xué)學(xué)院

申請難度：高就業(yè)前景：優(yōu) 消費水平：中

39 QS 2023

項目簡介

入學(xué)時間	項目時長	項目學(xué)費
9月	1.5年	116667人民幣/年

申請時間

2024Fall

2023-05-09 開放時間

2023-06-20 Round1

2024Fall Round1 開始時間：2023-05-09 結(jié)束時間：2023-06-20 申請已結(jié)束

2024-06-01 Round2

2024Fall Round2 開始時間：2023-05-09 結(jié)束時間：2024-06-01 申請已結(jié)束

項目官網(wǎng)

https://sds.cuhk.edu.cn/page/908

語言要求

類型	總分要求	小分要求
雅思	6.5	/
托福	79	/

其它要求

1) 畢業(yè)于認可的大學(xué)獲得學(xué)士學(xué)位，榮譽等級不低于二等；或 2)畢業(yè)于認可的大學(xué)獲得學(xué)士學(xué)位，成績不低于“B”；或 3) 等同大學(xué)本科的資歷。

培養(yǎng)目標(biāo)

生物信息學(xué)碩士專業(yè)是一項跨領(lǐng)域的學(xué)科，由香港中文大學(xué)（深圳）醫(yī)學(xué)院和數(shù)據(jù)科學(xué)學(xué)院共同開設(shè)，涵括生命科學(xué)、計算科學(xué)與數(shù)據(jù)科學(xué)、物理、化學(xué)、統(tǒng)計等基礎(chǔ)學(xué)科知識。近年來，生物信息學(xué)已成為現(xiàn)代生物醫(yī)學(xué)研究不可或缺的關(guān)鍵支點，從生物大數(shù)據(jù)中挖掘新穎的生物標(biāo)志物與分子調(diào)控機制，進而研制出疾病診斷與治療的方案，在生物技術(shù)及生物制藥行業(yè)中的權(quán)重日益增長。在國家與企業(yè)的大力支持下，粵港澳大灣區(qū)的生物醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)正快速增長，其中新藥開發(fā)、檢測試劑研發(fā)、醫(yī)學(xué)臨床應(yīng)用更是知識密集產(chǎn)業(yè)。本項目將進一步借助香港中文大學(xué)（深圳）醫(yī)學(xué)學(xué)科群、生命科學(xué)、數(shù)據(jù)科學(xué)等方面發(fā)展優(yōu)勢，培養(yǎng)市場緊缺的且具有生命科學(xué)與新藥開發(fā)專業(yè)知識的跨學(xué)科人才。

主要課程

序號	課程介紹	Curriculum
1	生物醫(yī)學(xué)研究中的機器學(xué)習(xí)	Machine Learning for Biomedical Research
2	生物信息學(xué)的理論和算法	Theories and Algorithms in Bioinformatics
3	計算分子建模與設(shè)計	Computational Molecular Modeling and Design
4	基因組信息學(xué)	Genome Informatics
5	生物醫(yī)學(xué)研究中的統(tǒng)計方法	Statistical Methods for Biomedical Research
6	國情教育課程	Civic Education Courses
7	計算機輔助藥物設(shè)計專題研討	Topics in Computer-Aided Drug Design
8	生物信息算法特論	Selected Topics in Bioinformatics Algorithms
9	計算結(jié)構(gòu)生物學(xué)	Computational Structural Biology
10	計算蛋白質(zhì)組學(xué)與功能預(yù)測	Computational Proteomics and Functional Prediction
11	生物數(shù)據(jù)庫設(shè)計與數(shù)據(jù)可視化	Biological Databases Design and Data Visualization
12	深度學(xué)習(xí)	Deep Learning
13	分子藥理學(xué)及現(xiàn)代藥物研發(fā)	Molecular Pharmacology and Modern Drug Design
14	專題研究	Research Project
15	深度學(xué)習(xí)特論	Selected Topics in Deep Learning
16	物理分子生物學(xué)	Physical Basis of Molecular Biology