生物信息学专业人才培养方案-上海交通大学生命科学技术学院.PDFVIP

生物信息学专业人才培养方案 一、培养目标与规格 生物信息学是一门结合应用数学、计算机科学和统计学等现代计算技术，在分子水平上 理解生物信息从遗传物质到各种生命活动中传递的原理和机制的学科，其研究内容包括当今 生命科学产生的海量数据信息的采集，储存和分析处理。它广泛地渗透到生命科学的几乎所 有领域，包括生物、医学、制药、能源、农业、以及生物医学工程、生物工程和生物技术等 各个基础研究和应用研究领域。 本专业努力将学生培养成为德、智、体、美全面发展，知识、能力、素质协调统一，适 应社会需要，具有创新精神和科研能力的生物信息学、生物统计学领域的研究型人才。具体 地说有两层含义，其一是为具有持续学习以及研究能力，能够进一步学习深造的专业人才； 其二为具有宽厚而扎实基础理论和实践能力，可以在本专业和相关领域从事研究、开发的人 才。 培养的学生应当人格健全、视野开阔，善于团队协作，能够担负起社会和历史的责任。 他们求知欲、事业心、责任心、创新意识均强，人文和专业素质均高。在知识结构上，具有 坚实的数学、生物、外语、计算机和信息科学理论基础、实验技能和其他有关学科知识，具 有钻研能力、分析能力、综合能力、协调能力和创新能力。 二、规范与要求 “生物信息学”主要的知识领域包括数学、计算机科学、生物学、化学等，并分化出 生物统计学、结构生物信息学、计算化学生物学等多个计算生物学分支科学。生物信息学致 力于从分子水平上解读和组织当今生物学产生的海量数据信息。 A 知识架构 A1 文学、历史、哲学、艺术等的基本知识——要求学生在基础教育所达到的知识水平 上实现进一步的提升。 A2 社会科学学科的研究方法入门知识——借助于某一个学科的某些片断，通过短暂的 学术探索，让学生接触到这个学科的研究方法，而不是要学生学习经过简化的、较为完 整的学科概论或常识。 A3 自然科学与工程技术的基础知识和前沿知识——这些知识应与社会和个人生活紧密 联系，有助于学生提高科学素养和工程意识。 A4 数学或逻辑学的基础知识——在基础教育水平之上，进一步培养学生的定量分析和 逻辑思维能力。 I A5 完整掌握生物信息学的基本专门知识体系，能够熟练自如地运用生物信息学和生物 统计学的各种手段和方法解读生物学数据，解决生物学中的一系列实际问题。 A5 涉及生物信息学专业领域内核心知识的架构如下表所示: 表1生物信息学专业领域内系统的核心知识的架构 知识大类 分支学科知识 知识点 操作系统基础、程序设计基础、算法设计、数据结 A5.1 A5.1.1 构、问题求解技术、程序设计语言、数据库基础、 计算基础 计算机科学基础 网络 A5.1.2 代码重用和代码库、面向对象的多态和动态绑定、 程序开发技术 异常处理，容错、语法分析、分布式计算等 A5.1.2 数据挖掘技 分类、估计、预测、关联规则、聚类、人工神经网 术 络、机器学习、决策树、模式识别、文本挖掘 A5.2 函数、关系和集合、基本逻辑、证明技术、数值计 A5.2.1 数学和统计学基 算方法、图、网络和树、离散概率、正则表达式、 数学基础 础 数字精度、精确性和错误 变量、总体、样本、抽样、概率分布、描述统计分 A5.2.2