课程重点导读：
生物信息学及计算机因组学硕士
✨ 生物医学：综合排名全英第7，毕业前景全英排名第1
✨ 一流的学术合作资源
✨ 高含金量课程及教学团队
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在全球生命科学与信息技术的融合浪潮中，生物信息学及计算机基因组学正逐步成为驱动科技进步的重要引擎。该领域不仅在精准医疗和个性化治疗方面展现出巨大的潜力，还通过基因编辑技术推动作物耐受性和产量的提升，在农业改良方面取得显著成果。此外，生物信息学在环境保护中也发挥着关键作用，通过分析生态系统的基因数据，科学家们能够更有效地监测和保护生物多样性。同时，该领域的技术还加速了新药研发的进程，利用大数据和算法预测药物反应，降低了研发成本和时间。这些应用场景展示了生物信息学及计算机基因组学在多个领域的广泛影响力与发展潜力。
如果你对这些前沿领域充满兴趣，欢迎深入了解英国女王大学的生物信息学及计算机基因组学硕士课程，开启探索未来科技的精彩旅程。
生物信息学及计算机因组学 硕士
MSc Bioinformatics and
Computational Genomics
生物信息学涵盖数学、统计学和计算在生物和临床场景中的应用。本专业课程将用算法和软件工具理解和解释患者衍生的“大数据”，这些“大数据”的分析将成为揭示癌症等各种疾病的病因的关键。
英国女王大学
生物医学 综合排名 全英第7
（2025年完全大学指南）
生命科学 综合排名 全球第126-150
（2024年泰晤士高等教育世界大学排名）
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入学要求
学 制：一年全日制
成绩要求：对等英国2.1学士学位
雅思要求：总分6.5（各项小分不低于6.0）；或我校认可的英语考试类型的对等成绩
专业要求：本科为自然科学、数学、计算机科学或其他医学和生命科学相关的学术专业（例如遗传学、分子生物学、生物医学科学、物理学或统计学；医学（MB）和牙医（BDS）也予以考虑）
课程亮点
一流的合作资源
学生将有机会参与 Patrick G Johnston Centre 进行癌症研究，同时也可以加入 Wolfson Institute for Experimental Medicine。这两个都是英国女王大学旗下顶尖的医学科研中心，他们与世界各地的合作伙伴合作开发治疗方法，并在患者护理方面取得了开拓性进展。这两个中心在推广尖端研究的应用、知识转让以及商业化创新方面享有国际声誉。
生物医学 研究排名 全英第6
（2024年《泰晤士》报优秀大学指南）
高含金量的课程及教学团队
课程教学将由一群活跃的研究人员担任，包括生物学家、临床医生和生物信息学家。此外，还会有行业内的合作伙伴进行辅助教学。学生有机会在开放式的环境中与博士生一起工作，灵活的课程安排将充分激发学生的学习兴趣，同时课程还将为学生配备一套高规格的电脑设施，从硬件上保障同学们的学习和科研顺利进行。
这门交叉的课程将为学生打好数据分析的基础，使学生能够顺利进入生物信息学的职业生涯。课程模块将由研究密集型学者及工业与临床从业者教授，确保课程的内容与行业前沿技术理念同步。
——课程主管 Jaine Blayney 博士
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课程模块
生物信息学和计算基因组学是生物医学研究、发现和实践的核心学科。课程内容富有挑战性和回报性，将为具有数学或生命科学背景的学生提供一个进入新领域的机会。课程将为学生打好坚固的基础，并教授学生学术界和工业界常用的开源编程语言。
衔接课程，帮你顺利过渡！
Cell Biology
这是入门短期课程，在第一学期的前两周完成，将帮助大家建立和巩固相关基础知识体系，更好地学习和掌握接下来的正课模块～ 所以非生物学本科背景的同学也不用担心跟不上哦！
必修课程
Analysis of Gene Expression
该模块将帮助学生掌握用于分析基因表达数据的计算工具，掌握所需的实用分子生物学知识。
Genomics and Human Disease
本模块教授如何从专业研究领域向主流医学、科学和公共领域发展领域的过度，将基因组医学原理与生物信息学方法一起使用，以确定人类疾病的致病基因。
Scientific Programming and Statistical Computing
本模块包括统计框架R 和编程语言Python 的内容。它介绍了如何并行处理应用程序，以及如何通过HPC 计算解决大数据问题。
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Health and Biomedical Informatics and the Exposome
该模块将涵盖健康信息学的不同方面，包括电子健康记录的基本结构（EHRs）。本模块还介绍了暴露组的概念以及生物医学信息学在暴露组研究中的贡献。
Systems Medicine: From Molecules to Populations
学生将掌握多组学生物医学数据分析的综合方法，以阐明疾病机制，并在精准医学中应用。系统医学汇集了多个科学学科，核心内容包括网络生物学、机器学习和病人分层。
Applied Genomics
本模块研究了生成不同生物信息学数据集面临的挑战，让学生掌握使用相关工具处理结果数据集的实践经验。
Biostatistical Informatics
本模块的核心放在重点分析临床病理学和生物信息学数据上。模块还将介绍如何使用R 统计编程语言进行关键的统计测试。
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Research Project: Dissertation
转化生物信息学和技术开发研究项目主要由Patrick G Johnston Centre和Wellcome Wolfson Institute for Experimental Medicine 负责。学生将由中心的专业学者教授，学校还将邀请行业内伙伴进行客座演讲，扩充课程知识面。
课程主管 名师导航
Dr. Guillermo Lopez Campos
高级讲师
Campos 博士的研究兴趣主要集中在提高对疾病分子机制的理解上，涵盖广泛的研究主题，包括基因组和转录组分析、临床和分子（包括遗传）数据库的整合、临床微生物学，系统生物学和暴露组，以及环境因素如何改变个体及基因组相互作用。
Dr. Jaine Blayney
讲师
Blayney 博士的主要研究兴趣为转化生物信息学，包括：
开发新方法以促进数据质量控制、数据集成以及存档数据集的重新分析
模拟从炎症性疾病到癌症的变化过程
研究与分子亚型相关的预测性生物标志物
毕业前景
生物医学 毕业前景 全英第1
（2023年泰晤士高等教育世界大学排名）
目前在医学和生命科学的领域内都有大量“组学”数据的快速生成和累积，这意味着具有该领域分析经验的人才将变得非常抢手！
除了继续在博士学位的学术道路上越走越远，Queen's的毕业生很多都已经在 Almac Diagnostics、Biokinetic Europe 和 Fios Genomics 等知名公司企业开展职业生涯，例如：
生物信息学家 @贝尔法斯特健康与社会保健信托
应用科学家 @Dotmatics公司
网络和安全工程师 @Darktrace公司
生物信息学科学家 @Almac Diagnostics集团
生物信息学家 @FiOS基因组学公司
生物医学科学家 @BioKinetic Europe
生物信息学家 @BioKinetic Europe
解密生物基因密码
创造更美好可持续的未来
THE世界大学
排名前200
英国罗素集团
大学成员
雅典娜天鹅奖
银奖
女王周年纪念奖
Queen's University Belfast
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