授课教师：153572

总学时：18

课程教材：《生物信息学》，陈铭主编，科学出版社，2022年第4版，第1章～第14章。

先修课程：生物化学与分子生物学、遗传学、高等数学、线性代数

主要参考书目：

1. 《医学大数据分析》，齐惠颖、周珂主编，高等教育出版社，2022年第1版，第1章～第15章

[1]. 2. 《医学数据挖掘案例与实践》，华林、李林主编，清华大学出版社，2016年第1版，第1章～第23章；

[2]. 3. 《医用生物信息学理论与实践》，李林主编，科学出版社，2019年第一版，第1章～第7章。

课程内容简介（中文）：随着临床数据的不断积累以及组学检测技术的飞速发展，医学研究已全面迈入大数据时代。本课程以临床问题为导向，旨在帮助学生系统理解医学大数据与生物信息学的基本概念和理论框架，深入理解医学大数据与生物信息学的交叉领域，掌握相关理论知识与实践技能，培养其运用大数据解决医学问题的能力。 本课程融合了临床医学问题、生命组学、临床与生物统计学、计算技术与应用等多学科交叉知识。将围绕各类型医学大数据的数据资源及其特点与研究应用展开，包括临床大数据和组学大数据：详细介绍各类临床大数据的来源、结构、存储方式以及在医学研究中的应用价值。深入探讨基因组、表观遗传组、转录组、蛋白质组、翻译后修饰组、代谢组等多组学数据的生成技术、分析方法及其在疾病机制研究、药物研发中的重要作用。 通过系统的理论讲授，学生将系统地理解临床医学大数据以及组学大数据的基本特征，了解目前医学大数据已积累的数据资源及其特点。课程将深入讲解临床数据统计与组学数据生物信息学研究的基本技术与工具，让学生熟悉大数据在临床问题分析和精准医学研究中的应用案例。实验内容主要基于Shell、Python和R语言进行数据分析实践，旨在通过实际操作让学生对大数据与生物信息的研究范式建立直观的认知，培养学生运用大数据解决医学问题的思维能力和实践技能。激发对大数据在医学领域应用的深入思考，为未来从事相关研究或工作奠定坚实基础。

课程内容简介（英文）：