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美國生物信息學與計算生物學介紹——鑫泉留學

發布時間:2019-09-11

  一、生物信息學

  生物信息學(Bioinformatics)是研究生物信息的采集、處理、存儲、傳播,分析和解釋等各方面的學科,也是隨著生命科學和計算機科學的迅猛發展,生命科學和計算機科學相結合形成的一門新學科。它通過綜合利用生物學,計算機科學和信息技術而揭示大量而復雜的生物數據所賦有的生物學奧秘。是在生命科學的研究中,以計算機為工具對生物信息進行儲存、檢索和分析的科學。它是當今生命科學和自然科學的重大前沿領域之一,同時也將是21世紀自然科學的核心領域之一。其研究重點主要體現在基因組學(Genomics)和蛋白質組學(Proteomics)兩方面,具體說就是從核酸和蛋白質序列出發,分析序列中表達的結構功能的生物信息。

  研究方法

  以數據(庫)為核心

  1 數據庫的建立

  2 生物學數據的檢索

  3 生物學數據的處理

  4 生物學數據的利用:計算生物學

  生物信息學的主要研究方向:基因組學 - 蛋白質組學 - 系統生物學 - 比較基因組學,1989年在美國舉辦生物化學系統論與生物數學的計算機模型國際會議,生物信息學發展到了計算生物學、計算系統生物學的時代。

  二、計算生物學(computational biology)

  計算生物學(Computational Biology)是生物學的一個分支,是指開發和應用數據分析及理論的方法、數學建模和計算機仿真技術等,用于生物學、行為學和社會群體系統的研究的一門學科。計算生物學的最終目的不僅僅局限于測序,而是運用計算機的思維解決生物問題,用計算機的語言和數學的邏輯構建和描述并模擬出生物世界。

  就整個學科的內容而論,計算生物學最終是以生命科學中的現象和規律作為研究對象,以解決生物學問題為最終目標,數學和計算機僅僅是解決問題的工具和手段。計算生物學的研究范疇相當廣泛,幾乎滲透到現代生物學研究的每一個領域。也就是說,任何關于生物學問題的交叉學科研究,只要其工作假設(working hypothesis)可以通過建立數學模型和計算機仿真來進行檢驗,都可納入計算生物學的研究范疇。

  計算生物學的研究可以劃分成兩個部分或者兩個階段。

  一是數據挖掘和知識發現,從大量的實驗數據中提取背后隱藏的模式,然后形成假設;

  第二個階段是建立數學模型,利用計算機模擬來檢驗各種假設,為進一步的體內、體外實驗研究提供預測結果和指導建議。因此,計算生物學的兩個階段可以歸納為“發現的科學”(discovery science)和“假設驅動的科學”(hypothesis-driven science)。

  計算生物學應用

  從基因組科學新視角來探究人類健康和疾病的各個方面,使將人類基因組計劃的成果轉化為醫學領域的進步成為可能。

  運用計算生物學,科學家有望鑒定基因和生物通路在健康和疾病中的角色,挖掘它們與環境因素之間的關系。

  發展、評價以及應用以基因組為基礎的診斷方法來預測對疾病的易感性,預測藥物反應,發現疾病的早期診斷標記、疾病在分子水平上的發展機制。

  應用基因組和代謝通路的知識,通過分子模擬等方法進行計算機輔助藥物設計,縮短新藥開發周期,從而開發有效的、新的疾病治療方法;發展基于基因組的工具來改善大眾的健康狀況。

  三、生物信息學與計算生物學的異同

  一、專業性質不同

  1、生物信息學:是研究生物信息的采集、處理、存儲、傳播,分析和解釋等各方面的學科,是生命科學和計算機科學相結合形成的一門新學科。

  2、計算生物學:是生物學的一個分支,是指開發和應用數據分析及理論的方法、數學建模和計算機仿真技術等,用于生物學、行為學和社會群體系統的研究的一門學科。

  二、研究內容不同

  1、生物信息學:通過綜合利用生物學,計算機科學和信息技術而揭示大量而復雜的生物數據所賦有的生物學奧秘。

  2、計算生物學:運用計算機的思維解決生物問題,用計算機的語言和數學的邏輯構建和描述并模擬出生物世界。

  三、研究方法不同

  1、生物信息學:以數據(庫)為核心,數據庫的建立,生物學數據的檢索,生物學數據的處理,生物學數據的利用:計算生物學。

  2、計算生物學:各種計算方法已開始廣泛應用于藥物研究,以及研發創新的、具有自主知識產權的疾病靶標和信息學分析系統等。同時,運用計算生物學,科學家有望直接破譯在核酸序列中的遺傳語言規律,模擬生命體內的信息流過程,從而認識代謝、發育、進化等一系列規律。

  相對于生物信息學,計算生物學的層次更高。雖然兩者之間界限模糊,但生物信息學略微偏向于生物,而計算生物學略微偏向計算機。生物信息學側重于數據的提取、挖掘,而計算生物學側重對數據的處理、運用。計算生物學的最終目的不只局限于測序,而是運用計算機的思維解決生物問題,用計算機的語言和數學的邏輯構建和描述并模擬出生物世界。

  對那些海量數據只進行一些傳統處理,并不能給生命科學以及醫學帶來太大的促進,迫切需要一個有效的研究方法體系來幫助人們了解像人體這樣一個極其復雜的生物體系,這就是計算生物學。

  有些人將計算生物學作為生物信息學的同義詞處理;但也有些人認為計算生物學和生物信息學應當被當作不同的條目處理,因為生物信息學更側重于生物學領域中計算方法的使用和發展,而計算生物學強調利用數學模型和計算仿真技術對生物學問題進行研究,應用信息學技術對生物學領域中的假說進行檢驗,并嘗試發展新的理論。

  因為兩者之間界限模糊,所以美國很多大學開設的專業方向將這兩者結合在一起。

  Best Genetics / Genomics / Bioinformatics Programs

  Ranked in 2018, part of Best Science Schools

  Genetics and genomics courses examine heredity and DNA and, in bioinformatics, computer programs are used to analyze this genetic information. These are the best science schools for genetics / genomics / bioinformatics.

  USnews美國研究生遺傳學、基因組學與生物信息學專業

排名 學校名稱 學校英文名 城市/州
1 麻省理工學院 Massachusetts Institute of Technology  Cambridge, MA
1 斯坦福大學 Stanford University  Stanford, CA
1 圣路易斯華盛頓大學 Washington University in St. Louis  St. Louis, MO
4 加州大學伯克利分校 University of California—?Berkeley  Berkeley, CA
5 華盛頓大學 University of Washington  Seattle, WA
6 哈佛大學 Harvard University  Boston, MA

  以美國康奈爾大學計算生物學為例:

  美國康奈爾大學目前在QS世界排名第14位,它的醫學院在美國最新排名第21位。它的計算生物學(Computational Biology)專業由醫學科學研究生院與隆-凱特琳研究院聯合提供。

  一、專業概況

  計算生物學理學碩士開設的目的是讓學生掌握現代生物醫學科學背后的各種定量方法。各種高通量技術衍生了大量的生物數據,要處理、分析和闡述這些數據離不開計算方法和數學模型。要理解和預測復雜的生物系統動態狀況離不開計算機模擬。精準施藥(治療癌癥等疾病)、藥物開發越來越依賴定量基因組學、生物信息學和系統生物學。

  計算生物學理學碩士是康奈爾大學推出的一個特色培訓項目,它在生物學與醫學計算方法的先進應用領域為學生提供理論知識和實踐培訓。這個專業的教師來自康奈爾醫學院、史隆-凱特琳研究院(Sloan-Kettering Institute)、康奈爾紐約科技園,他們在計算生物學研究與應用領域走在世界前沿。

  畢業之后,學生可從事數據分析、生物信息學、計算機模擬工作,到制藥公司、生物技術公司就業。相應地,對于有意向攻讀計算生物學博士的學生,這個專業有利于他們做好準備,增加入學優勢。

  二、課程

  康奈爾大學計算生物學專業的課程涉及多個學科,它提供的先進培訓涉及生物信息學、統計學、機器學習、計算與模擬、定量生物學和基因組學。培訓重點放在計算機實驗與實踐技能,以此協助學生走出課堂,開拓事業。

  這個專業需要18個月完成(全日制),教學內容前后連貫,涉及諸多學科。要求在導師指導下完成個人化項目研究。此外,提供職業發展培訓。

  專業學習的前半部分包含基礎課和技能課,以便學生在數學、生物學、計算機科學方面打好基礎,此期間的培訓涉及定量生物學和生物信息學。

  專業的后半部分主要是論文研究。學生從多個頂級研究實驗室中選擇,借以投入獨立的項目,進一步學習知識技能,提升解決問題能力、批判思考能力以及科學交流的能力。

  三、入學要求

  申請計算生物學碩士專業的學生必須持有理科或工科學士學位。必須完成本科階段的微積分、線性代數、概率學理論(或統計學)、計算機編程。

  申請的時候要求在個人陳述中描述自己的背景以及對計算生物學專業的興趣。必須提交GRE考試和托福成績。

  康奈爾大學計算生物學專業招收各專業的學生,并鼓勵來自未被充分代表的群體的學生、身有疾患的學生以及處于劣勢背景的學生申請。

本文作者:鑫泉留學石家莊公司美國留學規劃師      邸莉老師

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資訊來源:鑫泉留學

責任編輯:孫卉

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