生物信息学专业培养方案

一、专业简介

专业名称：生物信息学

专业代码：071003

专业特色：本专业适应国家与地区生物医学及大健康产业发展需求，课程设置兼顾数理、生物学知识的掌握和信息学、计算机技能的提高，以分析生物医学领域的大数据为主线，加强对生物学基础知识和数字信息处理技术的掌握，强化学生解决生物医学大数据分析问题的能力，通过本科生参与教师科研课题和组建学生科创团队等多种科研反哺教学的方式提升学生的创新创业能力，培养具有较强创新精神和实践动手能力的高素质应用型人才。

二、学制与学位

学制：4年

授予学位：工学学士

三、培养目标与毕业要求

培养目标：

立足内蒙古，面向全国，培养具有良好的人文素养与职业素养，德智体美劳全面发展的社会主义事业建设者和接班人，掌握扎实的生物学基础知识和常规的生物信息学理论与算法，具备较强的编程与大数据数据分析能力，具有较强创新精神和实践动手能力，适应国家与地区生物医学及大健康产业发展需求的高素质应用型人才。毕业生主要面向生物技术、医疗卫生、大健康及大数据分析等相关企业和科研院所，从事大数据分析、软件研发及大数据智慧管理等工作。

本专业学生在毕业5年左右，经过自身学习和行业实践的锻炼，能达到以下具体培养目标：

培养目标1：具备良好的人文社会科学素养、健全人格、健康身体、正确价值观、较强的社会责任感和职业道德。

培养目标2：能够不断提升综合应用数学、物理、生物学等基础知识和信息处理等应用知识解决生物医学大数据分析过程的复杂数据分析问题的能力。

培养目标3：能够跟踪生物医学大数据领域的数据管理与分析、算法研究与设计、软件开发与应用的前沿技术，设计解决实际问题的综合方案和模型，具有较强的实践能力与创新创业能力，且能成为行业专业技术骨干人员。

培养目标4：能够与时俱进，并通过不断学习来拓展自己的知识和能力，熟悉所从事行业或工程技术领域相关的经济、环境、健康、伦理、法律、网络安全、数据安全、生物安全等方面的影响因素。

培养目标5：具有跨文化交流与合作能力，能够在不同职能团队中发挥特定的作用并具备承担领导角色的能力。

毕业要求：

根据专业培养目标，基于知识、能力、素质的综合要求，结合本专业课程设置、教学大纲等情况，本专业设定的毕业要求总结如下：

1. 职业规范：具有人文底蕴、科学精神、职业素养和社会责任感，了解国情、社情、民情，践行社会主义核心价值观，能够在生物信息学实践中理解并遵守职业道德和规范，履行责任。

要求：具有人文社会科学素养、理解并遵守职业道德规范、履行社会责任。

1.1 有正确价值观，理解个人与社会的关系，了解中国国情；

1.2 理解诚实、诚信、公正的职业道德和规范，并能在实践中自觉遵守；

1.3 理解从事生物信息领域的工作人员对网络安全、数据安全、生物安全、公共安全、健康和福祉，以及环境保护等的社会责任，能够在实践中自觉履行责任。

2. 知识掌握：具有扎实的数理、生物学、计算机科学基础知识和生物信息学专业知识，掌握生物信息学专业必备的生物医学大数据分析和研究方法，了解本专业及相关领域最新动态和发展趋势。

要求：生物信息学专业相关的基础知识掌握扎实、研究方法和技术应用熟练、前沿知识应知应会、能够用已学知识准确描述生物医学和大健康领域的数据分析科学问题。

2.1 能够掌握数理化、生物学、计算机科学基础知识；

2.2 能够掌握生物信息学专业知识，理解常见的生物医学大数据分析方法的设计思路，并可以熟练地使用这些方法；

2.3 能够准确描述生物医学领域数据分析的复杂科学问题。

3. 问题分析：能够运用数理等自然科学的基本原理和生物信息学方法与技术，结合文献调研，发现、辨析、质疑、评价生物信息学专业及相关领域现象和问题，表达个人见解，且具有批判性思维和创新能力。

要求：应学会基于科学原理思考和发现问题，并利用已有知识进行质疑和评价，逐步形成分析科学问题的思维方法。

3.1 能运用数理等自然科学原理和生命科学知识，结合教材和文献资源发现生物信息学相关的科学问题；

3.2 能够从生物信息学视角理解科学问题并进行合理的分析和判别；

3.3 具有勇于批判、大胆质疑科学问题的精神，能够对生物信息学科学问题进行理性评价，获得有效结论。

4. 应用/设计：能够应用生物信息学相关的软件开发、数据库搭建等信息处理技术，设计管理和分析生物医学大数据的简单工具。

要求：熟练掌握计算机程序语言、数据结构和算法、数据库原理等计算机技能，可以设计管理和分析生物医学大数据的简单工具。

4.1 掌握用于生物信息学工具研发的程序语言；

4.2 掌握生物信息学工具研发常用的数据结构和算法；

4.3 能够研发简单的软件或搭建数据库，并用于生物信息学领域的大数据分析。

5. 综合研究：有解决复杂问题的能力。能够综合运用生物信息学专业知识设计针对生物医学和大健康等领域数据分析问题的解决方案，并能够在方案设计环节中体现创新意识。

要求：能够按照“问题调研、方案设计、方案实施、总结归纳”的思路开展生物信息学问题的综合研究。

5.1 能够基于发现的生物信息学问题，通过文献调研或相关方法，充分了解问题的科学原理、科学价值；

5.2 能够根据生物信息学问题的特征属性，设计合理的生物信息学研究路线和方案；

5.3 能够综合应用大数据分析技能和方法实施研究方案，产生实验结果；

5.4 能够对实验结果进行分析、评判和解释，并通过信息综合得到合理有效的结论。

6. 沟通表达：具有较强的沟通表达能力。能够就生物信息学领域相关的数据分析问题和业界同行及社会大众进行有效沟通和交流，包括撰写报告、设计文稿、以及口头陈述与交流。

要求：能就生物信息学专业问题与同行和社会大众进行有效沟通和交流。

6.1 能就生物信息学领域相关的数据分析问题，以报告、文稿、口头陈述等方式，向业界同行准确表达自己的观点，回应质疑，且能理解同领域专家新看法和新观点；

6.2 能将生物信息学领域的专业知识以言简意赅、通俗易懂的方式向社会公众进行口头介绍或书面沟通。

7. 团队合作：具有良好的团队合作能力。能够与团队成员和谐相处，协作共事，并作为成员或领导者在团队活动中发挥积极作用。

要求：具有良好的团队协作能力，可以承担团队的不同角色。

7.1 能够认识到团队协作的重要性；

7.2 能够与团队成员有效沟通，协作开展工作；

7.3 能够组织、协调和指挥团队开展工作。

8. 全球理解力：具有国际视野和国际理解能力。及时了解生物医学大数据分析的最新理论、技术和国际动态，关注全球重大问题，理解和尊重世界不同文化的差异性和多样性，积极参与国际交流与合作。

要求：具备一定的国际学术视野和和跨文化交流的能力。

8.1 了解生物信息学专业领域的国际发展趋势、研究热点；

8.2 关注全球重大问题，理解和尊重世界不同文化，具备跨文化交流的语言和书面表达能力，能就生物信息学专业问题，在跨文化背景下进行基本沟通和交流。

9. 终身学习：具有终身学习意识和自我管理、自主学习能力，能够通过不断学习，适应社会和个人可持续发展。

要求：具备终身学习的思维和行动能力。

9.1 能在社会发展的大背景下，认识到自主和终身学习的必要性；

9.2 具有自主学习的能力。要不断跟踪生物信息学领域前沿，具备对该领域新理论、新技术的理解能力，归纳总结的能力和提出问题的能力等。

四、主干学科

生物学、数学、计算机科学与技术

五、主要课程及实践环节

主要理论课程：分子生物学、生物化学、程序设计基础、数据库原理、机器学习、生物统计学、生物信息学、组学理论及数据分析、大数据与精准医学。

实践环节：分子生物学实验、生物化学实验、高级程序语言实战、机器学习实战、生物信息学软件应用、组学数据分析实战、专业实习、毕业论文。

六、教育平台构成、学分安排、毕业学分及学位授予要求

学位授予要求：

1．修满培养方案要求的学分，经审核准予毕业。

2．不含毕业设计（论文）必修课平均学分绩≥70.0分。

3．在校期间无记过及以上处分。

七、教学安排

（一）教学计划

通识必修课程

学科基础课程

专业必修课程

专业选修课程

独立设置实践教学环节

通识类选修课程

（二）教学进程

 

说明：□     理论教学            R    入学教育            ★   军训                    ：   考试
=       假期                    ″     课程设计            Θ    金工实习            Ω    电子实习
I        其它实习            △   实验、实训        S     社会实践            D    社会调查
L       公益劳动            Φ    毕业设计（论文）

（三）教学数据统计

八、辅修专业教学计划

学生完成所有规定的教学环节学习，成绩合格，由学校颁发辅修专业结业证书。

九、专业培养目标与毕业要求相关矩阵

培养目标 毕业要求	培养目标（一）	培养目标（二）	培养目标（三）	培养目标（四）	培养目标（五）
毕业要求1	√
毕业要求2		√
毕业要求3		√	√
毕业要求4		√	√
毕业要求5		√	√
毕业要求6					√
毕业要求7					√
毕业要求8	√			√
毕业要求9			√	√

十、课程能力矩阵

课程体系对毕业要求的支撑关系矩阵

十一、方案制定人员

负 责 人：邢永强

执    笔：邢永强、孟虎

成    员：蔡禄、刘国庆、崔向军、刘国君

同行专家及企业专家：陈铭教授（浙江大学）、张勇教授（同济大学）

方案审核：王国泽、赵宏宇