生物信息学专业
科学研究正迅速成为一个数字化、信息驱动的领域，导致大量数据越来越难以管理和理解。生物信息学努力适应计算机科学强大的信息处理技术，从生物、医学和健康数据中产生新的和令人兴奋的发现。生物信息学家使用强大的计算技术，如数据建模、机器学习、数据挖掘和数据可视化，以前所未有的方式分析和观察生物过程。它们在湿实验室和数字实验室的现代研究中发挥着关键作用。
生物信息学@TK体育
TK体育的生物信息学由该领域公认的专家监督，他们在行业支持下进行持续的科学研究。我们的生物信息学和机器学习（BML）实验室，生物信息学和分子建模（BMM）实验室以及儿童研究所的湿实验室为学生提供了许多令人兴奋的研究机会。此外，计算机科学系与化学系合作，通过学生演讲分享领域知识。这种交流为学生提供了准备、展示和与一组同龄人讨论研究的实践经验。TK体育正在进行的研究包括机器学习应用、蛋白质结构预测和设计。
机会
联合国大学的生物信息学专业为任何有兴趣从事科学研究的人提供了最有前途的途径。生物信息学是科学研究中发展最快的职业之一。从2012年到2022年，就业机会预计将增长20%以上。制药公司、大学、医院、诊所、公司的研究机构、教育和医疗机构以及政府监管机构都高度追捧生物信息学家，以填补平均年薪超过8.1万美元的工作岗位。
生物信息学专业目标
- 向学生传授渊博的生物学知识。
- 鼓励学生练习和开发非常有效的算法，从复杂和具有挑战性的数据集中提取生物学知识。
- 训练学生操作科学数据集，并通过数据库检索和访问它们。
- 让学生接触标准工具、框架和库，为进入行业做准备。
- 让学生积极参与生物信息学领域的研究。
生物信息学集中的亮点
计算生物学和分子生物学：理解生物学数据背后的科学对于培养进行有意义的观察所需的洞察力是必要的。因此，学生将精通生物科学，重点是微生物学和细胞生物学，中心法则以及有效计算的算法方法DNA/RNA测序和制图，序列比对和基因预测。
数据库：研究人员必须存档大量的数据，并在多人或团体之间共享。因此，生物信息学家必须定期从数据库中检索和更新数据集。学生将了解如何与这些数据库进行交互，并学习如何使用常见的SQL操作获取、存储和组织数据。
机器学习：使用自动化知识发现过程的方法。机器学习提供了创建软件的技术，这些软件可以在没有人为干预的情况下动态确定对数据做出决策的标准。这包括进化算法、支持向量机和神经网络等技术。
数据挖掘：生物信息学家必须从非常大的数据集中提取重要的特征，或者识别多个数据集之间的相似性。学生将运用统计学知识来构建能够对数据中未知或隐藏模式进行聚类和分类的软件。
数据可视化：学习创建复杂数据的信息可视化表示。在许多科学应用中，对于传统的图表、图形和绘图来说，数据太复杂了。因此，数据可视化专家必须使用特殊技术来开发表示这些复杂数据的新方法。数据可视化的重要性在于直观地为复杂或抽象的数据建模，这样我们就可以进行以前难以进行的观察。