生物信息学专业人才培养方案
（专业代码071003）
一、专业培养目标
本专业旨在培养德智体美劳全面发展，致力于生物信息科学领域研究与探索，具有坚实的数理化基础，受到系统的科学研究训练，掌握生物信息科学的基础理论、基本知识和基本技能并能灵活运用，了解数据科学在生物、医学及健康领域的发展和前沿，具备国际视野和良好的团队合作精神，能在教学、科研、生物信息及生物医学健康数据产业以及医药、公众健康、环境、食品等部门和企事业单位从事与数据分析及挖掘相关科学研究、技术开发、人才培养和管理等工作的应用型创新社会主义建设者和接班人才,也可继续攻读数据科学、生物信息学、公共卫生等及其相关领域的研究生。
二、专业毕业要求
本专业培养应用型创新人才，应具备沟通、合作、批判式思维和创新能力，应达到以下要求：
1.具备较高的思想道德素质：包括正确的政治方向，遵纪守法、诚信为人，有较强的团队意识和健全的人格。
2.具备较高的文化素质：掌握一定的人文社科基础知识，具有较好的人文修养；具有国际化视野和现代意识和健康的人际交往意识。
3.具备良好的专业素质：受到严格的科学思维训练，掌握一定的科学研究方法，有求实创新的意识和革新精神；在生物与健康数据科学领域具有较好的综合素养和应用能力。
4.具备良好的身心素质：包括健康的体魄、良好的心理素质和生活习惯。
5.扎实掌握高等数学、物理、化学的基础知识。
6.扎实掌握生命科学的基础知识和基本理论。
7.熟练掌握数据科学专业相关数学知识。
8.熟练掌握数据科学专业相关的计算机基础知识，具备运用计算机工具对生物数据进行处理的能力。
9.深刻理解并熟练掌握组学数据分析、蛋白质结构分析等生物信息学专业基础知识，具备实际应用生物信息学专业软件的能力。
10.初步具备生物医学健康类数据的调查收集、整理的技能，具备医学健康数据分析能力。
11.了解生物信息学前沿，初步了解数学建模及算法开发，初步具备发现、提出、分析并应用数据科学原理和技能解决生物学、医学、公众健康领域问题的能力。
12.具备良好的自学习惯和能力、较好的表达交流能力、自主发展能力。
学院(系)院长(主任)或学术委员会主任： 陈新
学院(系)教学院长(主任)：曾万勇
专业教研室主任(专业负责人)： 陈思
2022 年 5 月 20 日
三、课程体系与毕业要求关系矩阵
主干学科：生物信息学
主要课程：普通生物学、生物化学、微生物学、细胞生物学、遗传学、分子生物学、数据结构与算法、数据库基础与数据挖掘、Linux操作系统、Python语言及实验、概率论与数理统计、生物统计学、机器学习算法及实验、信息论、基础生物信息学、蛋白质结构与功能、基因组学、转录组学与蛋白组学及实验。
专业方向： 生物信息学。
课程类型 |
课程名称 |
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 |
毕业要求10 |
毕业要求11 |
毕业要求12 |
1.1 |
1.2 |
1.3 |
2.1 |
2.2 |
3.1 |
3.2 |
4.1 |
4.2 |
5.1 |
5.2 |
5.3 |
6.1 |
6.2 |
6.3 |
6.4 |
7.1 |
7.2 |
8.1 |
8.2 |
8.3 |
8.4 |
9.1 |
9.2 |
9.3 |
10.1 |
10.2 |
11.1 |
11.2 |
11.3 |
12.1 |
12.2 |
12.3 |
通识教育 |
军事理论 |
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C语言程序设计及实验 |
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科研创新训练 |
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大学体育 |
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大学英语 |
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中文写作 |
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思想道德与法制 |
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中国近现代史纲要 |
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马克思主义基本原理 |
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毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论 |
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形势与政策 |
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学科基础 |
高等数学II |
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大学物理III |
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大学化学及实验 |
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有机化学 |
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Linux操作系统 |
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数据结构与算法 |
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概率统计 |
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遗传学 |
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分子生物学及实验 |
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专业必修 |
生物化学Ⅱ |
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细胞生物学 |
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基因组学及实验 |
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蛋白质结构与功能及实验 |
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数据库基础与数据挖掘 |
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转录组学与蛋白组学及实验 |
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机器学习算法及实验 |
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选修 |
通识教育选修课 |
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Python语言及实验 |
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基础生物信息学 |
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生物统计学 |
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信息论 |
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线性代数 |
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R语言编程及实验 |
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基础生物学 |
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基础大学化学 |
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普通生物学 |
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并行处理与分布系统 |
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离散数学 |
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微生物学 |
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流行病学 |
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免疫学 |
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病毒学 |
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发育生物学 |
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生态学 |
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药学基础 |
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代谢组学、表观遗传组学及实验 |
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宏基因组学及实验 |
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纵向数据分析 |
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计算机辅助药物设计及实验 |
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专业英语 |
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文献检索及科技论文写作 |
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思想政治实践 |
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生产实习 |
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专业认识实习 |
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大众健康数据调查收集及分析 |
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医学数据调查收集及分析 |
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基础生物信息学实验 |
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毕业实习与毕业设计(论文) |
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四、课程毕业要求指标点分解方案
生物信息学毕业要求12项要求对应33个指标点分解和课程支撑情况
毕业要求 |
内涵观测点 |
支撑课程 |
1.具备较高的思想道德素质：包括正确的政治方向，遵纪守法、诚信为人，有较强的团队意识和健全的人格 |
1.1 正确的政治方向 |
毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论、马克思主义基本原理、中国近现代史纲要、形势与政策、思想政治实践 |
1.2 较强的团队意识 |
军事技能训练、大学体育、专业认识实习、生产实习 |
1.3 健全的人格 |
军事技能训练、大学体育、美育体育类通识教育选修课、思想道德与法制 |
2.具备较高的文化素质：掌握一定的人文社科基础知识，具有较好的人文修养；具有国际化视野和现代意识和健康的人际交往意识 |
2.1 掌握一定的人文社科基础知识，具有较好的人文修养 |
中文写作、大学英语读写译1-4、大学英语视听说1-4、思想道德与法制、中国近现代史纲要、马克思主义基本原理、毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论、人文社科类通识教育选修课 |
2.2 具有国际化视野和现代意识、具有健康的人际交往意识 |
大学英语读写译1-4、大学英语视听说1-4、形势与政策、专业英语、文献检索及科技论文写作、通识教育选修课、大众健康数据调查收集及分析、医学数据调查收集及分析 |
3.具备良好的专业素质：受到严格的科学思维训练，掌握一定的科学研究方法，有求实创新的意识和革新精神；在生物与健康数据科学领域具有较好的综合素养和应用能力 |
3.1 受到严格的科学思维训练，掌握一定的科学研究方法、有求实创新的意识和革新精神 |
马克思主义基本原理、文献检索及科技论文写作、毕业实习与毕业设计(论文)、科研创新训练 科 |
3.2 在生物与健康数据科学领域具有较好的综合素养和应用能力 |
大众健康数据调查收集及分析、医学数据调查收集及分析、数据处理软件综合应用（上、下）、科研创新训练、专业英语、文献检索及科技论文写作、生产实习、专业认识实习、毕业实习与毕业设计(论文)、基础生物信息学实验 |
4.具备良好的身心素质：包括健康的体魄、良好的心理素质和生活习惯 |
4.1 具备健康的体魄 |
大学体育、免疫学、流行病学、军事技能训练 |
4.2 具备良好的心理素质和生活习惯 |
通识教育选修课、生产实习、马克思主义基本原理、思想道德与法制、军事技能训练 |
5.扎实掌握高等数学、物理、化学的基础知识 |
5.1 扎实掌握高等数学的基础知识 |
高等数学II（1-2）、概率统计、线性代数、离散数学 |
5.2 扎实掌握物理学的基础知识 |
大学物理III |
5.3 扎实掌握化学的基础知识 |
大学化学、大学化学实验、有机化学、基础大学化学 |
6.扎实掌握生命科学的基础知识和基本理论 |
6.1 扎实掌握生命科学的基础知识 |
基础生物学、普通生物学 |
6.2 扎实掌握生化反应及生命体内物质代谢的基础知识 |
生物化学III |
6.3 扎实掌握分子及超分子层次上的生物学知识，扎实掌握遗传学的基本知识和理论 |
生物化学III、分子生物学、分子生物学实验、细胞生物学I、遗传学 |
6.4 扎实掌握重要的生物学知识 |
流行病学、免疫学、病毒学、发育生物学、生态学、药学基础、微生物学II |
7.熟练掌握数据科学专业相关数学知识 |
7.1 熟练掌握数据科学专业相关统计学知识 |
概率统计、生物统计学、信息论、医学及公众健康数据分析（纵向数据分析） |
7.2 熟练掌握数据科学专业相关其它数学知识 |
线性代数、离散数学、基础生物信息学、机器学习算法、机器学习算法实验 |
8.熟练掌握数据科学专业相关的计算机基础知识，具备运用计算机工具对生物数据进行处理的能力 |
8.1 熟练掌握数据科学专业相关编程语言 |
计算机C语言、Python语言及实验、R语言编程及实验、Linux操作系统 |
8.2 熟练掌握数据科学专业相关计算机操作系统 |
Linux操作系统、并行处理与分布系统 |
8.3 熟练掌握数据结构与算法基础知识 |
数据结构与算法、机器学习算法、机器学习算法实验、线性代数 |
8.4 熟练掌握数据库基础知识 |
数据库基础与数据挖掘、Linux操作系统、基础生物信息学、文献检索及科技论文写作 |
9.深刻理解并熟练掌握组学数据分析、蛋白质结构分析等生物信息学专业基础知识，具备实际应用生物信息学专业软件的能力 |
9.1 深刻理解并熟练掌握组学数据分析 |
Linux操作系统、概率统计、基因组学、基因组学实验、生物统计学、信息论、数据库基础与数据挖掘、转录组学与蛋白组学、转录组学与蛋白组学综合实验、代谢组学、表观遗传组学、代谢组学、表观遗传组学综合实验、宏基因组学、宏基因组学综合实验、数据处理软件综合应用（上、下） |
9.2 深刻理解并熟练掌握蛋白质结构与序列分析 |
Linux操作系统、概率统计、生物统计学、信息论、生物化学III、蛋白质结构与功能、蛋白质结构与功能实验、基础生物信息学、数据库基础与数据挖掘、转录组学与蛋白组学、转录组学与蛋白组学综合实验、计算机辅助药物设计、计算机辅助药物设计实验、数据处理软件综合应用（上、下） |
9.3 生物信息学专业软件的实操能力 |
Linux操作系统、基因组学、基因组学实验、蛋白质结构与功能、蛋白质结构与功能实验、基础生物信息学、数据库基础与数据挖掘、机器学习算法、机器学习算法实验、转录组学与蛋白组学、转录组学与蛋白组学综合实验、Python语言、Python语言实验、R语言编程、R语言编程实验、代谢组学、表观遗传组学、代谢组学、表观遗传组学综合实验、宏基因组学、宏基因组学综合实验、医学及公众健康数据分析（纵向数据分析）、计算机辅助药物设计、计算机辅助药物设计实验、基础生物信息学实验、数据处理软件综合应用（上、下）、毕业实习与毕业设计(论文) |
10.初步具备生物医学健康类数据的调查收集、整理的技能，具备医学健康数据分析能力 |
10.1 生物医学健康类数据的调查收集、整理的技能 |
Linux操作系统、概率统计、基础生物信息学、数据库基础与数据挖掘、生物统计学、Python语言、Python语言实验、R语言编程、R语言编程实验、大众健康数据调查收集及分析、医学数据调查收集及分析、数据处理软件综合应用（上、下） |
10.2 医学健康数据分析能力 |
概率统计、机器学习算法、机器学习算法实验、生物统计学、Python语言、Python语言实验、R语言编程、R语言编程实验、医学及公众健康数据分析（纵向数据分析）、大众健康数据调查收集及分析、医学数据调查收集及分析、数据处理软件综合应用（上、下）、流行病学、生态学 |
11.了解生物信息学前沿，初步了解数学建模及算法开发，初步具备发现、提出、分析并应用数据科学原理和技能解决生物学、医学、公众健康领域问题的能力 |
11.1 对生物信息学的发展前沿有所了解 |
科研创新训练、形势与政策、机器学习算法、机器学习算法实验、文献检索及科技论文写作、生产实习、专业认识实习、大众健康数据调查收集及分析、医学数据调查收集及分析、毕业实习与毕业设计(论文) |
11.2 掌握数学建模及算法开发的基础知识 |
计算机C语言、高等数学II、Linux操作系统、数据结构与算法、概率统计、生物统计学、信息论、线性代数、并行处理与分布系统 |
11.3 具备发现、分析、解决生物数据领域问题的初步能力 |
科研创新训练、马克思主义基本原理、数据结构与算法、数据库基础与数据挖掘、机器学习算法、机器学习算法实验、生物统计学、病毒学、生态学、药学基础、文献检索及科技论文写作 |
12.具备良好的自学习惯和能力、较好的表达交流能力、自主发展能力 |
12.1 具备良好的自学习惯和能力 |
科研创新训练、文献检索及科技论文写作、生产实习、毕业实习与毕业设计(论文) |
12.2 具备较好的表达交流能力 |
大学英语读写译1-4、大学英语视听说1-4、中文写作1-2、专业英语、文献检索及科技论文写作、大众健康数据调查收集及分析、医学数据调查收集及分析 |
12.3 具备较好的自主发展能力 |
科研创新训练、形势与政策、通识教育选修课、文献检索及科技论文写作、专业认识实习、 |
五、修业年限、学分要求和授予学位类别
学制：四年 修业年限：3-6年；
毕业学分要求：1.修满160学分，具体要求见下表；2.完成素质拓展学分要求内容，具体要求见生物信息学专业学分表和《武汉轻工大学大学生综合素质拓展学分实施办法》（轻工大普教〔2020〕20号）。
表1 生物信息学专业学分表
课程性质 |
学分 |
必修课 |
通识教育课 |
39 |
学科基础课 |
29.5 |
专业课 |
20 |
集中性实践教学 |
35 |
选修课 |
通识教育课 |
4 |
学科基础课与专业课 |
32.5 |
总学分 |
合计 |
160 |
授予学位类别：理学学士
六、培养措施
1、根据专业人才培养定位，加强课程教学内容、教学方法改革，增加学科前沿知识的教学，使学生知识、能力、素质全面得到培养和训练。
2、加强实践教学，注重学生实践能力培养，保证实验教学、课程设计、各类实习、毕业论文工作质量。
3、扩大人文、社会科学和管理科学的选修课程。学生在校期间必须获取4个以上通识性选修课学分，其中应至少选修2个学分的社会科学类课程。指导和鼓励学有余力的学生跨学科大类辅修专业、副修第二学士学位课程，满足学生个性化发展需要。
4、改革教学方法（如讨论式教学法、Presentation教学法、PBL教学法等）、教学手段与考核内容、考核手段，所有专业必修课均实行研究性教学。改革教学方法，倡导讲授与自学、讨论与交流、指导与研究、理论学习与社会调查相结合的教学方法；运用现代教育技术，拓展教学空间。考核内容注重创新精神和实践能力考核；考核方式灵活多样。
5、实施3至6年弹性修业年限和学籍预警机制，尊重学生的主体地位,拓宽学生个性发展空间。
6、鼓励学生尽早进入科研与实际生产领域，采取具体措施活跃学生科研活动；积极探索和实践第一课堂、第二课堂的协调作用和综合优势，重视课外训练。
七、通识教育必修课模块教学进程表（附表1）
八、学科基础课必修课模块教学进程表（附表2）
九、专业课必修课模块教学进程表(附表3)
十、选修课建议修读课程列表（附表4）
十一、各学期时间分配及进程计划表（附表5）
十二、集中性实践性教学环节安排表(附表6)
十三、学时学分分布及比例表（附表7）
附表1：通识教育课模块必修课教学进程表
课程代码 |
课程名称 |
课程英文名称 |
学分 |
总学时 |
理论授课 |
实验/ 上机/ 实践 （训） |
课程性质 |
考核方式 |
开课学期 |
开课部门 |
备注 |
GEEC1001 |
军事理论 |
Military Theory |
2.0 |
32 |
32 |
|
必修 |
|
1 |
武装部 |
|
COMP2511 |
C语言程序设计 |
C Language Programming |
2.0 |
32 |
32 |
|
必修 |
考试 |
2 |
数计学院 |
|
COMP2512 |
C语言程序设计实验 |
C Language Programming Experiments |
2.0 |
32 |
|
32 |
必修 |
考查 |
2 |
数计学院 |
|
GEEC1002 |
科研创新训练 |
Scientific research and innovation training |
2.0 |
32 |
32 |
|
必修 |
考查 |
1-7 |
各学院 |
|
SPTS2101 |
大学体育1 |
College PE 1 |
1.0 |
32 |
|
32 |
必修 |
考查 |
1 |
体育课部 |
|
SPTS2102 |
大学体育2 |
College PE 2 |
1.0 |
32 |
|
32 |
必修 |
考查 |
2 |
体育课部 |
|
SPTS2103 |
大学体育3 |
College PE 3 |
1.0 |
32 |
|
32 |
必修 |
考查 |
3 |
体育课部 |
|
SPTS2104 |
大学体育4 |
College PE 4 |
1.0 |
32 |
|
32 |
必修 |
考查 |
4 |
体育课部 |
|
SPTS2105 |
大学体育5 |
College PE 5 |
1.0 |
32 |
|
32 |
必修 |
考查 |
5-8 |
体育课部 |
以体育测试形式进行 |
FORL2204 |
大学英语读写译1 |
College English Reading Writing and Translation I |
2.0 |
32 |
32 |
|
必修 |
考试 |
1 |
外国语学院 |
|
FORL2208 |
大学英语视听说1 |
College English Viewing Listening and Speaking I |
1.0 |
16 |
16 |
|
必修 |
考试 |
1 |
外国语学院 |
|
FORL2205 |
大学英语读写译2 |
College English Reading Writing and Translation II |
2.0 |
32 |
32 |
|
必修 |
考试 |
2 |
外国语学院 |
|
FORL2209 |
大学英语视听说2 |
College English Viewing Listening and Speaking II |
1.0 |
16 |
16 |
|
必修 |
考试 |
2 |
外国语学院 |
|
FORL2206 |
大学英语读写译3 |
College English Reading Writing and Translation III |
2.0 |
32 |
32 |
|
必修 |
考试 |
3 |
外国语学院 |
通过外语水平考试者可选中文写作1、2 |
FORL2210 |
大学英语视听说3 |
College English Viewing Listening and Speaking III |
1.0 |
16 |
16 |
|
必修 |
考试 |
3 |
外国语学院 |
FORL2207 |
大学英语读写译4 |
College English Reading Writing and Translation IV |
2.0 |
32 |
32 |
|
必修 |
考试 |
4 |
外国语学院 |
FORL2214 |
大学英语视听说4 |
College English Viewing Listening and Speaking IV |
1.0 |
16 |
16 |
|
必修 |
考试 |
4 |
外国语学院 |
CHNL2101 |
中文写作1 |
Chinese Writing 1 |
3.0 |
48 |
48 |
|
必修 |
考试 |
3 |
文传学院 |
通过外语水平考试者可选择该课程 |
CHNL2102 |
中文写作2 |
Chinese Writing 1I |
3.0 |
48 |
48 |
|
必修 |
考试 |
4 |
文传学院 |
IPTC2101 |
思想道德与法制 |
Morality and the Rule of Law |
2.5 |
40 |
40 |
|
必修 |
考试 |
1 |
马克思学院 |
|
IPTC2102 |
中国近现代史纲要 |
Conspectus of Chinese Modern History |
2.5 |
40 |
40 |
|
必修 |
考试 |
2 |
马克思学院 |
IPTC2103 |
马克思主义基本原理 |
Basic Principles of Marxism |
2.5 |
40 |
40 |
|
必修 |
考试 |
3 |
马克思学院 |
IPTC2104 |
毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论 |
Conspectus of Mao Zedong Thought and Theoretical System of Socialism with Chinese Characteristics |
4.5 |
72 |
72 |
|
必修 |
考试 |
4 |
马克思学院 |
FEEC0200 |
形势与政策 |
Situation and Policy |
2.0 |
64 |
64 |
|
必修 |
考查 |
1-8 |
马克思学院 |
|
必修课合计 |
39.0 |
736 |
544 |
192 |
|
|
|
|
|
附表2：学科基础课模块必修课教学进程表
课程代码 |
课程名称 |
课程英文名称 |
学分 |
总学时 |
理论授课 |
实验/ 上机/ 实践 （训） |
课程性质 |
考核方式 |
开课学期 |
开课部门 |
备注 |
MATH2216 |
高等数学II1 |
Advanced Mathematics II1 |
4.5 |
72 |
72 |
|
必修 |
考试 |
1 |
数计学院 |
|
MATH2204 |
高等数学II2 |
Advanced Mathematics II2 |
4.0 |
64 |
64 |
|
必修 |
考试 |
2 |
数计学院 |
|
PHYS2105 |
大学物理III |
College Physics |
4.0 |
64 |
64 |
|
必修 |
考试 |
2 |
电气学院 |
|
CHEM2751 |
大学化学 |
College Chemistry |
3.0 |
48 |
48 |
|
必修 |
考试 |
1 |
化环学院 |
须同时选 |
CHEM2752 |
大学化学实验 |
College Chemistry Experiments |
2.0 |
32 |
|
32 |
必修 |
考查 |
2 |
化环学院 |
CHEM2753 |
有机化学 |
Organic chemistry |
2.0 |
32 |
32 |
|
必修 |
考试 |
1 |
化环学院 |
|
BIOL3502 |
Linux操作系统 |
Linux Operating System |
2.0 |
32 |
32 |
|
必修 |
考试 |
3 |
数计学院 |
|
COMP2509 |
数据结构与算法 |
Data Structure and Algorithms |
2.0 |
32 |
32 |
|
必修 |
考试 |
4 |
数计学院 |
|
BIOL3501 |
概率统计 |
Probability and Statistics |
2.0 |
32 |
32 |
|
必修 |
考试 |
3 |
生科学院 |
|
BIOL3303 |
遗传学 |
Genetics |
2.0 |
32 |
32 |
|
必修 |
考试 |
4 |
生科学院 |
|
BIOL4303 |
分子生物学 |
Molecular Biology |
2.0 |
32 |
32 |
|
必修 |
考试 |
6 |
生科学院 |
|
理、工、农、艺 |
29.5 |
472 |
440 |
32 |
|
|
|
|
|
经、管、文 |
|
附表3：专业课模块必修课教学进程表
课程代码 |
课程名称 |
课程英文名称 |
学分 |
总学时 |
理论授课 |
实验/ 上机/ 实践 （训） |
课程性质 |
考核方式 |
开课学期 |
开课部门 |
备注 |
BIOL3306 |
生物化学III |
Biochemistry II |
2.0 |
32 |
32 |
|
必修 |
考试 |
3 |
生科学院 |
|
BIOL4301 |
细胞生物学I |
Cell Biology II |
2.0 |
32 |
32 |
|
必修 |
考试 |
3 |
生科学院 |
|
BIOL4503 |
基因组学 |
Genomics |
2.0 |
32 |
32 |
|
必修 |
考试 |
5 |
生科学院 |
须同时选。先修Linux系统及Python语言 |
BIOL4504 |
基因组学实验 |
Genomics Experiments |
1.0 |
32 |
|
32 |
必修 |
考查 |
5 |
生科学院 |
BIOL4505 |
蛋白质结构与功能 |
Protein Structures and Functions |
3.0 |
48 |
48 |
|
必修 |
考试 |
5 |
生科学院 |
须同时选。先修Linux系统及Python语言 |
BIOL4506 |
蛋白质结构与功能实验 |
Protein Structures and Functions Experiments |
1.0 |
32 |
|
32 |
必修 |
考查 |
5 |
生科学院 |
BIOL4507 |
数据库基础与数据挖掘 |
Fundementals of Database and Data Mining |
2.0 |
32 |
32 |
|
必修 |
考试 |
6 |
生科学院 |
|
BIOL4508 |
转录组学与蛋白组学 |
Transcriptomics and Proteomics |
2.0 |
32 |
32 |
|
必修 |
考试 |
6 |
生科学院 |
须同时选。先修Python或R语言 |
BIOL4509 |
转录组学与蛋白组学综合实验 |
Transcriptomics and Proteomics Experiments |
1.0 |
32 |
|
32 |
必修 |
考查 |
6 |
生科学院 |
BIOL4510 |
机器学习算法 |
Machine Learning Algorithms |
2.0 |
32 |
32 |
|
必修 |
考试 |
6 |
生科学院 |
须同时选。先修python语言 |
BIOL4511 |
机器学习算法实验 |
Machine Learning Algorithms Experiments |
2.0 |
32 |
|
32 |
必修 |
考查 |
6 |
生科学院 |
必修课小计 |
20.0 |
368 |
240 |
128 |
|
|
|
|
|
附表4：选修课建议修读课程列表
课程代码 |
课程名称 |
课程英文名称 |
学分 |
总学时 |
理论授课 |
实验/ 上机/ 实践 （训） |
课程类别 |
考核方式 |
开课学期 |
开课部门 |
备注 |
|
通识教育选修课 |
General Education Electives |
4.0 |
64 |
64 |
|
通识课 |
考查 |
2-7 |
全校各学院 |
需至少选修人文社科类2学分和美育体育类2学分 |
BIOL4501 |
Python语言 |
Python Language |
2.0 |
32 |
32 |
|
必修 |
考试 |
4 |
生科学院 |
必选，须同时选 |
BIOL4502 |
Python语言实验 |
Python Language Experiments |
1.0 |
32 |
|
32 |
必修 |
考查 |
4 |
生科学院 |
BIOL4327 |
基础生物信息学 |
Basic Bioinformatics |
2.0 |
32 |
32 |
|
必修 |
考试 |
4 |
生科学院 |
必选 |
BIOL3305 |
生物统计学 |
Biostatistics |
2.0 |
32 |
32 |
|
学科基础课 |
考查 |
4 |
生科学院 |
必选，先修概率论与数理统计 |
COMP4514 |
信息论 |
Information theory |
2.0 |
32 |
32 |
|
学科基础课 |
考查 |
5 |
数计学院 |
必选，先修概率论与数理统计 |
MATH2211 |
线性代数 |
Linear Algebra |
2.0 |
32 |
32 |
|
学科基础课 |
考查 |
5 |
数计学院 |
必选 |
BIOL4512 |
R语言编程 |
R Language Programming |
2.0 |
32 |
32 |
|
学科基础课 |
考查 |
5 |
生科学院 |
须同时选。强烈推荐选修 |
BIOL4513 |
R语言编程实验 |
R Language Programming Experiments |
1.0 |
32 |
|
32 |
学科基础课 |
考查 |
5 |
生科学院 |
BIOL3311 |
基础生物学 |
Basic Biology |
1.0 |
16 |
16 |
|
学科基础课 |
考查 |
1 |
生科学院 |
高考没考生物的建议选修 |
CHEM2434 |
基础大学化学 |
Basic College Chemistry |
1.0 |
16 |
16 |
|
学科基础课 |
考查 |
1 |
化环学院 |
高考没考化学的建议选修 |
BIOL4306 |
普通生物学 |
General Biology |
2.0 |
32 |
32 |
|
学科基础课 |
考查 |
3 |
生科学院 |
强烈推荐选修 |
BIOL4526 |
并行处理与分布系统 |
Parallel Processing and Distributed System |
2.0 |
32 |
32 |
|
学科基础课 |
考查 |
5 |
生科学院 |
|
COMP3112 |
离散数学 |
Discrete Mathmatics |
2.0 |
32 |
32 |
|
学科基础课 |
考查 |
6 |
数计学院 |
|
BIOL4527 |
分子生物学实验 |
Molecular Biology Experiments |
1.0 |
32 |
|
32 |
学科基础课 |
考查 |
6 |
生科学院 |
须同时修分子生物学 |
BIOL4138 |
微生物学II |
Microbiology I |
2.0 |
32 |
32 |
|
学科基础课 |
考查 |
4 |
生科学院 |
|
BIOL4514 |
流行病学 |
Epidemiology |
2.0 |
32 |
32 |
|
学科基础课 |
考查 |
5 |
生科学院 |
|
BIOL4515 |
免疫学 |
Immunology |
2.0 |
32 |
32 |
|
学科基础课 |
考查 |
6 |
生科学院 |
|
BIOL4343 |
病毒学 |
Virology |
2.0 |
32 |
32 |
|
学科基础课 |
考查 |
5 |
生科学院 |
|
BIOL4516 |
发育生物学 |
Developmental Biology |
2.0 |
32 |
32 |
|
学科基础课 |
考查 |
6 |
生科学院 |
|
BIOL4302 |
生态学 |
Ecology |
2.0 |
32 |
32 |
|
学科基础课 |
考查 |
6 |
生科学院 |
|
BIOL4517 |
药学基础 |
Fundementals of Pharmacology |
2.0 |
32 |
32 |
|
学科基础课 |
考查 |
6 |
生科学院 |
|
BIOL4518 |
代谢组学和表观遗传组学 |
Metabolomics and Epigenomics |
3.0 |
48 |
48 |
|
专业课 |
考查 |
6 |
生科学院 |
须同时选。先修Python或R语言 |
BIOL4519 |
代谢组学和表观遗传组学综合实验 |
Comprehensive Experiments of Metabolomics and Epigenomics |
2.0 |
32 |
|
32 |
专业课 |
考查 |
6 |
生科学院 |
BIOL4520 |
宏基因组学 |
Metagenomics |
2.0 |
32 |
32 |
|
专业课 |
考查 |
7 |
生科学院 |
须同时选。先修Python或R语言 |
BIOL4521 |
宏基因组学综合实验 |
Comprehensive Experiments of Metagenomics |
1.0 |
32 |
|
32 |
专业课 |
考查 |
7 |
生科学院 |
BIOL4522 |
医学及公众健康数据分析（纵向数据分析） |
Longitudinal Data Analysis |
2.0 |
32 |
32 |
|
专业课 |
考查 |
7 |
生科学院 |
先修线性代数及离散数学 |
BIOL4523 |
计算机辅助药物设计 |
Computer-Aided Drug Design |
2.0 |
32 |
32 |
|
专业课 |
考查 |
7 |
生科学院 |
须同时选。先修蛋白质结构与功能 、Linux操作系统 |
BIOL4524 |
计算机辅助药物设计实验 |
Computer-Aided Drug Design Experiments |
1.0 |
32 |
|
32 |
专业课 |
考查 |
7 |
生科学院 |
BIOL4525 |
专业英语 |
Professional Enghish |
2.0 |
32 |
32 |
|
专业课 |
考查 |
7 |
生科学院 |
|
BIOL4326 |
文献检索及科技论文写作 |
Literature retrieval and scientific paper writing |
2.0 |
32 |
32 |
|
专业课 |
考查 |
7 |
生科学院 |
|
理、工、农、艺 |
32.5 |
520 |
|
|
|
|
|
|
|
经、管、文 |
|
附表5：各学期时间分配及进程计划表
学期 |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
11 |
12 |
13 |
14 |
15 |
16 |
17 |
18 |
19 |
20 |
理论教 学周数 |
备注 |
一 |
※ |
※ |
※ |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
| |
16 |
|
二 |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
|
| |
|
|
16 |
|
三 |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
|
| |
|
|
16 |
|
四 |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
|
| |
Z |
Z |
16 |
|
五 |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
|
| |
Z |
Z |
16 |
|
六 |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
|
| |
Z |
Z |
16 |
|
七 |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
|
| |
Q |
S |
16 |
Q:专业认识实习 |
八 |
B |
B |
B |
B |
B |
B |
B |
B |
B |
B |
B |
B |
B |
B |
B |
B |
|
|
|
|
0 |
B |
附表6：集中性实践教学环节安排表
序号 |
名称 |
英文名称 |
课程性质 |
周数(学时) |
学分 |
执行学期 |
备 注 |
GEEC1003 |
军事技能训练 |
Military skills training |
必修 |
2 |
2.0 |
1 |
|
FEEC0300 |
思想政治实践 |
Practice of Ideology and Politics |
必修 |
32 |
2.0 |
1-4 |
马克思主义学院统一安排考核 |
PRAC0225 |
生产实习 |
Production Practice |
必修 |
2 |
2.0 |
4-7任意一学期 |
由学生自主联系(导师推荐)生物及医学健康数据公司或单位，在暑假完成两周在厂实习，并出具实习证明，由院或教研室进行考核。 |
PRAC0215 |
专业认识实习 |
Professional Social Practice |
必修 |
1 |
1.0 |
7 |
生科学院组织，主要见习生物及医学健康数据公司或单位 |
PRAC0232 |
大众健康数据调查收集及分析 |
Practice on Collection and Analysis of Public Health Data |
必修 |
3 |
3.0 |
4 |
|
PRAC0232 |
医学数据调查收集及分析 |
Practice on Collection and Analysis of Medical Data |
必修 |
3 |
3.0 |
6 |
|
PRAC0231 |
基础生物信息学实验 |
Practice on Basic Bioinformatics Experiments |
必修 |
2 |
2.0 |
5 |
基础生物信息学软件使用 |
PRAC0231 |
数据处理软件综合应用（上） |
Comprehensive Practice on Data Processing Softwares I |
必修 |
2 |
2.0 |
5 |
|
PRAC0231 |
数据处理软件综合应用（下） |
Comprehensive Practice on Data Processing Softwares II |
必修 |
2 |
2.0 |
6 |
|
PRAC0254 |
毕业实习与毕业设计(论文) |
Graduation Practice and Design (Thesis) |
必修 |
16 |
16.0 |
8 |
|
合计 |
35.0 |
|
|
附表7：生物信息学专业学时学分分布及比例表
附表7-1：理、工、农、艺专业学时学分分布表
|
课程模块 |
课程性质 |
学时（周） |
学分 |
课堂教学 |
通识教育课 |
必修课 |
624 |
39 |
选修课 |
64 |
4 |
小计 |
688 |
43 |
学科基础课与 专业课 |
学科基础必修课 |
536 |
29.5 |
专业必修课 |
400 |
20 |
选修课 |
520 |
32.5 |
小计 |
1456 |
82 |
课内学时总计 |
2144 |
125 |
实践教学 |
集中性实践教学 |
必修 |
35周 |
35 |
总学分 |
160 |
附表7-2：生物信息学专业学时学分比例表
项 目 |
时（周）、 学分数 |
百分比（%） |
备注 |
必修课与选修课 |
必修课 |
1576，88.5 |
75.2，70.8 |
|
选修课 |
520，36.5 |
24.8，29.2 |
课堂教学与实践环节 |
课堂教学 |
125 |
78.1 |
|
实践环节 |
集中性实践教学 |
35 |
21.9 |
理论课与实验课 |
理论课 |
1224，74.5 |
77.7，84.2 |
指必修课，实验课含上机 |
实验课 |
352，14 |
22.3，15.8 |
|
|
|
|
|
|
