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时间:2018-08-31
《医学生物信息学人才培养的理论研究(共字)》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在教育资源-天天文库。
1、医学生物信息学人才培养的理论研究(共5270字) 摘要:医学生物信息学是应用计算生物学和生物信息学为研究基础和临床医学的一门学科,是计算机科学、信息科学与医学的交叉学科。虽然这门学科在我国已开设了一段时间,但在实际应用中,仍存在教育理论与实践脱节的情况。文章从医学研究工作者和临床医师的角度,分析了医学科学研究和临床医疗工作对医学生物信息学人才培养的需求,提出从加强医学生生物信息学思维培养,强化医学生物信息学专业人才实践和综合能力培训两个方面对医学生物信息学教育模式进行改进,以期通过二者的配合和衔接,
2、使医学生物信息学真正成为有效连接基础研究与临床医疗的桥梁,满足现代医学研究和医疗发展的需要。 关键词:生物信息学;医学;教育;建议 医学生物信息学人才培养的理论研究(共5270字) 摘要:医学生物信息学是应用计算生物学和生物信息学为研究基础和临床医学的一门学科,是计算机科学、信息科学与医学的交叉学科。虽然这门学科在我国已开设了一段时间,但在实际应用中,仍存在教育理论与实践脱节的情况。文章从医学研究工作者和临床医师的角度,分析了医学科学研究和临床医疗工作对医学生物信息学人才培养的需求,提出从加强医学
3、生生物信息学思维培养,强化医学生物信息学专业人才实践和综合能力培训两个方面对医学生物信息学教育模式进行改进,以期通过二者的配合和衔接,使医学生物信息学真正成为有效连接基础研究与临床医疗的桥梁,满足现代医学研究和医疗发展的需要。 关键词:生物信息学;医学;教育;建议 医学生物信息学人才培养的理论研究(共5270字) 摘要:医学生物信息学是应用计算生物学和生物信息学为研究基础和临床医学的一门学科,是计算机科学、信息科学与医学的交叉学科。虽然这门学科在我国已开设了一段时间,但在实际应用中,仍存在教育理论
4、与实践脱节的情况。文章从医学研究工作者和临床医师的角度,分析了医学科学研究和临床医疗工作对医学生物信息学人才培养的需求,提出从加强医学生生物信息学思维培养,强化医学生物信息学专业人才实践和综合能力培训两个方面对医学生物信息学教育模式进行改进,以期通过二者的配合和衔接,使医学生物信息学真正成为有效连接基础研究与临床医疗的桥梁,满足现代医学研究和医疗发展的需要。 关键词:生物信息学;医学;教育;建议 医学生物信息学人才培养的理论研究(共5270字) 摘要:医学生物信息学是应用计算生物学和生物信息学为研
5、究基础和临床医学的一门学科,是计算机科学、信息科学与医学的交叉学科。虽然这门学科在我国已开设了一段时间,但在实际应用中,仍存在教育理论与实践脱节的情况。文章从医学研究工作者和临床医师的角度,分析了医学科学研究和临床医疗工作对医学生物信息学人才培养的需求,提出从加强医学生生物信息学思维培养,强化医学生物信息学专业人才实践和综合能力培训两个方面对医学生物信息学教育模式进行改进,以期通过二者的配合和衔接,使医学生物信息学真正成为有效连接基础研究与临床医疗的桥梁,满足现代医学研究和医疗发展的需要。 关键词
6、:生物信息学;医学;教育;建议 医学生物信息学人才培养的理论研究(共5270字) 摘要:医学生物信息学是应用计算生物学和生物信息学为研究基础和临床医学的一门学科,是计算机科学、信息科学与医学的交叉学科。虽然这门学科在我国已开设了一段时间,但在实际应用中,仍存在教育理论与实践脱节的情况。文章从医学研究工作者和临床医师的角度,分析了医学科学研究和临床医疗工作对医学生物信息学人才培养的需求,提出从加强医学生生物信息学思维培养,强化医学生物信息学专业人才实践和综合能力培训两个方面对医学生物信息学教育模式进行
7、改进,以期通过二者的配合和衔接,使医学生物信息学真正成为有效连接基础研究与临床医疗的桥梁,满足现代医学研究和医疗发展的需要。 关键词:生物信息学;医学;教育;建议 生物信息学(Bioinformatics)是一门发展迅速的生物学分支学科,由生物学、计算机学、信息管理学、应用数学及统计学等多门学科相互交叉而形成,本质是利用计算机技术解决生物学问题,通过信息的处理和整合实现发现和创新。它主要包括以下3个方面的内容:①生物数据的收集、整理、存储、检索、加工、分析和整合;②生物系统和结构的建模;③与生物
8、科学相关的计算机技术的应用,这个范围还在不断的扩增中[1]。医学生物信息学是指以医学研究和临床应用为中心开设的生物信息学,本文讨论的内容主要围绕医学生物信息学展开。近20年来,互联网、数据库和计算方法的发展,为生物信息学的研究提供了更为广泛和灵活的方法;多种模式生物基因组测序的完成,功能基因组、蛋白质组研究的开展,各种高通量生物实验技术快速发展为生物信息学,提供了更大研究空间的同时,也对海量的生物学数据进行有效地挖掘和整合提出了严峻的挑战;而以基础研究与临床医疗结合为
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