2018寒假科研营： 用大数据发现人类复杂疾病治疗的新契机
此实习项目专门为计划申请数据分析、生物学、生物医学、统计学、运筹学、应用数学、计算机科学、控制科学等交叉专业学科的学生所设计。学生将跟随导师一同工作，了解生物大数据的基本概念，学习一门重要的编程语言，利用数据挖掘中的算法解决生物领域中的实际问题。
适合人群
计划申请数据分析、生物学、生物医学、统计学、运筹学、应用数学、计算机科学、控制科学等相关专业的大学生。
参与流程
本项目是基于大数据挖掘的网络药理学和人类复杂疾病预测研究：
· 介绍克隆技术，DNA双螺旋结构的发现及人类基因组工程
· 介绍组学技术的发展，生物信息学发展与前沿
· 介绍生物大数据的基本概念，生物大数据在医学健康领域的重要作用
· 学会利用相关数据库检索查找科研资料和生物数据
· 介绍精准医学和个体化医疗
· 介绍非编码RNA,非编码RNA与精准医学和药物研发,非编码RNA资源数据库
· 介绍生物信息学的概念,有意思的复杂网络
· 简单介绍一门重要的编程语言，为后续动手实践做铺垫
· 案例研究，介绍一个基于信息科学算法解决复杂疾病治疗相关问题的经典案例
· 案例研究，介绍一个基于信息科学算法解决药物研发相关问题的经典案例
· 学生实现随机游走中的相关算法，并应用于具体生物数据和问题中，得到预测结果，实现对学生的考核
申请策略项目收获
1.知识储备与前沿运用：学生将跟随国内顶尖导师一同工作，学习一门重要的编程语言，通过了解前沿案例，明确知识的实际运用;并亲自完成小项目，利用数据挖掘中的算法解决生物领域中的实际问题。以帮助申请数据分析、统计学、运筹学、应用数学、生物医学等交叉专业学科的学生夯实知识基础，明确学习兴趣与国外求学的动机与目标。
2.科研过程引领与实践：学生会在导师的讲解中明确一个课题研究进行的整个过程，并需要亲自完成一个小项目来应用和检测所学，并在过程中和导师沟通，透彻所学，并有所延伸。
3.学术人脉与申请助力：项目本身的实践让学生明确学习的原因与兴趣，坚定留学信心，同时有知识的增加和项目实践，使学生在文书写作中有高质量的素材积累，让学生在套磁、面试、甚至以后找工作的过程中，都有话可说。实习结束后，导师还会根据学生表现出具推荐信，让学生离Dream school更近一步！
申请策略end 留学案例常见问题
项目时间：2018.2.1-2.7
师资介绍：现任中国知名大学教授、博导、该校生物信息研究所所长、越崎学者。至今在Briefingsin Bioinformatics (影响因子9.617，2篇)、Nucleic AcidsResearch (影响因子8.026)Oncotarget (影响因子6.359，6篇，4篇第一作者，6篇通讯作者)、Bioinformatics (影响因子 5.323)、Plos ComputationalBiology(影响因子4.62)、Nature旗下杂志Scientific Reports(影响因子 5.578, 6篇，均为第一作者兼通讯作者)等国际一流期刊发表论文36篇(SCI论文32篇，影响因子累计约155)，其中第一作者23篇, 通讯作者24篇，发表论文被Nature Chemistry、Nature ReviewsEndocrinology、Gut、Circulation、Circulation research、Trends in genetics、Pharmacology &Therapeutics、Briefingsin Bioinformatics、Cancerresearch、Nucleicacids research等国际著名杂志引用共计637次，参编专著4部，获得授权专利1项，主持或以骨干身份参与国家自然科学基金重大研究计划、国家自然科学基金重点基金、国家自然科学基金青年基金、国家自然科学基金专项基金项目数学天元基金、中国矿业大学越崎学者人才引进项目等13项重要项目。担任36家国际主流杂志的编委、特约编委和审稿人。
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