QMUL生物信息学课程可以提前预习什么内容？

伦敦玛丽女王大学(QMUL)生物信息学课程旨在教你如何分析、整合、可视化和运行大型数据集，从而在生物科学领域探索新的发现并揭示新的见解。如果你打算提前预习生物信息学硕士课程，可以先了解一下该专业核心课程的主要内容，然后再制定预习计划。

1、生物信息学研究项目

这个研究项目提供了一个令人兴奋的机会来进行一项新颖的生物信息学研究。每个项目的性质将通过学生、课程组织者和项目主管之间的讨论来确定，但总是会涉及生物或生物医学研究领域的数据分析和/或软件开发。该项目为学生将来从事行业工作或研究(博士)学习提供了丰富的经验和良好的准备。

2、生物学中的人工智能和数据科学

本课程介绍了数据科学和人工智能，特别侧重于通过转录组学、蛋白质组学和代谢组学等方法产生的分子数据的分析。讲座涵盖了用于以下任务的方法、算法和资源：蛋白质和代谢物的鉴定和定量、蛋白质结构的确定、使用探索性分析和机器学习发现和识别这些数据中的模式、数据整合、基于现有知识背景解释数据，以及生物分子之间相互作用的大规模分析。实践练习用于获得与该领域相关的软件工具、数据格式和数据库的经验。

3、生物科学家编码

本课程使用该领域流行的脚本语言，提供了计算机编程(俗称“编码”)的实践介绍。重点是为可重复的以数据为中心的科学工作开发强大的软件。课程介绍了关键的编程概念，然后将这些概念结合起来回答生物学相关的问题。

4、生物学家统计学

本课程侧重于使用编程语言R教授统计数据分析。课程将介绍R编码、探索性数据分析和可视化，以及统计测试和学习的基础知识。该课程将通过理论讲座和计算实践教授，后者涉及实验数据集的动手分析。

5、Unix和大基因组数据集分析

本课程介绍了大数据的管理和分析，尤其侧重于基因组序列数据的分析。讲座首先介绍相关的数据类型和数据处理技巧。随后涵盖了生物信息学方法、算法和用于任务的资源，如阅读清理、基因组组装、基因发现、变异体调用、群体基因组学，以及用于此类分析的警告和质量控制方法。实践练习用于提供Unix命令行、高性能计算以及使用这些技术运行计算密集型基因组分析工具的经验。

6、生物信息学软件开发小组项目

这门课程中，学生将根据一个软件的书面规范，以小组为单位完成一个项目。团队需要设计适当的软件架构和开发计划，并将具体任务分配给每个团队成员。该项目涉及早期课程中教授的基因组学、后基因组学、编码和统计学知识以及一些新的主题。

综上所述，QMUL生物信息学硕士共有四门必修课程，一个小组项目，以及一篇一万字的论文。如果你能做好上述课程的预习准备，就能更顺利地完成项目和论文，并最终获得硕士学位。