生物学的未来是生物信息学——利用最先进的统计数据和机器学习来深入了解复杂系统的计算分析程序。我们已经进入了一个生物科学空前扩张的时代，我们的数据现在以比摩尔定律更快的速度增长。
生物科学因组学的出现而发生了翻天覆地的变化。在分子测序和质谱的革命性进步的支持下，现在可以在六小时内对基因组进行测序，同时评估基因组中每个基因的表达水平，量化蛋白质和代谢物的丰度，并确定单个细胞的表观遗传和调控格局。通过对大量数据集的综合分析产生假设，并使用包括CRISPR在内的第三代基因组工程技术进行高通量测试。
本课程由五个教学模块、一个小组项目和一个独立项目组成。教学模块为您提供统计学、计算机编程和分子生物学方面的基础知识和技能，然后利用这些技能来帮助您理解和参与正在进行的生物数据科学革命。
该课程从对基本功能的快节奏介绍开始。通过个性化和以学生为中心的教学，以及异质的小组工作，它将为对数据分析感兴趣的湿台生物学家和临床医生，以及希望从事生物学研究的统计学家或计算机科学家准备现代生物信息学。
然后，您将了解测序模式，这些模式已将获得人类基因组的成本从超过10亿磅降低到不到1000美元，以及这些技术在生物医学和环境科学中的许多应用。除了 DNA 和 RNA 测序之外，您还将了解质谱和核磁共振波谱如何开启蛋白质测序和代谢组学——研究系统中存在的所有小分子或代谢物。您将学习如何将这些数据类型与高内涵成像集成，以将分子变化映射到复杂系统的四维表示上，包括人类神经系统和淡水生态。
密切监督的个人项目将使你为大规模解决现实世界的研究或工业问题做好准备，而高度互动的小组项目将使团队能够应对对个人来说过于复杂的挑战。项目是与我们世界领先的教师和我们在西米德兰兹郡的许多工业合作伙伴合作开发的，确保您为学术或工业职业道路做好同样准备。
为什么要学习这门课程？
- 了解如何分析每种主要组学数据类型——超越下一代测序，了解质谱、新兴的单分子技术、基因组工程和综合分析工具集，这些工具集揭示了这些模式与其他不同模式（如健康合作伙伴）之间的协同作用
- 获得统计机器学习的基础，为信息科学的职业生涯做好准备
- 探索生物科学的前沿，从精准医学到精准农业，以及包括分子生态系统生物学和拓扑数据分析在内的新兴领域。
- 与西米德兰兹基因组医学中心的专家合作，扩展我们对人类基因组生物学的基础理解：伯明翰大学医院是100,000基因组计划的主要贡献者，该计划与生物信息学硕士课程紧密结合
- 在英国及其他地区发展最快的工业和学术领域之一发现新的机会。
