(一)生物信息学(Bioinformatics)

　　研究方向：

　　生物信息学以基因组学为核心，逐渐拓展至转录组学、蛋白质组学、代谢组学等多个领域。通过对生物大数据的收集、整理、分析与挖掘，揭示生命活动的奥秘，为疾病诊断、药物研发等提供重要支持。

　　适合申请背景：

　　适合具有生物、化学、数学、计算机等理工科背景的学生申请。生命科学、计算机背景，以及具备生化背景和量化背景的申请者更具优势。

　　能力要求：

　　申请者需掌握扎实的生物学知识，同时具备较强的编程能力，熟悉至少一种编程语言(如 Python、R 等)，能够运用相关软件工具进行生物数据分析。

　　(二)生物统计(Biostatistics)

　　研究方向

　　生存分析：研究事件发生的时间及其影响因素，广泛应用于医学、公共卫生等领域，如疾病预后分析、药物疗效评估等。

　　纵向数据分析：针对同一研究对象在不同时间点收集的数据进行分析，探究变量随时间的变化趋势及其影响因素。

　　统计遗传学：运用统计学方法研究基因与疾病、性状之间的关联，为遗传病的诊断、预防与治疗提供依据。

　　专业设置：

　　一般设置在公共卫生学院(School of Public Health)下，作为公共卫生硕士(MPH)的生物统计分支，或设在数学、统计系或医学院(School of Medicine)下。

　　(三)生物技术(Biotechnology)

　　研究方向

　　微生物与免疫学：研究微生物的生理特性、致病机制以及机体的免疫应答反应，为传染病的防治、疫苗研发等提供理论基础。

　　分子生物/细胞生物：从分子和细胞水平探究生命活动的规律，涉及基因表达调控、细胞信号转导、细胞分化与发育等研究内容。

　　生物制药方面：运用生物技术手段开发新型药物，如基因工程药物、抗体药物等，提高药物疗效与安全性。

　　食品安全：研究食品中有害物质的检测、控制与消除方法，保障食品质量与安全。

　　专业设置：

　　一般大都设在美国文理学院下面。

　　(四)生物医学工程(Biomedical Engineering)

　　研究方向

　　生物传感与检测技术：研发用于检测生物分子、细胞、组织等生物信息的传感器与检测设备，实现对生物信号的实时、准确监测。

　　医学影像与图像处理：运用工程技术手段获取人体内部结构与功能的影像信息，并通过图像处理算法提高影像质量，辅助疾病诊断。

　　生物医学信号处理：对生物电信号(如心电、脑电等)进行采集、分析与处理，提取有用的生理信息，为临床诊断与治疗提供依据。

　　生物材料与组织工程：研究开发用于替代、修复或增强人体组织与器官功能的生物材料，以及利用细胞与生物材料构建组织与器官的技术。

　　医学机器人与康复工程：设计开发用于手术辅助、康复治疗等医学领域的机器人系统，提高医疗服务效率与质量。

　　基因编辑与细胞治疗：运用基因编辑技术对基因进行修饰与调控，以及利用细胞治疗技术治疗疾病，为疑难病症的治疗带来新的希望。

　　专业设置：

　　一般开设在工程学院下的生物医学工程系下，是著名的 STEM 项目。

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