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生物类专业(专业生物学)

发布时间:2024-11-01 08:48:01 奥数 741次 作者:合肥育英学校

之前助理给大家分析了美国的生物专业。

您可以在这里查看

生物类专业(专业生物学)

科学的生物科学

生物学专业是一门跨学科性很强的学科。随着科学技术的快速发展,学科的划分越来越细,学科的交叉性越来越强,许多与生物学相关的新兴学科方兴未艾。

俗话说“生物专业毕业等于失业”,很多学生都对这个专业敬而远之。

然而,随着科学技术的发展,与生物学结合的交叉学科专业如雨后春笋般涌现,如生物工程专业、生物医学工程、生物统计学、生物信息学等学科在就业市场上显示出其独特的优势。具有这种跨学科技能的综合性高素质人才在就业市场上很受欢迎。

生物工程专业Bioengineering

美国生物工程专业包括5大项目

基因工程(基因工程)

细胞工程

微生物工程(发酵工程)

酶工程(生化工程)

生物反应器工程

在这五个主要领域中,前两个的作用是利用常规细菌(或动植物细胞系)作为特定遗传物质的受体,使它们获得外源基因,成为可以表达超远性状的新物种——“工程细菌”或“工程细胞系”。后三者的作用就是为这一具有巨大潜在价值的新物种创造良好的生长繁殖条件,进行规模化培育,充分释放其内在潜力,为人们提供巨大的经济和社会效益。

就业方向

出国

生物工程是一门综合性交叉发展的学科,与应用紧密结合。国外多所著名大学重视其发展,因此出国深造的机会很大,发展空间更大。

找工作

适用于制药、食品、环保、商检等部门的生物制品的技术开发、工程设计、生产管理和产品性能检测与分析以及教学部门的科研和教学工作。

本科生直接从事科研工作的可能性不大。有的毕业生会转向其他行业,有的毕业生会从事相关专业的下游技术工作。

研究所

很大一部分学生进入研究生院。如果想在本学科取得成绩或者从事高水平的技术工作,就必须去研究生院继续深造。一般来说,一半以上的学生会选择读研究生。

研究生的选择范围很广,可以转向很多相关领域,比如生物、制药、食品等;考取研究生的机会比较高,各个学校和研究所交叉录取的机会也很大。

未来的雇主

相关研究机构:中国科学院生物工程研究中心、清华大学生物工程学院、北京协和医科大学生物工程研究所等。

随着人工智能技术的发展,生物学与大数据的结合正在加速生物/医学/医学等技术的快速发展。

生物信息学专业生物信息学

生物信息学专业应用

加速生物医药/医疗技术快速发展

随着信息化、物联网、云计算、人工智能等技术的发展,大数据的利用价值不断提升。我们正在逐步从数据获取时代过渡到信息挖掘和价值输出时代。数据的价值从医疗行为的总结逐渐升级为医疗决策的支撑和全方位的医疗辅助决策。通过医疗大数据的分析处理,可以发现疾病诊断、治疗、公共卫生预防等方面的重要价值。

医疗大数据利用的3大领域

遗传数据

遗传大数据在应用层面主要分为两部分。一是疾病早期筛查、预防诊断、动态监测、用药指导、预后评估和生物信息大数据分析等领域。另一方面是健康人的基因检测,解读血统、生理心理特征、遗传疾病、易感基因、健康管理、个性化医疗等方面。

临床诊断

通过收集医院各个信息子系统的临床数据,存储疾病表征、患者体征和治疗方法等数据,建立疾病数据库。基于数据的智能分析,可以对患者的多种诊疗措施进行对比分析,制定有效的诊疗路径,帮助医生做出决策。在临床诊断辅助系统中,人工智能技术是非常重要的辅助技术。

健康管理

健康大数据还重点关注健康人的体检数据、心理数据、运动数据、营养数据和基因大数据。医疗大数据应用的最终方向是通过数据分析来管理健康人群,使人们不生病或少生病。借助物联网、智能医疗设备、智能可穿戴设备,实时采集居民健康大数据,通过体征数据监测实现健康管理。

基于基因大数据的精准医疗

精准医疗是根据每个人的基因组、生物标志物以及其他分子或细胞诊断结果,为每个人量身定制医疗保健建议、疾病预防和治疗方案的医疗模式。每个人的基因组信息是精准医学的重要基础之一。有了这些数据,就可以为每个人量身定制医疗保健和医疗计划。生物信息学可以通过一系列分析工具处理这些高通量测序数据,以获得对精准医疗有用的信息。例如,寻找用于癌症早期诊断和预测癌症预后的生物标志物。

尤其是在癌症的早期诊断中,计算高通量基因测序数据的差异表达、利用机器学习算法筛选生物标志物等生物信息学分析是实现癌症早期筛查和预后的必要途径。癌症的早期诊断至关重要。研究表明,早期诊断患者的生存率比晚期诊断患者的生存率高5至10倍。

就业方向

01.医疗数据分析师

研究医疗大数据采集、清洗、分析、管理、挖掘等技术并利用、管理、维护和提供服务的工程技术人员。

02.生物医学工程师

它位于两个热门领域的交叉点:健康和STEM(科学、技术、工程和数学)。生物医学工程师开发医疗设备,包括仪器和医疗软件。

03.医疗数据开发工程师

从事大数据后端开发,对掌握的数据进行挖掘、分析和统计。从业人员具有一定的医学知识、医疗统计和医疗保险统计。

04.生物统计学家

临床试验方案设计与审核、样本量计算、CRF审核、数据管理相关文件审核。统计分析方案的撰写和审核、统计分析数据集的建立、图表框架的设计、随机盲法设计。

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