生物信息学是一门交叉学科，综合运用生物学、计算机科学和信息技术来分析生物数据。本专业培养具备生物信息学的基本理论、基本知识和基本技能，能在科研机构、高等学校、医院、制药公司、生物技术公司等从事基因组学、转录组学、蛋白质组学等生物大数据的分析、挖掘和应用工作的高级专门人才。培养具有扎实的生物学和计算机科学基础，掌握生物信息学理论、方法和工具，具备编程能力、数据分析能力和机器学习技能，能在精准医疗、药物研发、基因检测、生物大数据分析等领域从事研究开发工作的复合型人才。
系统学习生物信息学概念、发展历程、研究方法和主要应用领域，建立学科整体认知框架，了解生物大数据分析的核心理念
掌握基因组结构、功能与演化，基因组测序技术原理，基因组组装与注释，比较基因组学分析方法，群体基因组学基础
学习蛋白质结构预测原理与方法，功能注释工具，蛋白质相互作用网络分析，质谱数据分析技术
掌握常用数据结构（数组、链表、树、图等），经典算法设计与分析，生物信息学专用算法（序列比对、基因组组装等）
学习Python和R语言编程基础，生物信息学常用包与库使用，数据分析与可视化，脚本开发能力培养
了解主要生物数据库（NCBI、UniProt、PDB等）的结构与使用，常用生物信息学软件工具的操作与应用
掌握分子生物学基本原理，DNA、RNA、蛋白质的结构与功能，分子克隆技术，为生物信息学分析提供生物学基础
学习机器学习基本算法，深度学习原理，在生物序列分析、蛋白质结构预测、疾病预测等领域的应用
掌握RNA-seq数据分析流程，差异表达基因分析，功能富集分析，单细胞转录组分析技术
综合项目训练，完成完整的生物信息学分析流程，培养问题解决能力和科研思维
华大基因、达安基因、贝瑞基因等基因检测公司；药明康德、恒瑞医药等制药企业；医院遗传咨询科、精准医学中心等医疗机构；中科院生物信息中心、各高校研究所等科研机构；腾讯医疗、阿里健康等互联网医疗公司。