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统计算法模型在生命科学中的应用

课题背景

统计学是一门以数字为语言,关于认识客观现象总体数量特征和数量关系学科。通过搜索、整理、分析、描述等手段对数据进行处理,采用定量分析的方法,发现数据内在规律和本质,甚至预测未来趋势。由于统计学的定量研究具有客观、准确和可检验的特点,所以统计方法就成为实证研究的最重要的方法,广泛适用于自然、社会、经济、医疗、科学技术各个领域的分析研究。


课题内容

本课程将着重于统计方法在生物学领域的应用,探索统计学在生物医学、基因测序等研究领域的重要作用。学生通过研究统计和算法评估大型生物医学数据,并特别关注分子数据和临床数据的整合在促进医学发展的重大贡献。课程涉及的方法包括序列分析,有监督和无监督机器学习,图论模型和网络分析,信息论,深度神经网络,密度估算等。 学生将学习如何将这些方法应用于非人类和人类遗传学,药理学和公共卫生领域的生物医学领域。


授课配比

教授课程:

共计16小时。教授讲授学科理论知识,讲解科研论文阅读材料, 探索研究方向,指导项目设置操作。 

TA助教课程:

共计16小时。指导项目操作以及学术论文写作,解答日常学业疑难,升学选课建议。

写作课程:

共计8小时。藤校资深写作导师进行写作辅导。


项目收获

网申推荐说明:

学生在顺利通过课程要求后,根据学生表现和特点,100%收获个性化网申推荐信。

教授评估报告:

根据学生课堂表现、学术能力评估、团队协作等综合考量出具评估报告。

项目结业证书:

由教授签字,证明学生参与的科研项目真实有效性。

小组论文发表:

不同项目将进行分组,组合协作完成一篇论文,(每组3-5名学生)科研组提供论文选题,全程指导学生辅导论文写作修改,直至完成发表EI/CPCI级别国际会议期刊的全文发表(发表周期1-3个月根据小组完成情况)


导师信息


统计算法模型在生命科学中的应用(图1)

Nicholas P. Tatonetti

哥伦比亚大学

数据科学研究中心终身教授


  • 研究领域包括生物信息学、机器学习、数据挖掘、数据分析等,共获得研究基金超过400万美元

  • 获得美国国家科学基金会(NSF)颁发的数据科学创新实验导师奖

  • 获得美国医学信息学协会颁发的研究员奖

  • 在世界顶级科研刊物《Nature自然》等发表文章,重要论文被引用数千次,共发表学术论文90余篇,获得专利2项


任职大学

哥伦比亚大学(Columbia University),正式名称为纽约市哥伦比亚大学(Columbia University in the City of New York),简称为哥大,是一所位于美国纽约曼哈顿的世界顶级私立研究型大学,为美国大学协会的十四所创始院校之一,常春藤盟校之一。


学习计划

统计算法模型在生命科学中的应用(图2)


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