关于2026年“智能生物计算”微专业修读项目

宣传及学生遴选工作的通知

为深入贯彻落实《教育部办公厅关于实施高校学生就业能力提升“双千”计划的通知》《广东省教育厅关于进一步推动我省高校促就业微专业建设工作通知》等文件精神，充分发挥我校学科专业优势，满足学生拓展知识视野、开展跨学科学习、实现个性化发展和多元化就业的需求，结合生命科学学院在生命科学领域中生物信息学、基因组学科研与教学的特色，以及合作单位并联合深圳华大生命科学研究院在现代基因组学、智能生物计算前沿领域的科研、教学与资源优势，特开设“智能生物计算”微专业（培养方案见附件1），现面向全校大二（2024级）本科生进行为期一年的生物信息学理论技术与现代智能生物计算深度融合的跨学科人才培养。培养周期结束并通过考核者，将获得学校颁发的“智能生物计算”微专业证书。

招生对象：全校大二（2024级）在读全日制本科生

报名要求： 大一以来前三个学期平均学分绩点（GPA）不低于3.0，且无课程重修记录。

收费情况：修读同学无需缴纳学费。

报名方式：通过“智能生物计算微专业报名表”填写信息报名(见下方链接及微信二维码)

报名时间：自通知下发日至2026年4月3日（周五）前。

报名通知及答疑QQ群：1093449766 （见下方QQ二维码）

【腾讯文档】智能生物计算微专业报名表

https://url.scnu.edu.cn/record/view/index.html?key=5a5854ade1d7c37dd7941921f9bd701d 

2026智能生物计算微专业招生线上答疑互动会：

会议时间：2026年3月25日（周三） 19:00-22:00

会议号：434353501

接加入会议或直接入会：

https://url.scnu.edu.cn/record/view/index.html?key=fe5b7295580ac8dac083294d4cb54afc

遴选方式：结合报名情况另行通知。

遴选地点：华南师范大学石牌校园生命科学学院。

遴选时间：2026年4月10日（周四），具体以后续通知为准。

联系人：官老师 020-85211375  xianghui@m.scnu.edu.cn

                                  华南师范大学本科生院

华南师范大学生命科学学院

   2026年3月19日

生命科学学院
智能生物计算  微专业培养方案

一、专业简介

随着基因组学及多组学研究的蓬勃发展，生物信息学已成为现代生命科学研究中不可或缺的基础支撑。特别是在人工智能、机器学习、大数据分析等新技术的推动下，生物信息学发展为人工智能赋能的计算生物学，已经在生命科学基础学科领域以及智慧农业、数字化育种、以及精准医疗、健康管理等应用领域展现出广阔前景。

本微专业依托我校生命科学学院，并联合深圳华大生命科学研究院，充分利用其在基因组学和数字化生命科学研究方面的优质师资和科研资源，形成“基础理论-技术体系-前沿与创新实践”一体化的教学体系，推动信息科学、人工智能与生物科学的深度融合，响应国家生物科技创新中数字化生命科学前沿交叉领域的重大需求，为数据驱动生命科学研究为核心的跨学科科研及教学人才的培养奠定基础。

二、培养目标

智能生物计算微专业的人才培养目标将聚焦于跨学科的知识融合与模块化、梯度化的课程设计，致力于构建一个“小而精、专而新、特而强”的特色培养模式。具体目标如下：

建立跨学科融合理念：培养学生建立生命科学、信息科学与人工智能多学科交叉融合的理念，了解人工智能赋能的计算生物学前沿领域的新概念、新思路和研究进展；掌握智能生物计算基本理论与技术方法，具备解决数字化生物信息学领域基础问题的能力。

掌握核心知识及技术体系：通过《基因组学理论与技术》、《生物信息学基础》基础课程模块，帮助学生理解和掌握计算生物学的基础知识和基础分析技能；在此基础上通过《机器学习理论与应用》和《智能生物计算》进阶课程模块，带领学生理解人工智能理论技术体系在计算生物学的重要应用，建立系统的知识框架和实际技能训练，提升数据分析与处理的能力。

激发创新实践能力：通过校企合作，以培训项目带动课程学习，培养学生具备创新思维和实践能力，帮助学生在生物信息学和数字化计算领域中，能够独立进行简单的研究与项目实施。

智能生物计算微专业通过设立基础与前沿进展类课程体系，结合数字化生命计算这一前沿科技领域，培养适应现代生命科学与人工智能融合需求的科研、教学或应用型人才。培养具备扎实跨学科知识与创新能力的复合型人才，服务国家人工智能发展战略。

三、培养要求

1.  掌握生物信息学与基因组学基本理论技术框架，理解和熟悉机器学习、智能生物计算等前沿领域的相关概念，了解主要的应用领域。

2.  掌握生物信息学的基本方法与技术，熟悉智能生物计算的技术体系和思路，具备利用计算生物学方法处理组学大数据分析与处理的能力。

3.  具备学习和应用人工智能解决实际问题的思维模式和科研素养，能够利用智能生物计算工具，解决简单科研项目实施过程中的具体问题。

四、培养特色

本微专业以跨学科融合为基础，以实践与应用为导向，依托优质教学科研资源，构建基础扎实、内容前沿的课程体系，培养具备生物信息学基础理论、人工智能技术和数据分析技能的具有创新实践能力的复合型人才。

1. 跨学科融合的培养理念：强调生命科学与信息科学的深度融合。帮助学生在学习中建立多学科综合思维。

2. 生物科学基础与人工智能前沿领域的紧密结合：以《基因组学理论与技术》《生物信息学基础》基础模块课程，及进阶模块的基础课程《机器学习理论与应用》与《智能生物计算》前沿课程，构建系统的知识框架，兼顾理论教学与科学前沿进展的引领，帮助学生以开拓的视野，理解计算生物学的理论技术体系。

3. 理论与实践相结合：依托华南师范大学生命科学学院与深圳华大生命科学研究院的科研与教学平台，构建“基础理论-技术体系-前沿与创新实践”一体化教学模式。通过课堂内外练习、科研见习、校企合作和项目实践，学生可以在实际科研与产业场景中锻炼思维与技能，提升动手能力，获得独立开展基础研究或小型项目实施的经验。

五、招生及学费

1.招生对象及条件：华南师范大学全校全日制本科生，优先欢迎有一定生物学基础，或者计算科学、电子信息学基础，对生物信息学及智能生物计算感兴趣的本科生。每年遴选学生20名（每学年招收一次，拟4-5月确定名单，启动修读）。

2.费用：报读本微专业学生，不收取学费。学习过程中所产生的机时费、学习资料、认证相关费用；以及见习、实习等费用由学生自理。

3. 牵头培养单位： 华南师范大学生命科学学院

六、培养规格

学制：1 年    总学时：192 学时     总学分：9.5 学分

1.《生物信息学基础》、《基因组学理论与技术》、《机器学习理论与应用》理论及上机操作课均随堂或者通过课后作业的形式进行，教室可选择学校公共课室或生命科学学院微格教室、实验室。具体根据实际情况预约安排。

2.《智能生物计算》采取线上+线下模式。线下模式，邀请教师到本校课室（同上）。线上模式可采用企业腾讯会议模式。项目见习/实习则组织集体到合作单位深圳华大生命科学研究院见习；以及组成项目小组，以项目内容为基础，采用远程 guest 用户登陆的方式，有针对性的进行实际操作训练。

七、课程设置

1.课程信息：

2. 课程简介：

《基因组学理论与技术》基因组学是对生物体所有基因进行集体表征、定量研究及不同基因组比较研究的一门交叉生物学学科，主要研究基因组的结构、功能、演化、定位和编辑等，及其对生物体的影响。《基因组学理论与技术》课程共 48学时,理论部分从人类基因组计划为课程起点，逐步深入理解基因组的结构与功能特征；介绍组学研究测序技术、基因组组装及注释原理，基因组演化、比较基因组学基本理论及技术，培养学生对基因组学理论的深度理解，为组学大数据的生物信息学分析提供坚实理论基础；实践内容将选择3-4 个独立的组学分析案例，从数据的基础流程分析到 1-3 个人代表性的个性化分析，先演示后上机实操的方法，带领学生完成基因组学分析实践，以课后作业的形式考查学习效果。

《生物信息学基础》生物信息学是融合生物学、计算机科学与信息技术的交叉学科，旨在开发和应用计算方法以解析海量的生物数据。《生物信息学基础》为理解生物信息学理论与实践技能体系，提供重要的入门平台。课程共 48 学时，是一门引领学生进入生命科学大数据时代的核心实践课程。在本课程中，学生将通过学习公共数据库的运用，掌握获取与挖掘生物数据的关键技能。课程核心聚焦实操，涵盖序列比对、蛋白质三维结构预测与功能注释、系统发育树的构建与分析等主流技术流程，掌握高通量数据分析的基本技能如 linux 操作系统及相关基础语言；并依托《基因组学理论与技术》课程，示范演练基因组学高通量测序数据的分析方法。学生将通过上机训练学习操作，完成从数据到发现的基本分析路径，最终培养利用计算方法解决实际生物学问题的核心能力。

《机器学习理论与应用》机器学习是开展高通量生物数据分析与知识发现的核心工具，是人工智能的重要基础。机器学习研究如何从数据与环境交互中自动学习模型与规律，并对新观测进行预测与决策，具有很强的理论性与实用性。随着组学数据爆炸式增长，机器学习已深度融入基因组学以及数字化生命科学等前沿领域，成为兼具多学科特色的一门综合学科。课程共 48学时，理论课 32 学时，旨在帮助学生理解监督、非监督与深度学习的基本理论和技术体系，掌握特征工程、模型评估及可解释性方法。实践课 16 学时，带领学生运用数个主流框架、序列 motif  识别等方案，调取复杂的、体量较大的转录组数据资源，进行深度的解析，培养从复杂生物数据中挖掘生物学假设的能力。

《智能生物计算》依托深圳华大生命科学研究院，是全国首门以数字化赋能的前沿创新课程，共计 48 学时，其中理论课程16学时，实践课程32学时。旨在通过多元教学模式，在讲解基因组学（D）、细胞组学（C）、时空组学（S）、中心法则、时空法则等核心概念的基础上，深入介绍智能生物计算的技术原理、数据分析流程、创新技术、科研成果、临床应用及未来发展趋势。课程融合医学、生物学与计算机科学等多学科知识，整合大科学设计理念与人工智能等前沿技术，依托华大丰富的科研项目经验与国际领先的技术平台，重点提升学生在临床科研及 DCS 多组学数据分析方面的能力。课程秉持“以项目带动人才、学科与产业”的设计理念，将真实科研项目深度融入教学过程。在内容设置上，课程通过华大科研项目的案例分享与复盘，帮助学生掌握多组学技术的应用方法与智能生物计算的分析手段，提升科研项目设计与成果转化能力。教学采用“线上+线下”、“理论+实战”、“启发式+项目式”的多元融合模式，强化学生的实践能力与科研素养。

八、管理实施

1.  教学课程落实细化管理。微专业运行期类，牵头单位与合作单位团结协作，由微专业负责人和课程负责人共同制定和细化微专业教学大纲，落实课程和实践的有效完成。项目建设经费专款专用，根据实际情况，以有利于微专业学科建设为主旨，用于相关软硬件的添置，邀请师资及报告相关费用的缴纳等。

2.  教学相关的辅助管理落实。牵头单位与合作单位指定专业管理联络人，配合微专业负责人在招生、课程运行及评估等管理工作的组织落实，协助完成对招生（学生参与度）、毕业生修读人数、开课效果评估（满意度）的调研评估。

3.  导师制度的落实。为修读学生配备专业、企业以及朋辈导师，负责学生一对一的问题解答以及相关实践的落实。专职导师均具有丰富的教学科研经验，朋辈导师为领域的博硕士研究生。导师积极鼓励和引导学生申报相关的生物类竞赛。

4. 弹性退出机制。如学生未能修满本微专业学分要求或中途退出微专业课课程学习，将暂停微专业资格，不获颁微专业证书。

5. 微专业证书。在本微专业修满全部学分，经生命科学学院审核，并报本科生院审定后，可获得由学校本科生院和生命科学学院统一颁发的微专业证书（证书不具备学位证书效力）。

6. 学分证明。学生在本微专业修读的学分和成绩不计入学生综合评测、申评国家奖学金和申请推免攻读硕士研究生资格内。

7. 解释权。本微专业人才培养方案解释权，归学校本科生院及生命科学学院所有。

                               华南师范大学生命科学学院

                                   2026年3月1日

• 发布时间：
• 2026-03-20 09:15:00 来源：华南师范大学生命科学学院 点击： 收藏本文

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