该课程提供癌症基因组学和数据科学方面的培训，专为希望处理大规模生物医学数据的人员设计。课程由开发并使用计算工具开展实际研究的顶尖专家授课，提供接触真实患者和实验数据的实践机会。您将学习癌症和生物医学研究中当前使用的生物信息学方法和分析技术，培养解读复杂数据的扎实能力。课程包含一个重要的研究项目，以加深您的实践经验。该课程非常适合应对本领域对高技能专业人才日益增长的需求。该课程在2025年QS排名中位列英国医学领域前十，提供灵活的学习方式——可选择全日制或非全日制、校内或在线学习，您可以根据自身需求选择合适的形式。
国家/地区
英国
学校
伦敦玛丽女王大学
专业大类
医学
专业阶段
专业细分类
医学
学制
1年
学费
31,450英镑
申请要求
中国学生需持有四年制学士学位，且来自认可院校。针对该课程，通常要求本科均分70–80%（对应英国2:1学位），若为2:2学位（均分65–75%）则需具备至少一年相关工作经验（如行业、数据分析、诊断实验室或科研等）。申请者专业不限，但须具备足够的数学与统计学背景；定量背景较强的学科（如生物信息学、数学、统计、工程、计算机科学等）更受青睐。生物学、医学等偏定性自然科学专业申请者，若在学位中侧重定量内容，亦可考虑。具体录取要求将根据毕业院校有所调整。
语言要求
总分6.5，写作、听力、阅读和口语每项均不低于6.0
| 科目 | 总分 | 阅读 | 听力 | 口语 | 写作 |
|---|---|---|---|---|---|
雅思 | 6.5 | 6.0 | 6.0 | 6.0 | 6.0 |
总分92，其中写作21，阅读19，听力18，口语21
| 科目 | 总分 | 阅读 | 听力 | 口语 | 写作 |
|---|---|---|---|---|---|
托福 | 92 | 19 | 18 | 21 | 21 |
总分71，写作、听力、阅读和口语各单项均为65分
| 科目 | 总分 | 阅读 | 听力 | 口语 | 写作 |
|---|---|---|---|---|---|
PTE | 71 | 65 | 65 | 65 | 65 |
开学与申请日期
2026
| 开学日期 | 申请开始日期 | 申请截止日期 | 申请状态 |
|---|---|---|---|
| 2026-09 | 2025-09-15 | 2026-09-01  57天 | 开放中 |
课程描述
本课程旨在培养具备生物医学大数据分析能力的高级人才，以满足癌症基因组学与数据科学领域对生物信息学、计算生物学及数据分析专业人才的迫切需求。课程内容紧跟科研与就业市场需求，涵盖“大数据”分析、高性能计算应用，并结合真实队列数据进行实践训练。学生将由活跃于癌症与医学研究前沿的学者授课，学习基因组学、蛋白质组学、进化建模和生物标志物发现等领域的计算工具与方法。
课程结构包括八个必修模块和一个研究项目。必修模块涵盖：生物医学研究中的R与Python编程、组学数据分析与实践、计算基因组学与转录组学、数学建模、单细胞分析、机器学习/人工智能在生物医学中的应用，以及癌症基因组学的综合研究项目。此外，还设有《癌症基因组学的基因组学方法》模块，系统讲授癌症相关高通量技术的原理与应用。
评估方式包括课程作业、选择题、报告展示（占67%）和1万字研究论文（占33%）。研究项目聚焦癌症基因组学、生物信息学与数据科学，通常在巴茨癌症研究所（BCI）、伦敦玛丽女王大学或合作机构的科研团队中开展，为学生攻读博士或进入行业奠定坚实基础。
课程结构包括八个必修模块和一个研究项目。必修模块涵盖：生物医学研究中的R与Python编程、组学数据分析与实践、计算基因组学与转录组学、数学建模、单细胞分析、机器学习/人工智能在生物医学中的应用，以及癌症基因组学的综合研究项目。此外，还设有《癌症基因组学的基因组学方法》模块，系统讲授癌症相关高通量技术的原理与应用。
评估方式包括课程作业、选择题、报告展示（占67%）和1万字研究论文（占33%）。研究项目聚焦癌症基因组学、生物信息学与数据科学，通常在巴茨癌症研究所（BCI）、伦敦玛丽女王大学或合作机构的科研团队中开展，为学生攻读博士或进入行业奠定坚实基础。
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