生物醫(yī)藥大數(shù)據(jù)的深入挖掘與分析為現(xiàn)代醫(yī)學(xué)的發(fā)展提供了全新動(dòng)力，醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)更是為實(shí)現(xiàn)健康中國(guó)重大戰(zhàn)略目標(biāo)開辟了道路。隨著生命研究方法的變革和人工智能的發(fā)展，生物信息學(xué)在生物醫(yī)藥等研究領(lǐng)域的引領(lǐng)作用日益凸顯。生物信息學(xué)與醫(yī)學(xué)研究的深度融合，已經(jīng)成為推動(dòng)基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)和臨床醫(yī)學(xué)發(fā)展不可或缺的重要因素，有望助力精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)目標(biāo)的早日實(shí)現(xiàn)。為進(jìn)一步促進(jìn)生物信息學(xué)與醫(yī)學(xué)研究領(lǐng)域?qū)＜覍W(xué)者的交流合作，中國(guó)細(xì)胞生物學(xué)學(xué)會(huì)功能基因組信息學(xué)與系統(tǒng)生物學(xué)分會(huì)和中南大學(xué)湘雅醫(yī)院擬于2025年4月18-21日在長(zhǎng)沙共同主辦“中國(guó)細(xì)胞生物學(xué)學(xué)會(huì)功能基因組信息學(xué)與系統(tǒng)生物學(xué)分會(huì)2025全國(guó)學(xué)術(shù)研討會(huì)暨第四屆湘雅生物信息前沿論壇”。此次論壇以“生物信息與醫(yī)學(xué)研究的交叉融合”為主題，旨在搭建生物信息學(xué)與醫(yī)學(xué)研究交流與合作的平臺(tái)，促進(jìn)國(guó)內(nèi)外學(xué)者及不同領(lǐng)域生物醫(yī)藥技術(shù)研究人員的交流互動(dòng)，推動(dòng)相關(guān)的基礎(chǔ)研究與臨床應(yīng)用。

名譽(yù)主席：陳潤(rùn)生、張澤民、周翔

大會(huì)主席：王秀杰、李霞、謝鷺

執(zhí)行主席：李津臣

執(zhí)行秘書長(zhǎng)：李濱

學(xué)術(shù)委員會(huì)（按姓氏拼音順序）：白靜、畢夏安、蔡祿、曹志偉、陳偉、崔慶華、代琦、高歌、弓孟春、郭鋒彪、何順民、胡廣、黃德雙、黃晶、姜偉、金焰、李春權(quán)、李國(guó)亮、李晉、李婧、李奇淵、李霞、李永生、廖奇、劉丙強(qiáng)、劉珂、羅潔、駱觀正、呂暉、歐竑宇、尚德思、舒坤賢、宋曉峰、蘇建忠、王棟、王光中、王理、王煒、王秀杰、王勇、魏冬青、肖傳樂、肖云、謝鷺、徐娟、薛宇、楊力、楊雪瑞、張紅雨、張家軍、張強(qiáng)峰、張世華、張巖、張?jiān)迄i、張澤民、張治華、章成君、章張、趙方慶、周豐豐、朱山風(fēng)、左永春

組織委員會(huì)（按姓氏拼音順序）：曹靜、陳勇、范智華、簡(jiǎn)星星、李濱、李津臣、李盼、劉丹陽、劉擎、劉薇、譚航菁、王怡靜、肖學(xué)文、徐甜甜、許力文、楊天麗、易妍、趙貴虎、張晨、張冠雄、張宏喜、朱奕筱

以下內(nèi)容為GPT視角對(duì)中國(guó)細(xì)胞生物學(xué)學(xué)會(huì)功能基因組信息學(xué)與系統(tǒng)生物學(xué)分會(huì)全國(guó)學(xué)術(shù)研討會(huì)暨第四屆湘雅生物信息前沿論壇相關(guān)領(lǐng)域的研究解讀，僅供參考：

功能基因組信息學(xué)與系統(tǒng)生物學(xué)研究現(xiàn)狀

功能基因組信息學(xué)研究現(xiàn)狀

功能基因組信息學(xué)旨在揭示基因在生物系統(tǒng)中的作用及其相互作用，其研究現(xiàn)狀表現(xiàn)出以下幾個(gè)特點(diǎn)：

技術(shù)革新：

隨著高通量測(cè)序技術(shù)的快速發(fā)展，特別是新一代測(cè)序（NGS）技術(shù)的普及，功能基因組信息學(xué)獲得了前所未有的數(shù)據(jù)支持。這些技術(shù)使得研究人員能夠以前所未有的深度和廣度對(duì)基因組進(jìn)行測(cè)序和分析。

數(shù)據(jù)分析方法進(jìn)步：

生物信息學(xué)工具和方法的不斷進(jìn)步，為功能基因組數(shù)據(jù)的分析提供了強(qiáng)有力的支持。例如，基因集富集分析、網(wǎng)絡(luò)分析等方法被廣泛應(yīng)用于基因功能注釋和通路分析中。

人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用：

人工智能（AI）和機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）技術(shù)在功能基因組信息學(xué)中的應(yīng)用日益廣泛。特別是大型語言模型（LLMs）如GPT-4等，在基因功能預(yù)測(cè)、變異檢測(cè)等方面展現(xiàn)出高效性和準(zhǔn)確性。這些技術(shù)不僅加速了基因組研究，還為個(gè)性化醫(yī)療提供了新的工具。

個(gè)性化醫(yī)療與精準(zhǔn)醫(yī)療：

功能基因組信息學(xué)在個(gè)性化醫(yī)療和精準(zhǔn)醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用日益凸顯。通過分析患者的基因組數(shù)據(jù)，研究人員能夠識(shí)別與特定疾病相關(guān)的基因突變，從而為患者提供定制化的治療方案。

系統(tǒng)生物學(xué)研究現(xiàn)狀

系統(tǒng)生物學(xué)作為一門綜合性的學(xué)科，旨在從系統(tǒng)層次上研究生物體的功能、結(jié)構(gòu)和動(dòng)態(tài)行為。其研究現(xiàn)狀同樣表現(xiàn)出以下幾個(gè)特點(diǎn)：

跨學(xué)科合作：

系統(tǒng)生物學(xué)的研究需要多學(xué)科的合作與交叉，包括生物學(xué)、物理學(xué)、化學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)等。這種跨學(xué)科的合作模式推動(dòng)了系統(tǒng)生物學(xué)研究的不斷深入和拓展。

高通量實(shí)驗(yàn)技術(shù)：

高通量實(shí)驗(yàn)技術(shù)的發(fā)展為系統(tǒng)生物學(xué)提供了豐富的數(shù)據(jù)支持。這些技術(shù)包括基因芯片、蛋白質(zhì)組學(xué)、代謝組學(xué)等，使得研究人員能夠在系統(tǒng)層次上對(duì)生物體的各種分子組分進(jìn)行定量測(cè)定和分析。

網(wǎng)絡(luò)分析與建模：

網(wǎng)絡(luò)分析和建模方法是系統(tǒng)生物學(xué)研究的重要手段。通過分析生物分子之間的相互作用網(wǎng)絡(luò)，研究人員能夠揭示生物系統(tǒng)的復(fù)雜性和動(dòng)態(tài)性，進(jìn)而理解生物體的功能和行為。

疾病診斷與治療：

系統(tǒng)生物學(xué)在疾病診斷與治療方面也取得了顯著進(jìn)展。通過分析患者的生物分子數(shù)據(jù)，研究人員能夠識(shí)別與疾病相關(guān)的生物標(biāo)志物和信號(hào)通路，從而為疾病的診斷和治療提供新的思路和方法。

功能基因組信息學(xué)與系統(tǒng)生物學(xué)研究可以應(yīng)用在哪些行業(yè)或產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域

功能基因組信息學(xué)研究應(yīng)用

醫(yī)療健康：

疾病機(jī)理研究：通過功能基因組信息學(xué)，研究人員能夠揭示疾病的遺傳基礎(chǔ)，發(fā)現(xiàn)與特定疾病相關(guān)的基因突變或變異。

精準(zhǔn)醫(yī)療：基于個(gè)體的基因組信息，制定個(gè)性化的治療方案，提高治療效果并減少副作用。

藥物研發(fā)：利用基因組數(shù)據(jù)篩選潛在藥物靶點(diǎn)，加速新藥研發(fā)進(jìn)程。

農(nóng)業(yè)：

作物遺傳育種：通過基因組分析，選擇具有優(yōu)良性狀的作物品種，提高作物產(chǎn)量和抗逆性。

種質(zhì)資源優(yōu)化：利用基因組信息對(duì)種質(zhì)資源進(jìn)行評(píng)估和優(yōu)化，保護(hù)生物多樣性。

環(huán)境保護(hù)：

生態(tài)系統(tǒng)研究：通過基因組數(shù)據(jù)分析，了解生態(tài)系統(tǒng)的組成和功能，評(píng)估人類活動(dòng)對(duì)生態(tài)系統(tǒng)的影響。

生物監(jiān)測(cè)與評(píng)估：利用基因組信息對(duì)環(huán)境污染進(jìn)行監(jiān)測(cè)和評(píng)估，為環(huán)境保護(hù)提供科學(xué)依據(jù)。

系統(tǒng)生物學(xué)研究應(yīng)用

工業(yè)生物工程：

生物過程優(yōu)化：通過系統(tǒng)生物學(xué)方法，對(duì)微生物代謝網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行建模和分析，優(yōu)化生物發(fā)酵過程，提高產(chǎn)物產(chǎn)量和質(zhì)量。

新生物產(chǎn)品開發(fā)：利用系統(tǒng)生物學(xué)揭示生物系統(tǒng)的內(nèi)在規(guī)律，發(fā)現(xiàn)新的生物活性物質(zhì)和代謝途徑，為開發(fā)新藥、生物材料和生物燃料等提供理論基礎(chǔ)。

醫(yī)療健康：

疾病診斷與治療：通過分析患者的生物分子數(shù)據(jù)，識(shí)別與疾病相關(guān)的生物標(biāo)志物和信號(hào)通路，為疾病的診斷和治療提供新的思路和方法。

個(gè)性化醫(yī)療方案制定：基于系統(tǒng)生物學(xué)分析，為患者提供個(gè)性化的醫(yī)療方案，提高治療效果。

能源與化工：

生物能源開發(fā)：利用系統(tǒng)生物學(xué)方法，研究微生物的代謝途徑和能量利用方式，開發(fā)高效的生物能源生產(chǎn)工藝。

生物催化與轉(zhuǎn)化：通過系統(tǒng)生物學(xué)揭示生物催化劑的催化機(jī)制和轉(zhuǎn)化效率，為化工生產(chǎn)過程提供新的催化劑和轉(zhuǎn)化方法。

環(huán)境保護(hù)與修復(fù)：

環(huán)境污染治理：利用系統(tǒng)生物學(xué)方法，研究微生物對(duì)污染物的降解和轉(zhuǎn)化機(jī)制，為環(huán)境污染治理提供新的生物技術(shù)和方法。

生態(tài)系統(tǒng)恢復(fù)：通過系統(tǒng)生物學(xué)分析，了解生態(tài)系統(tǒng)的恢復(fù)機(jī)制和動(dòng)態(tài)變化過程，為生態(tài)系統(tǒng)恢復(fù)提供科學(xué)依據(jù)。

功能基因組信息學(xué)與系統(tǒng)生物學(xué)領(lǐng)域有哪些知名研究機(jī)構(gòu)或企業(yè)品牌

知名研究機(jī)構(gòu)

歐洲生物信息學(xué)研究所（EMBL-EBI）：

位于英國(guó)，是全球最頂尖的生物信息學(xué)研究機(jī)構(gòu)之一，隸屬于歐洲分子生物學(xué)實(shí)驗(yàn)室（EMBL）。

在大規(guī)模生物數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)共享以及提供生物信息學(xué)工具和服務(wù)方面起著核心作用。

美國(guó)國(guó)立生物技術(shù)信息中心（NCBI）：

美國(guó)國(guó)立衛(wèi)生研究院（NIH）下屬的一個(gè)機(jī)構(gòu)，負(fù)責(zé)管理和分析生物學(xué)和醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)。

提供了多種生物信息學(xué)數(shù)據(jù)庫和工具，如GenBank、BLAST等，推動(dòng)了全球生物信息學(xué)研究的發(fā)展。

美國(guó)布羅德研究所（Broad Institute of MIT and Harvard）：

麻省理工學(xué)院和哈佛大學(xué)聯(lián)合創(chuàng)立的生物醫(yī)學(xué)研究中心，擅長(zhǎng)基因組學(xué)和生物信息學(xué)的結(jié)合。

在癌癥基因組學(xué)、人類遺傳學(xué)和基因編輯技術(shù)領(lǐng)域處于領(lǐng)先地位。

瑞士生物信息學(xué)研究所（SIB, Swiss Institute of Bioinformatics）：

位于瑞士的非營(yíng)利組織，聚集了生物信息學(xué)領(lǐng)域的眾多專家。

開發(fā)了許多重要的生物信息學(xué)工具和數(shù)據(jù)庫，并致力于推動(dòng)全球數(shù)據(jù)共享和生物信息學(xué)研究。

華大基因研究院（BGI, Beijing Genomics Institute）：

位于中國(guó)，是世界上最大的基因組學(xué)和生物信息學(xué)研究機(jī)構(gòu)之一。

在大規(guī)?；蚪M測(cè)序、農(nóng)業(yè)基因組學(xué)和個(gè)性化醫(yī)療方面的研究具有世界領(lǐng)先水平。

中國(guó)科學(xué)院北京基因組研究所：

中國(guó)科學(xué)院下屬的重要基因組學(xué)和生物信息學(xué)研究中心。

專注于基因組數(shù)據(jù)的分析、處理和解釋，研究?jī)?nèi)容包括遺傳學(xué)、進(jìn)化生物學(xué)等多個(gè)方面。

清華大學(xué)生物信息學(xué)中心：

生物信息學(xué)研究涵蓋了結(jié)構(gòu)生物學(xué)、系統(tǒng)生物學(xué)、基因組學(xué)和計(jì)算生物學(xué)等多個(gè)領(lǐng)域。

擁有多個(gè)國(guó)內(nèi)外知名的研究團(tuán)隊(duì)。

知名企業(yè)品牌

Illumina：

全球領(lǐng)先的基因測(cè)序設(shè)備和試劑提供商。

其測(cè)序技術(shù)被廣泛應(yīng)用于基因組學(xué)研究，包括癌癥、微生物學(xué)、腫瘤學(xué)、農(nóng)業(yè)基因組學(xué)等多個(gè)領(lǐng)域。

Thermo Fisher Scientific：

一家大型生物科技公司，提供從實(shí)驗(yàn)室設(shè)備到基因測(cè)序和分析的全面解決方案。

通過其品牌如Thermo Scientific、Applied Biosystems等提供創(chuàng)新技術(shù)和最新基因組應(yīng)用。

Qiagen：

專注于樣品制備、基因組學(xué)和分子診斷技術(shù)。

為科研和臨床應(yīng)用提供工具和試劑，涉及下一代測(cè)序、分子診斷、生命科學(xué)研究等多個(gè)領(lǐng)域。

華大基因（BGI Genomics）：

一家全球領(lǐng)先的基因組學(xué)研發(fā)機(jī)構(gòu)，提供基因測(cè)序、生物信息分析等服務(wù)。

涉及生育健康、腫瘤防控、傳感染疾病監(jiān)測(cè)等多個(gè)領(lǐng)域。

Promega：

一家跨國(guó)生物科技公司，提供廣泛的生物化學(xué)產(chǎn)品。

服務(wù)于基因組學(xué)、蛋白質(zhì)組學(xué)、細(xì)胞分析等多個(gè)領(lǐng)域。

Personalis, Inc.：

一家全球性癌癥基因組學(xué)公司，專注于癌癥的精準(zhǔn)醫(yī)療。

提供腫瘤基因組分析服務(wù)。

功能基因組信息學(xué)與系統(tǒng)生物學(xué)領(lǐng)域有哪些招聘崗位或就業(yè)機(jī)會(huì)

招聘崗位

生物信息學(xué)分析師

崗位職責(zé)：主要負(fù)責(zé)基因組數(shù)據(jù)分析、生物信息學(xué)軟件開發(fā)、算法優(yōu)化等工作。

任職要求：通常要求具有生物信息學(xué)、計(jì)算生物學(xué)、遺傳學(xué)等相關(guān)專業(yè)的博士學(xué)位，熟悉Python、R等編程語言，以及Linux等操作系統(tǒng)。

系統(tǒng)生物學(xué)家

崗位職責(zé)：利用系統(tǒng)生物學(xué)方法進(jìn)行生物系統(tǒng)的建模、仿真和分析，揭示生物系統(tǒng)的復(fù)雜性和動(dòng)態(tài)性。

任職要求：需要具備生物學(xué)、物理學(xué)、數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)等多學(xué)科背景，熟悉系統(tǒng)生物學(xué)相關(guān)的理論和方法。

生物信息工程師

崗位職責(zé)：負(fù)責(zé)生物信息學(xué)平臺(tái)的搭建和維護(hù)，以及生物信息學(xué)數(shù)據(jù)的處理和分析。

任職要求：通常要求具有生物信息學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、軟件工程等相關(guān)專業(yè)背景，熟悉高通量測(cè)序數(shù)據(jù)的處理和分析流程。

科研助理/研究員

崗位職責(zé)：協(xié)助或獨(dú)立進(jìn)行功能基因組信息學(xué)與系統(tǒng)生物學(xué)的科研工作，包括實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)收集和分析等。

任職要求：通常需要具有生物學(xué)、生物信息學(xué)、遺傳學(xué)等相關(guān)專業(yè)背景，以及較強(qiáng)的實(shí)驗(yàn)技能和數(shù)據(jù)分析能力。

產(chǎn)品經(jīng)理/項(xiàng)目經(jīng)理

崗位職責(zé)：負(fù)責(zé)生物信息學(xué)產(chǎn)品或項(xiàng)目的研發(fā)、管理和推廣。

任職要求：需要具備生物學(xué)、生物信息學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)等多學(xué)科背景，以及較強(qiáng)的項(xiàng)目管理、團(tuán)隊(duì)協(xié)作和市場(chǎng)推廣能力。

就業(yè)機(jī)會(huì)

科研機(jī)構(gòu)

如中國(guó)科學(xué)院、中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院等國(guó)家級(jí)科研機(jī)構(gòu)，以及各大高校和研究所的生物信息學(xué)實(shí)驗(yàn)室，提供豐富的科研崗位和深造機(jī)會(huì)。

生物醫(yī)藥企業(yè)

如華大基因、Illumina等生物科技巨頭，以及眾多創(chuàng)新型生物醫(yī)藥企業(yè)，提供生物信息學(xué)分析、藥物研發(fā)、臨床試驗(yàn)等崗位。

農(nóng)業(yè)生物技術(shù)公司

如從事農(nóng)業(yè)基因組學(xué)、作物育種等領(lǐng)域的公司，提供基因組數(shù)據(jù)分析、農(nóng)業(yè)生物技術(shù)研發(fā)等崗位。

醫(yī)療健康機(jī)構(gòu)

如醫(yī)院、體檢中心、健康管理機(jī)構(gòu)等，提供基于基因組學(xué)的個(gè)性化醫(yī)療、疾病診斷與治療等崗位。

IT與互聯(lián)網(wǎng)公司

如百度、騰訊等互聯(lián)網(wǎng)巨頭，以及專注于生物信息學(xué)領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)公司，提供生物信息學(xué)軟件開發(fā)、大數(shù)據(jù)分析等崗位。

求職建議

提升專業(yè)技能：加強(qiáng)在生物信息學(xué)、系統(tǒng)生物學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)等方面的學(xué)習(xí)和實(shí)踐，掌握相關(guān)編程語言、數(shù)據(jù)庫和工具的使用。

關(guān)注行業(yè)動(dòng)態(tài)：了解功能基因組信息學(xué)與系統(tǒng)生物學(xué)的最新研究成果和應(yīng)用進(jìn)展，關(guān)注相關(guān)科研機(jī)構(gòu)和企業(yè)的招聘信息。

積累實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)：通過參與科研項(xiàng)目、實(shí)習(xí)或志愿服務(wù)等方式，積累實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)和案例，提升求職競(jìng)爭(zhēng)力。

拓展人脈資源：參加學(xué)術(shù)會(huì)議、研討會(huì)等活動(dòng)，與同行建立聯(lián)系，了解行業(yè)動(dòng)態(tài)和就業(yè)信息。