2022年十大带证书的生物医学免费在线课程

寻找生物医学科学中最好的免费在线课程？ 本文包含经过充分研究的 2022 年带有证书的生物医学科学免费在线课程列表。

如果您想开始职业生涯或过渡到 生物医学科学，你会在这篇文章中找到你需要知道的一切。 从生物医学科学需要到生物医学科学家的工作地点。

继续阅读以了解您需要了解的所有内容。

生物医学科学

生物医学科学是主要关注以下领域的研究 生物学 和 化学 与医疗保健有关。 它涵盖三个一般专业领域：

• 生命科学
• 生理科学
• 生物工程

该领域的职业主要以研究和实验室为基础，旨在提高医学知识。

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2022 年带证书的免费生物医学在线课程

我们为您精心编制了一些生物医学科学领域最好的免费在线课程列表。 通过这些课程很容易选择，因为每门课程都包含课程内容的详细信息。

此外，您可以从列表中选择注册并完成多个课程。 更好的是，我们列表中的所有课程都是免费的，并且它们带有可共享的证书，参与者在完成课程后会获得奖励。

您为什么不直接找到最适合您兴趣的课程！

1. 生物医学可视化

本课程由格拉斯哥大学提供，该大学自 1451 年以来一直致力于通过学术改变生活，同时也是世界前 100 所大学之一。

本课程专为所有经验水平的学习者设计，旨在探索人体的结构和功能。 这也包括使用的术语。

此外，该课程还演示了用于成像和显示与身体相关的数据的技术中的可视化技术。

此外，本课程提供动画培训，并评估各种现实的适用性。 在本课程结束时，您将学会在您的学科中使用可视化。

此外，您将获得/学习：

• 定义和描述与人体相关的解剖学术语的能力
• 能够描述各种身体系统、它们的组成以及它们与功能的关系的能力。
• 如何使用行业标准的开源软件 (Blender) 创建 3D 建模和动画。
• 如何评估众多可视化技术和方法，并能够将它们应用于生物医学科学领域。

该课程涵盖以下内容：

• 可视化和人体概论
• 3D 模型和动画
• 虚拟现实与增强现实
• 扩展现实：现实与未来

课程提供者: 课程

时间长度: 大约 22 小时完成

价格： 自由

认证证书： 是的

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2. 癌症信息学的高级再现性

本课程由约翰霍普金斯大学提供，该大学致力于教育学生并培养他们的终身学习能力。 此外，促进原创和独立研究，并在全球范围内传递发现的影响。

本课程旨在让学习者熟悉有助于提高生产力和癌症信息学可复制性的工具。

此外，它还提供动手练习，有助于演示如何熟悉代码审查、GitHub、GitHub 操作和 Docker 等工具。

基本上，本课程是为生物医学科学的学习者以及在研究中使用信息学工具的研究人员设计的。 

此外，它使学习者深入了解再现性工具的功能，以及如何将它们应用于现有的分析脚本和项目。

课程纲要：

• 定义再现性
• 使用 GitHub 进行版本控制
• 代码审查——作为作者
• 启动 Docker
• 修改 Docker 镜像
• 修改 Docker 镜像
• 自动化作为再现性工具

课程提供者: 课程

时间长度: 大约 10 小时完成

价格： 自由

证书：是

3。 精准医学

本课程专为接受过学士学位培训的学生以及从事或预计从事精准医学的专业人士而设计。

这包括初级保健医生、公共卫生政策和决策者、癌症和非传染性疾病专家、其他一线医疗保健专业人员、生物医学研究人员和药物开发人员。

本课程旨在为学习者提供核心知识和工具，帮助他们深入了解精准医学的基本原理和实际意义。 此外，它的机遇和挑战。

此外，它还终止了监狱医学时代的诊断、遗传咨询、治疗选择、公共卫生干预以及生物医学研究。 此外，它还处理数据科学和伦理问题。

课程纲要：

• 单基因疾病
• 复杂疾病
• 癌症预防
• 健康与预防
• 药物基因组学和药物开发
• 研究

课程提供者：  Coursera

时间长度: 大约 28 小时完成

价格： 自由

认证证书： 是的

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4. 分层医疗和精准医学中的数据科学

该课程由爱丁堡大学提供，该大学成立于 1583 年，此后一直处于教育和研究创新的前沿。 

本课程旨在探索分层医疗保健和精准医疗中涉及的不同类型的数据和计算技术。

它提供了使用数据的实践经验，以及直接向成功案例研究领域的专家学习的机会。

课程大纲

• 序列处理
• 网络建模
• 概率建模
• 机器识别
• 自然语言处理
• 过程建模
• 图表数据

课程提供者: 课程

时间长度: 大约 17 小时完成

价格： 自由

认证证书： 是的

5. 工业生物技术

本课程由曼彻斯特大学提供，该大学成立于 1824 年，致力于了解世界一流的研究、提供出色的学习和学生体验以及对社会负责。

该大学拥有近 40,000 名学生，并在 Coursera 上提供此课程。

本课程旨在涵盖支持和帮助生物技术研究的核心使能技术。 这包括酶发现和工程、生化和工艺工程以及系统和合成生物学。

基本上，本课程的目的是让学习者深入了解这些领域。 除此之外，该课程还提供与可持续制造有关的更广泛问题的课程。 其中包括负责任的研究创新和生物伦理学。

此外，本课程还探讨了这些技术如何转化为影响我们日常生活和整个社会的实际应用。 

在本课程结束时，学习者将：

•  能够了解酶的功能和催化作用
• 能够解释支撑系统和合成生物学的技术和方法。
• 能够理解生物工艺和生化工程在工业生物技术中的原理和作用。
• 提供工业生物技术产品和工艺及其在农业、能源、环境、精细化学品和医疗保健中的应用的实例。
• 能够解释合成生物学应用的多样性，并讨论本研究中涉及的各种伦理和监管挑战。
• 对支撑工业生物技术研究的关键使能技术进行有见地和有见地的讨论。

课程大纲

• 酶、酶发现和工程
• 系统与合成生物学方法
• 生化与生物过程工程
• 制药和精细化学品
• 案例研究：生物能源和生物材料
• 案例研究：糖科学和生物治疗学

课程提供者：  Coursera

时间长度: 约 11 小时

价格： 自由

认证证书： 是的

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6. 个性化医疗案例研究

本课程旨在教授生物医学的进步如何能够彻底改变药物、药物治疗和疾病预防的发展。 此外，要回答“我们现在在哪里，未来会怎样”的问题。

本课程将提供一系列案例研究，以说明遗传学如何用于改进诊断以及对常见和不寻常疾病进行个性化治疗的原理。

在本课程结束时，学习者会明白：

• 如何选择专注于遗传因素的药物疗法
• 遗传变异如何导致人类疾病易感性
• 最后，现代测序发现的大多数遗传变异的功能后果如何尚不清楚。

课程大纲

• 个性化医疗简介
• 研究遗传变异
• 个性化医疗案例研究
• 个性化医疗案例研究 (ii)
• 护理系统中的个性化医疗
• 最终反思活动

课程提供者: 课程

时间长度: 约18小时

价格： 自由

认证证书： 是的

7. 大数据、基因和医学

本课程旨在教授有关人体生物学以及遗传学、化学和医学的令人兴奋的事实，这些知识将与大数据科学和应对现成数据雪崩的技能交织在一起。 

它将探索掌握真实数据集上的大数据分析所涉及的各个步骤。 这将包括下一代测序数据，在生物和医疗保健方面，从准备数据进行分析到完成、解释结果、可视化结果以及共享结果。

到本课程结束时，参与者将获得或提高使他们成为专业人士所需的技能，并希望更深入地研究生物医学大数据。

课程大纲

• 基因和数据
• 准备数据集进行分析
• 寻找差异表达的基因
• 从基因预测疾病
• 确定基因改变
• 聚类和通路分析

课程提供者: 课程

时间长度: 约40小时

价格： 自由

认证证书： 是的

8. 系统生物学导论

本课程旨在探索和向参与者介绍当代系统生物学，主要关注哺乳动物细胞、它们的成分以及它们的功能。

这些系统往往是核心亚细胞过程的基础，例如转录、信号转导、运动和电兴奋性。 反过来，这些过程会聚集在一起，表现出细胞行为，如分泌、增殖和潜力。

本课程将开发几条推理来回答以下问题：

• 亚细胞和细胞系统的特性是什么？
• 系统的紧急行为产生的机制是什么？
• 为什么我们需要计算和模拟来理解这些系统？
• 哪些类型的实验为系统级思维提供了信息？

课程大纲

• 系统级推理 | 分子通路
• 通往网络的途径 | 细胞生物学中的物理力和电活动
• 细胞生物系统的数学表示细胞生物系统的模拟
• 实验技术 | 网络建设与分析
• 期中
• 网络分析| 拓扑到功能
• 不同类型模型的优势和局限性| 识别紧急属性
• 涌现特性：超灵敏性和鲁棒性| 实例探究
• 案例研究 | 系统生物医学 | 系统药理学和治疗学| 看法

课程提供者: 课程

时间长度: 约 19 小时

价格： 自由

认证证书： 是的

9 医疗保健系统工程基础

本课程旨在教授当前缺乏同步、集成和高效的医疗保健系统，这些系统推动了医疗保健服务的一些改进。 此外，它还通过示例探讨了各种类型的系统以及它们如何转化为医疗保健领域的正确系统工程过程应用程序。

在课程结束时，参与者将学会：

• 对医疗保健服务的需求进行基线分析，并阐明系统工程方法为何以及如何满足需求。
• 使用示例计算和测量各种系统类型、它们的属性和特征。
• 定义系统工程方法，并概念化如何使用这种方法解决医疗保健系统挑战。 
• 跟踪和概述不同的医疗保健系统到系统类型，并开始使用示例解决系统工程问题。

课程大纲

• 医疗保健驱动程序
• 系统类型
• 系统工程方法
• 医疗保健系统工程方法应用

课程提供者: 课程

时间长度: 约 6 小时

价格： 自由

认证证书： 是的

10. 系统生物学中的网络分析

本课程介绍了传统系统生物学、生物信息学和系统药理学研究中采用的数据集成和统计方法。 

它探索了处理来自全基因组 mRNA 表达研究（微阵列和 RNA-seq）的原始数据的方法，包括数据标准化、聚类、差异表达、富集分析以及网络构建。

此外，该课程还提供有关使用工具以及设置管道的实用教程。 此外，它还涵盖了工具中应用的方法背后的数学原理。 

基本上，本课程的目标是使学习者能够使用本课程中的方法来分析他们的项目数据。

课程大纲

• 课程概述和介绍
• 拓扑和网络演化模型
• 生物网络的类型
• 数据处理和识别差异表达基因
• 基因集富集和网络分析
• 深度测序数据处理与分析
• 主成分分析、自组织图、基于网络的聚类和层次聚类
• 数据集成资源
• 众包：微任务和巨型任务
• 期末考试

课程提供者: 课程

时间长度: 约 30 小时

价格： 自由

认证证书：是

结论

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祝一切顺利！

2022 年带证书的生物医学科学免费在线课程

参考文献

• Coursera.org
• 学习网

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