第一章  导论
  第一节  医学数据采集与分析的重要性
    一、科学与医学研究范式的演变
    二、医学数据采集与分析课程体系
  第二节  医学数据科学的概念与基本工具
    一、医学数据科学简介
    二、医院多样性数据的采集
    三、医学数据共享与隐私保护
  第三节  R语言、Python语言和Matlab语言等计算机编程语言在医学数据科学中的应用
    一、R语言
    二、Python语言
    三、Matlab语言
  第四节  医学数据的多样性演化
    一、WHO的健康定义与健康方程式
    二、医学数据的多模态
  第五节  课程概览和目标
    一、数据的层次与课程设计思路
    二、本课程相关的学科生态与学习方法
第二章  数据采集仪器与原理
  第一节  核酸测序技术
    一、第一代测序技术
    二、第二代测序技术
    三、第三代测序技术
    四、测序技术的应用和展望
  第二节  基于质谱的蛋白质组学检测技术
    一、质谱分析技术相关的诺贝尔奖
    二、质谱仪的基本构造
    三、蛋白质组的质谱检测方法
    四、蛋白质组定量分析
    五、基于质谱技术检测蛋白磷酸化组
    六、基于质谱的蛋白质组学在精准肿瘤学研究中的应用
  第三节  X射线单晶衍射技术
    一、X射线单晶衍射技术的历史
    二、X射线单晶衍射技术解析蛋白质三维结构的步骤
    三、X射线单晶衍射技术解析蛋白质结构的原理
    四、X射线单晶衍射技术的应用
  第四节  透射电子显微镜技术
    一、透射电子显微镜的发明
    二、透射电子显微镜的结构
    三、透射电子显微镜成像原理
    四、透射电子显微镜三维重构方法
    五、透射电子显微镜的样品制备
    六、透射电子显微镜的应用
  第五节  核磁共振成像
    一、磁共振成像的历史
    二、磁共振成像的原理
    三、磁共振成像系统的硬件构成
    四、磁共振成像技术在临床疾病诊断与科研中的应用
第三章  R编程与医学数据分析
  第一节R语言基础
    一、R语言在医学数据分析中的作用与优势
    二、R语言环境设置
    三、数据导入和导出
    四、R语言的基本语法
  第二节  数据结构
    一、医学数据的表示结构
    二、数据格式转换
  第三节  流程控制
    一、循环语句
    二、条件语句
    三、选择语句
  第四节  R语言的函数应用
    一、函数入门
    二、数据分析中的函数应用
    三、函数的向量化操作
    四、函数的高级应用
  第五节  R语言包
    一、定义与功能
    二、R包的使用基本流程
    三、数据导入、导出常用的R包
    四、数据质量检查和清洗的常用R包
    五、绘图和数据可视化常用R包
    六、特征选择和机器学习常用R包
    七、基因组分析的R包
    八、常用于生物医学影像数据分析和建模的R包
    九、常用于生物医学文本数据分析和建模的R包
    十、常用于图模型与网络分析和建模的R包
……
第四章  数据处理与存储
第五章  生物医学统计基础
第六章  健康大数据的分析与挖掘
第七章  分子组学数据分析
第八章  医学影像数据分析与应用
第九章  生物医学文本数据分析和利用
第十章  生物医学信号数据分析与应用
第十一章  系统医学与复杂数据建模
第十二章  医学数据科学的未来趋势
主要参考文献
中英文专业词汇索引
    一、简单随机抽样
    二、统计量及抽样分布