PhD v bioinformatice

University of Tehran, Kish International Campus

Popis programu

Read the Official Description

PhD v bioinformatice

University of Tehran, Kish International Campus

Úvod

Bioinformatika je interdisciplinární věda na rozhraní biologických, informačních a výpočetních věd, využívá výpočtů k lepšímu pochopení biologie. Bioinformatika zahrnuje analýzu biologických dat, zejména sekvencí DNA, RNA a proteinů. Oblast bioinformatiky zaznamenala výbušný růst od poloviny devadesátých let, a to hlavně díky projektu lidského genomu a rychlému pokroku v technologii DNA sekvenování. Nedávné a nové technologie produkují biologické datové soubory stále se zvyšujícího rozlišení, které odhalují nejen genomové sekvence, ale i abundance RNA a proteinů, jejich vzájemné interakce, jejich subcelulární lokalizaci a identitu a hojnost dalších biologických molekul. To vyžaduje vývoj a aplikaci sofistikovaných výpočetních metod. Bioinformatika využívá výpočetní přístupy k analýze vzorků biologických dat a vytváření komplexních modelů biologické aktivity, včetně pokusů o objasnění funkcí genů a jejich interakcí v genetických Pathways . Rozsáhlé sociální výhody se očekávají z využívání bohatství nových poznatků týkajících se genetických mechanismů života a souvisejících procesů.

Analýzy v bioinformatice se zaměřují převážně na tři typy rozsáhlých datových souborů dostupných v molekulární biologii: makromolekulární struktury, genomové sekvence a výsledky funkčních genomických experimentů (např. Expresní data). Další informace zahrnují text vědeckých prací a "vztahová data" z metabolických Pathways , taxonomických stromů a proteinových proteinových interakčních sítí. Bioinformatika využívá širokou škálu výpočetních technik včetně sekvenčního a strukturního uspořádání, návrh databáze a dolování dat, makromolekulární geometrii, strukturu fylogenetického stromu, předpověď struktury a funkce proteinů, zjišťování genů a shlukování expresních dat. Důraz je kladen na přístupy zahrnující různé výpočetní metody a heterogenní zdroje dat.

Hlavním cílem doktorského programu Bioinformatika v mezinárodním kampusu Kish je vyškolení nové generace výpočetních biologů pro kariéru v akademickém, průmyslovém a vládním sektoru.

PhD Curriculum

Doktorát Bioinformatiky vyžaduje absolvování 32 kreditů, soubor základních kurzů (9 kreditů), seminář (1 kredit) a 8 kreditů z volitelných předmětů a doktorská práce (18 kreditů). Hlavní důraz je kladen na úspěšné dokončení původního a nezávislého výzkumného projektu napsaného a obhájeného jako dizertační práce.

Komplexní zkouška

Komplexní zkouška by měla být provedena nejvýše na konci čtvrtého semestru a vyžaduje se před tím, než student může obhájit návrh PhD. Studenti budou mít dvě šance na složení PhD Comprehensive Exam. Pokud studenti obdrží hodnocení "neuspokojivého" při prvním pokusu o komplexní zkoušku, může student jednou kvalifikovat znovu. Druhá porucha způsobí ukončení programu. Komplexní zkouška je navržena tak, aby zajistila, že student začne brzy získávat zkušenosti z výzkumu; zajišťuje také, že má student možnost provádět výzkum na úrovni doktorského studia.

PhD PROPOSAL

Návrh PhD musí obsahovat specifické cíle, návrh výzkumu a metody a navrhovanou práci a časovou osu. Navíc návrh musí obsahovat také bibliografii a jako přílohy jakékoli publikace / doplňkové materiály. Student musí obhájit návrh své práce na svůj výbor v ústní zkoušce.

TEZE

Student by měl v prvním roce svého studia v doktorském studijním programu, který schválil výbor fakulty, zvolit poradce pro práci (a jednoho nebo dva spoluřešitelé, pokud je to požadováno). Ve druhém roce by měl výbor pro práci, navržený poradcem vedle návrhu PhD, předat ke schválení. Výbor práce by měl sestávat z nejméně pěti členů fakulty. Dva členové dizertační komise by měli být z jiných vysokých škol na úrovni docenti. Nejpozději do konce 5. semestru musí student předložit a obhájit písemný doktorský návrh.

VÝZKUMNÝ POKUS

Student se očekává, že se alespoň jednou ročně setká s jeho pracovním výborem, aby přezkoumal pokrok v oblasti výzkumu. Na začátku každého univerzitního kalendářního roku musí každý student a studentský poradce předložit hodnocení hodnocení pokroku studenta, přičemž uvede výsledky dosažené v minulém roce a plány pro běžný rok. Pracovní výbor přezkoumá tyto shrnutí a posílá studentovi dopis shrnující jejich status v programu. Studenti, kteří nedosáhli uspokojivého pokroku, se očekávají, že odstraní všechny nedostatky a přesunou se na další milník během jednoho roku. Pokud tak neučiníte, bude to mít za následek odvolání z programu.

PhD DISSERTATION

Do 4 let od vstupu do doktorského studijního programu se studenti očekávají, student musí mít výsledky výzkumu přijatých nebo publikovaných v odborných časopisech. Po předložení písemné práce a veřejné obhajoby a schválení výboru je studentovi udělen titul PhD. Obhajoba se bude skládat z (1) prezentace dizertace absolvovaným studentem, (2) zpochybnění ze strany obecného publika a (3) dotazování uzavřených dveří dizertační komisí. Student bude informován o výsledku zkoušky na konci všech tří částí obhajoby disertační práce. Všichni členové výboru musí podepsat závěrečnou zprávu doktorského výboru a závěrečnou verzi disertační práce.

Pro absolvování musí být zachován minimální GPA ve výši 16 a více než 20 let.

Vyrovnávací kurzy (nevztahuje se na stupeň)

PhD v bioinformatice předpokládá magisterský titul v příbuzných oborech. Nicméně studenti, kteří jsou držiteli jakéhokoli jiného magisterského studijního programu, budou muset dokončit několik z následujících kurzů vyrovnávání, které jsou navrženy tak, aby poskytly základ pro kurzy PhD. Tyto vyrovnávací kurzy se nepočítají za absolvent kredity k PhD v Bioinformatice.

Vyrovnávací kurzy: Vyžaduje se nejvýše 3 kurzy; 6 kreditů

Základní předměty: 4 kurzy vyžadovány; 10 kreditů

Volitelné předměty: 4 předměty vyžadované, 8 kreditů

Popisy kurzů

Pokročilá bioinformatika

Obsah kurzu:
Úvod do bioinformatiky, Úvod do molekulární biologie, Biologické databáze, Zpracování biologických sekvencí s MATLABem, Sekvenční homologie, Zarovnání proteinů, Srovnání řady sekvencí, Zarovnávací nástroje, Biolingvistické metody, Sekvenční modely, Modely sekvenčních vzorů, Genetické modely, Úvod do rekonstrukce fylogenetiky, Metody založené na znaku: parsimony, pravděpodobnostní metody: maximální pravděpodobnost, microarrays, Matlab

Algoritmy v bioinformatice

Obsah kurzu:
Úvod do molekulární biologie, podobnost sekvencí, stoupající přírůstek, genomová orientace, vyhledávání databází, vícenásobná sekvenční vyrovnání, rekonstrukce fylogeneze, srovnání fylogeneze, genomové přeskupení, nálezy motivů, predikce sekundární struktury RNA, sekvenování peptidů, populační genetika

Strukturální bioinformatika

Obsah kurzu:
Omezit molekulární modelování, definovat bioinformatiku a strukturu, základy struktury proteinů, vyhledávání a vzorkování ve strukturních, vyhledávacích metodách, analýza a redukce dat, molekulární vizualizace

Výpočetní genomika

Obsah kurzu:
Úvod, pojmy genetické epidemiologie, integrace analýzy vazeb a sekvenční data příští generace, QTL mapování molekulárních znaků pro studium komplexních lidských nemocí, obnovený zájem o haplotyp z genetického markeru na genetickou predikci, analytické přístupy pro data sekvence exome, analýza vzácných variant u nespojených jedinců, duplikace genů a funkčních důsledků, od GWAS k následné generaci sekvence na lidské komplexní nemoci Dopady na translační medicínu a terapii

Metabolické modelování

Obsah kurzu:
Inženýrské syntetické metabolity od metabolického modelování k racionálnímu návrhu biosyntetických přístrojů, budování syntetických sterolů výpočetně odhalující tajemství evoluce? , Charakteristiky transportu sacharózy přes specifickou poruchu sacharózy studovanou simulací molekulární dynamiky, rychlým řešením pro implicitní elektrostatiku biomolekul, modelovým návrhem biochemických mikroreaktorů, podporující biologickou analýzu škrobu pomocí in vitro studií enzymů aktivních se sacharózou a biosyntetických glykomateriálů, kompartmentalizace a transport v syntetických vesikelech, Metabolomické standardy a metabolické modelování pro syntetickou biologii v rostlinách, Jsou předpovědi konzistentní s experimentálními důkazy? , Optimalizace konstruované produkce prekurzoru glukaphaninu dihomomethioninu v Nicotiana benthamiana, syntetické peptidy jako proteinové mimetiky, syntetické proteiny založené na motivech peptidů a doménách příbuzného adaptéru pro zlepšení metabolické produktivitě, inženýrství metabolických Pathways cestou umělých enzymových kanálů

Modelování v systémové biologii

Obsah kurzu:
Základy biologických základů, Základy matematického modelování, Kalibrace modelů a experimentálního designu, Modelování buněčných procesů, Enzymatická konverze, Polymerizační procesy, Transdukce signálů a geneticky regulované systémy, Analýza modulů a motivů, Obecné metody modelové analýzy, Aspekty řídicí teorie, Motivy v buněčných sítích, analýza buněčných sítí, metabolické inženýrství, topologické vlastnosti

Pokročilé dolování dat

Obsah kurzu:
Úvod do dolování dat v bioinformatice, vyhodnocení hierarchického profilování a aplikace v bioinformatice Metody a praktiky kombinace systémů s více scoringy, vizualizace sekvencí DNA, proteomika s hmotnostní spektrometrií, efektivní a robustní analýza velkých phylogenetických datových množin, algoritmické aspekty proteinového vlákna, diferenciace vzorků a Formulace pro heterogenní genomová data, techniky clustering bez parametrů pro analýzu genové exprese, selektivní selekci genu pro molekulární klasifikaci rakoviny, haplotypový analytický systém pro zjišťování genů u společných onemocnění, Bayesovský rámec pro zlepšení shlukové přesnosti proteinových sekvencí

Strojové učení

Obsah kurzu:
Proč nás zajímá strojní učení, statistika strojních učení a analýza dat, rozpoznávání vzorků, neuronové sítě a hluboké učení, učení se o klastrech a doporučeních, učení se podniknout akce, kam jdeme odtud?

Návrh počítačového léku

Obsah kurzu:
Kvantové mechanické a molekulární mechanické přístupy, přechodové kovové systémy, modelování interakcí bílkovin-proteinu pevným tělesem, modelování založené na QM, současný stav a budoucnost
This school offers programs in:
  • Angličtina


Poslední aktualizace March 27, 2018
Doba a cena
This course is Studium v kampusu
Start Date
Datum začátku
Sept. 2019
Duration
Délka trvání
Kombinované
Denní studium
Information
Deadline
Locations
Írán - Tehran, Tehran Province
Datum začátku : Sept. 2019
Termín odevzdání přihlášek Kontaktuj školu
Datum ukončení Kontaktuj školu
Dates
Sept. 2019
Írán - Tehran, Tehran Province
Termín odevzdání přihlášek Kontaktuj školu
Datum ukončení Kontaktuj školu