Doktorat Z Bioinformatyki

University of Tehran, Kish International Campus

Opis programu

Przeczytaj oficjalny opis

Doktorat Z Bioinformatyki

University of Tehran, Kish International Campus

Wprowadzenie

Bioinformatyka jest interdyscyplinarną nauką na styku nauk biologicznych, informacyjnych i obliczeniowych, wykorzystuje obliczenia, aby lepiej zrozumieć biologię. Bioinformatyka obejmuje analizę danych biologicznych, w szczególności sekwencji DNA, RNA i białek. W dziedzinie bioinformatyki rozpoczął się wybuchowy rozwój od połowy lat 90. XX wieku, w dużej mierze dzięki projektowi Human Genome Project i szybkim postępom w technologii sekwencjonowania DNA. Najnowsze i nowatorskie technologie tworzą biologiczne zbiory danych o coraz większej rozdzielczości, które ujawniają nie tylko sekwencje genomowe, ale także obfitość RNA i białka, ich wzajemne interakcje, ich subkomórkową lokalizację oraz tożsamość i obfitość innych cząsteczek biologicznych. Wymaga to opracowania i zastosowania wyrafinowanych metod obliczeniowych. Bioinformatyka wykorzystuje podejścia obliczeniowe do analizy wzorców w danych biologicznych i do tworzenia złożonych modeli aktywności biologicznej, w tym do prób wyjaśnienia funkcji genów i ich interakcji w Pathways genetycznych. Powszechne korzyści społeczne są oczekiwane dzięki wykorzystaniu bogactwa nowej wiedzy dotyczącej genetycznych mechanizmów życia i powiązanych procesów.

Analizy w bioinformatyce koncentrują się głównie na trzech typach dużych zbiorów danych dostępnych w biologii molekularnej: strukturach makromolekularnych, sekwencjach genomowych i wynikach eksperymentów funkcjonalnej genomiki (np. Dane ekspresji). Dodatkowe informacje obejmują tekst prac naukowych i "dane dotyczące związku" ze Pathways metabolicznych, drzewek taksonomicznych i sieci interakcji białko-białko. Bioinformatyka wykorzystuje szeroki zakres technik obliczeniowych, w tym sekwencjonowanie i strukturalne dostosowanie, projektowanie baz danych i eksploracja danych, geometria makromolekularna, konstrukcja drzewa filogenetycznego, przewidywanie struktury i funkcji białka, wyszukiwanie genów i grupowanie danych ekspresyjnych. Nacisk kładzie się na podejścia integrujące różne metody obliczeniowe i heterogeniczne źródła danych.

Głównym celem programu doktoranckiego w Bioinformatyce na międzynarodowym kampusie Kish jest szkolenie następnej generacji biologów komputerowych do kariery w środowisku akademickim, przemysłowym i rządowym.

Program nauczania doktora

Doktor Bioinformatyki wymaga ukończenia 32 punktów, zestawu podstawowych kursów (9 punktów), seminarium (1 kredyt) i 8 punktów zajęć fakultatywnych i pracy doktorskiej (18 punktów). Głównym akcentem programu jest pomyślne ukończenie oryginalnego i niezależnego projektu badawczego napisanego i obronionego jako rozprawa.

Kompleksowy egzamin

Kompleksowy egzamin powinien być podjęty co najwyżej pod koniec czwartego semestru i jest wymagany, zanim student zdoła obronić propozycję doktora. Studenci będą mieli dwie szanse na zdanie doktoranckiego egzaminu kompleksowego. Jeśli uczniowie otrzymają ocenę "niesatysfakcjonującą" podczas pierwszej Wszechstronnej próby egzaminu, uczeń może powtórzyć kwalifikację jeden raz. Druga awaria spowoduje przerwanie programu. Kompleksowy egzamin ma na celu zapewnienie, że uczeń zaczyna wcześnie zdobywać doświadczenie badawcze; zapewnia również, że student ma potencjał do prowadzenia badań na poziomie doktoranckim.

WNIOSEK DO PRAC

Propozycja doktora musi zawierać konkretne cele, projekt badań i metody oraz proponowaną pracę i oś czasu. Ponadto wniosek musi również zawierać bibliografię oraz załączniki, wszelkie publikacje / materiały uzupełniające. Student musi bronić swojej propozycji pracy przed komisją egzaminem ustnym.

PRACA DYPLOMOWA

Student powinien wybrać doradcę dyplomowego (i jednego lub dwóch doradców, jeśli jest to wymagane) w ciągu pierwszego roku trwania studiów doktoranckich, zatwierdzonego przez komitet wydziału. W drugim roku komitet dyplomowy zaproponowany przez doradcę wraz z propozycją doktora powinien zostać przekazany do akceptacji. W skład komisji dyplomowej powinien wchodzić co najmniej pięciu członków wydziału. Dwóch członków komisji dyplomowej powinno pochodzić z innych uniwersytetów na poziomie profesora nadzwyczajnego. Nie później niż do końca piątego semestru student musi przedstawić i obronić pisemną propozycję doktora.

PROGRAM BADAŃ

Student powinien spotykać się z komisją co najmniej raz w roku, aby dokonać przeglądu postępu badań. Na początku każdego roku kalendarzowego każdy student i doradca studenta są zobowiązani do przedłożenia oceny oceny postępów ucznia, przedstawiającej osiągnięcia i plany z ubiegłego roku na bieżący rok. Komisja tez recenzuje te streszczenia i przesyła studentowi list podsumowujący ich status w programie. Uczniowie, którzy nie osiągną zadowalających postępów, powinni poprawić wszelkie braki i przejść do następnego etapu w ciągu roku. Nieprzestrzeganie tego spowoduje zwolnienie z programu.

Doktoranci

W ciągu 4 lat od rozpoczęcia studiów doktoranckich student powinien zakończyć pracę dyplomową; student musi mieć wyniki badań zaakceptowane lub opublikowane w recenzowanych czasopismach. Po złożeniu pisemnej pracy i obrony oraz zatwierdzeniu przez komisję, student otrzymuje tytuł doktora. Obrona będzie polegała na: (1) przedstawieniu rozprawy przez studenta, (2) przesłuchaniu przez publiczność oraz (3) przesłuchaniu przez dyrekcję w drzwiach zamkniętych. Student zostanie poinformowany o wyniku egzaminu po zakończeniu wszystkich trzech części obrony rozprawy. Wszyscy członkowie komisji muszą podpisać końcowe sprawozdanie komisji doktorskiej i ostateczną wersję rozprawy.

Minimalna wartość GPA wynosząca 16 powyżej 20 musi zostać utrzymana do ukończenia.

Kursy niwelacyjne (nie dotyczy stopnia)

Doktor nauk biomedycznych przyjmuje tytuł magistra w pokrewnych dziedzinach. Jednak studenci posiadający dowolny inny stopień magistra oprócz tego będą musieli ukończyć kilka z następujących kursów poziomowania, które mają na celu przygotowanie do studiów doktoranckich. Te kursy poziomowania nie są zaliczane na poczet absolwenta w kierunku doktora w dziedzinie bioinformatyki.

Kursy z poziomowaniem: co najwyżej 3 kursy wymagane; 6 kredytów

Kursy podstawowe: wymagane 4 kursy; 10 kredytów

Przedmioty do wyboru: wymagane 4 kursy, 8 punktów

Opis kursu

Zaawansowana bioinformatyka

Zawartość kursu:
Wprowadzenie do bioinformatyki, Wstęp do biologii molekularnej, Bazy danych biologicznych, Przetwarzanie sekwencji biologicznych za pomocą MATLAB, Homologia sekwencji, Wyrównanie białek, Wyrównanie wielu sekwencji, Narzędzia do dopasowywania, Metody biolingwistyczne, Modele sekwencji, Modele wzorów następujących po sobie, Modele genów, Wprowadzenie do rekonstrukcji filogenetycznej, Odległość Metody oparte na znakach: oszczędność, metody probabilistyczne: maksymalna wiarygodność, mikromacierze, Matlab

Algorytmy w bioinformatyce

Zawartość kursu:
Wprowadzenie do biologii molekularnej, podobieństwo sekwencji, drzewo przyrostków, dopasowanie genomu, wyszukiwanie bazy danych, dopasowanie wielu sekwencji, rekonstrukcja filogenezy, porównanie filogenezy, przegrupowanie genomu, znalezienie motywacji, prognozowanie struktury wtórnej RNA, sekwencjonowanie peptydów, genetyka populacji

Strukturalna bioinformatyka

Zawartość kursu:
Ograniczanie modelowania molekularnego, Definiowanie bioinformatyki i strukturalne, Podstawy struktury białek, Wyszukiwanie i próbkowanie w strukturach, Metody wyszukiwania, Analiza i redukcja danych, Wizualizacja molekularna

Genomika obliczeniowa

Zawartość kursu:
Wprowadzenie, koncepcje epidemiologii genetycznej, integracja analizy sprzężeń i sekwencjonowania nowej generacji, mapowanie cech molekularnych QTL w badaniach ludzkich chorób złożonych, ponowne zainteresowanie haplotypem od markera genetycznego do przewidywania genów, podejścia analityczne do danych sekwencji egzempesencyjnych, analiza rzadkich wariantów u osobników niepowiązanych, kopiowanie genów i konsekwencje funkcjonalne, od GWAS do sekwencjonowania nowej generacji w chorobach zespolonych człowieka, implikacje dla medycyny translacyjnej i terapeutycznej

Modelowanie metaboliczne

Zawartość kursu:
Inżynieria syntetycznych metabolonów od modelowania metabolicznego do racjonalnego projektowania urządzeń biologicznych, budowanie syntetycznych steroli obliczeniowo odkrywających tajniki ewolucji? , Charakterystyka transportu sacharozy przez specyficzny szkielet poruczynowy badany przez symulacje dynamiki molekularnej, szybki solwat dla niejawnej elektrostatyki cząsteczek biologicznych, oparty na modelach mikroreaktory biochemiczne, podstawa biologii skrobi w badaniach in vitro nad enzymami aktywnymi węglowodanami i biosyntetycznymi glikomateriałami, kompartmentalizacja i transport w naczyniach syntetycznych, standardy metabolizmu i modelowanie metaboliczne biologii syntetycznej w roślinach, czy prognozy są zgodne z dowodami eksperymentalnymi? Optymalizacja Engineered produkcja glukorafanin prekursorów Dihomomethionine w Nicotiana benthamiana, syntetyczne peptydy jak naśladuje białka, syntetyczne zręby białkowe podstawie Peptide motywów i pokrewnym Adapter Domeny dla Poprawa metabolizmu wydajność, inżynieria metabolicznych Pathways sztucznymi kanałami enzymatycznych

Modelowanie w biologii systemowej

Zawartość kursu:
Podstawy biologii, podstawy modelowania matematycznego, kalibracja modelu i projekt eksperymentalny, modelowanie procesów komórkowych, konwersja enzymatyczna, procesy polimeryzacji, transdukcja sygnału i systemy regulowane genetycznie, analiza modułów i motywów, ogólne metody analizy modeli, aspekty teorii sterowania, motywy w sieciach komórkowych, analiza sieci komórkowych, inżynieria metaboliczna, charakterystyka topologiczna

Zaawansowane wyszukiwanie danych

Zawartość kursu:
Wprowadzenie do eksploracji danych w bioinformatyce, hierarchiczne profilowanie wyników i zastosowania w bioinformatyce Metody i praktyki łączenia systemów wielokrotnego oceniania, wizualizacja sekwencji DNA, proteomiki ze spektroskopią masową, wydajna i solidna analiza dużych zbiorów danych filogenetycznych, algorytmiczne aspekty gwintowania białka, różnicowania wzorów i Formulacje do heterogenicznych danych genomicznych, techniki parowania beztopowego do analizy ekspresji genów, łączny selekcyjny wybór genów do molekularnej klasyfikacji nowotworów, system analizy haplotypów dla genów Odkrycie chorób powszechnych, Bayesowska struktura dla poprawy klastrów Dokładność sekwencji białkowych

Nauczanie maszynowe

Zawartość kursu:
Dlaczego jesteśmy zainteresowani uczeniem maszynowym, statystyką uczenia maszynowego i analizą danych, rozpoznawaniem wzorów, sieciami neuronowymi i głębokim uczeniem się, klastry uczenia się i zalecenia, uczenia się podejmowania działań, dokąd zmierzamy?

Komputerowe wspomaganie projektowania leków

Zawartość kursu:
Podejście mechaniki kwantowej i mechaniki molekularnej, układy metali przejściowych, modelowanie oddziaływań białko-białko przez bryłę sztywną, modelowanie oparte na QM, stan obecny i przyszłość
Ta szkoła oferuje programy z:
  • Język angielski


Ostatnia aktualizacja March 27, 2018
Czas trwania i cena
Ten kurs jest Na kampusie
Start Date
Data rozpoczęcia
Wrześ. 2018
Duration
Czas trwania
W niepełnym wymiarze czasu
W pełnym wymiarze godzin
Locations
Iran - Teheran
Data rozpoczęcia: Wrześ. 2018
Termin nadsyłania zgłoszeń Skontaktuj się ze szkołą
Data zakończenia Skontaktuj się ze szkołą
Dates
Wrześ. 2018
Iran - Teheran
Termin nadsyłania zgłoszeń Skontaktuj się ze szkołą
Data zakończenia Skontaktuj się ze szkołą