소개

생물 정보학은 생물학, 정보 및 전산 과학의 인터페이스에서 학제 간 과학이며 생물학을 더 잘 이해하기 위해 계산을 사용합니다. 생물 정보학은 생물학적 데이터, 특히 DNA, RNA 및 단백질 서열의 분석을 포함합니다. 생물 정보학 분야는 1990 년대 중반에 인간 게놈 프로젝트 (Human Genome Project)와 DNA 시퀀싱 기술의 급속한 발전에 힘 입어 폭발적인 성장을 경험했습니다. 최근 및 새로운 기술은 게놈 서열뿐 아니라 RNA 및 단백질 존재 량, 서로의 상호 작용, 세포 내 지방화 및 다른 생물학적 분자의 정체 및 풍부 성을 나타내는 끊임없이 증가하는 해상도의 생물학적 데이터 세트를 생산합니다. 이를 위해서는 정교한 계산 방법을 개발하고 적용해야합니다. 생물 정보학은 생물학적 데이터의 패턴을 분석하고 유전자의 기능과 유전 Pathways 에서의 상호 작용을 밝히려는 시도를 포함하여 생물학적 활동의 복잡한 모델을 생성하기위한 전산 접근법을 사용합니다. 삶의 유전 메커니즘 및 관련 프로세스에 관한 풍부한 지식을 활용함으로써 광범위한 사회 혜택이 기대됩니다.

생물 정보학의 분석은 거대 분자 구조, 게놈 서열 및 기능적 유전체학 실험 결과 (예 : 발현 데이터)와 같은 분자 생물학에서 사용할 수있는 3 가지 유형의 대형 데이터 세트에 주로 중점을 둡니다. 추가 정보에는 과학 논문의 텍스트와 대사 Pathways , 분류 트리 및 단백질 - 단백질 상호 작용 네트워크의 "관계 데이터"가 포함됩니다. Bioinformatics는 서열 및 구조 정렬, 데이터베이스 설계 및 데이터 마이닝, 거대 분자 기하학, 계통 발생 트리 구축, 단백질 구조 및 기능 예측, 유전자 발견 및 발현 데이터 클러스터링과 같은 광범위한 계산 기술을 사용합니다. 특히, 다양한 계산 방법과 이기종 데이터 소스를 통합하는 접근법에 중점을 둡니다.

Kish 국제 캠퍼스의 생물 정보학 박사 과정의 주 목적은 학계, 산업계, 정부 분야의 경력을 가진 차세대 전산 생물 학자를 양성하는 것입니다.

PhD 커리큘럼

생물 정보학 박사 과정은 32 학점, 핵심 과목 (9 학점), 세미나 (1 학점), 선택 과목 및 박사 학위 논문 (18 학점)의 8 학점을 이수하 여야한다. 이 프로그램의 주된 강조점은 논문으로 작성되고 옹호 된 독창적이고 독립적 인 연구 프로젝트의 성공적인 완료에 있습니다.

종합 시험

종합 시험은 4 학기 말에 대부분 취해 져야하며 학생이 PhD 제안을 방어하기 전에 필요합니다. 학생들은 박사 종합 시험에 합격하는 두 가지 기회를 갖게됩니다. 학생들이 첫 번째 종합 시험 시도에서 "만족스럽지 않음"이라는 평가를 받으면 학생은 한 번 자격자를 다시 시험 할 수 있습니다. 두 번째 오류가 발생하면 프로그램이 종료됩니다. Comprehensive Exam은 학생들이 연구 경험을 얻기 위해 일찍 시작하도록하기 위해 고안되었습니다. 또한 학생이 박사급 연구를 수행 할 수있는 가능성을 보장합니다.

박사 학위 청구서

PhD 제안에는 특정 목적, 연구 설계 및 방법, 제안 된 작업 및 일정이 포함되어야합니다. 또한 제안서에는 참고 문헌 및 첨부 파일로서 간행물 / 보충 자료가 포함되어야합니다. 학생은 구술 시험에서 자신의위원회에 대한 논문 제안서를 방어해야합니다.

명제

학생은 교수 학위위원회에서 승인 한 박사 학위 과정에 입학한지 1 년 이내에 논문 고문 (그리고 필요한 경우 한두 명의 공동 고문)을 선택해야합니다. 2 년차에는 고문에 의해 제안 된 논문위원회가 승인을 위해 제출되어야합니다. 논문위원회는 최소 5 명의 교수진으로 구성되어야합니다. 논문위원회의 두 구성원은 다른 대학의 부교수 수준이어야합니다. 5 학기가 끝나기 전에 학생은 서면으로 박사 학위를 제출하고 변호해야합니다.

연구 진행

학생은 연구 진행 상황을 검토하기 위해 적어도 일년에 한 번씩 자신의 논문위원회와 만날 것으로 예상됩니다. 각 대학 달력 연도 초에 각 학생과 학생 고문은 학생의 진도에 대한 평가 평가를 제출해야하며, 해당 연도의 성과 및 계획을 요약해야합니다. 논문위원회는 이러한 요약을 검토하고 학생에게 프로그램의 상태를 요약 한 편지를 보냅니다. 만족스러운 진전을 보지 못한 학생들은 1 년 이내에 모든 결점을 수정하고 다음 단계로 옮길 것으로 예상됩니다. 그렇게하지 않으면 프로그램에서 해고 될 것입니다.

박사 학위 논문

박사 과정에 입학 한 지 4 년 이내에 논문 연구를 완료해야합니다. 학생은 연구 결과를 동료 심사 저널에 수락하거나 게시해야합니다. 서면으로 논문을 제출하고위원회의 공증 및 승인을받은 학생에게는 박사 학위가 수여됩니다. 방위는 (1) 대학원생의 논문 발표, (2) 일반 청중의 질문, (3) 논문위원회의 비공개 질문으로 구성됩니다. 학생은 논문 방어의 세 부분을 모두 마쳤을 때 시험 결과를 통보 받게됩니다. 위원회의 모든 위원은 박사위원회의 최종 보고서와 논문의 최종 버전에 서명해야합니다.

졸업을 위해서는 최소 20 점 이상의 GPA가 유지되어야합니다.

평준화 코스 (해당되지 않음)

생물 정보학 박사는 관련 분야에서 석사 학위를 취득했습니다. 그러나 다른 석사 학위를 소지 한 학생들은 박사 과정의 배경을 제공하기 위해 고안된 다음 평준화 과정 중 일부를 완료해야합니다. 이러한 평준화 과정은 Bioinformatics에서 박사 학위를 취득한 학점으로 인정되지 않습니다.

평준화 과정 : 최대 3 개 과정 필수. 6 학점

핵심 과목 : 4 과목 필수; 10 학점

선택 과목 : 4 과목 필수, 8 학점

코스 설명

고급 생물 정보학

코스 내용 :
생물 정보학 소개, 생물학 데이터베이스 소개, MATLAB을 이용한 생물학적 시퀀스 처리, 서열 상동, 단백질 정렬, 다중 서열 정렬, 정렬 도구, 생물학적 방법, 시퀀스 모델, 서브 패턴 패턴 모델, 유전자 모델, 계통 발생 재구성 소개, 거리 기반 방법, 문자 기반 방법 : 파시 모니, 확률 방법 : 최대 가능성, Microarrays, Matlab

생물 정보학의 알고리즘

코스 내용 :
분자 생물학, 서열 유사성, 접미어 트리, 게놈 정렬, 데이터베이스 검색, 다중 서열 정렬, 계통 발생 재구성, 계통 발생 비교, 게놈 재배치, 모티프 발견, RNA 이차 구조 예측, 펩타이드 시퀀싱, 인구 유전학

구조 생물 정보학

코스 내용 :
분자 모델링 제한, 생물 정보학 및 구조학 정의, 단백질 구조의 기초, 구조 검색 및 샘플링, 검색 방법, 데이터 분석 및 축소, 분자 시각화

전산 유전체학

코스 내용 :
소개, 유전 역학의 개념, 연계 분석 및 차세대 시퀀싱 데이터의 통합, 인간 복합체 질환의 연구를위한 분자 형질의 QTL 매핑, 유전자 마커에서 유전자 예측으로의 Haplotype에 대한 관심, Exome 서열 데이터를위한 분석 접근법, 레어 변형 분석 관련없는 개인, 유전자 중복 및 기능 결과, GWAS에서 인간 복합 질병에 대한 차세대 시퀀싱에 이르기까지 번역 의학 및 치료학에 대한 시사점

대사 모델링

코스 내용 :
신진 대사 모델을 신진 대사 모델에서 생합성 장치의 합리적인 설계로 엔지니어링, 진화의 비밀을 계산적으로 풀어내는 합성 sterols 구축? , Sucrose Specific Porin ScrY를 통한 Sucrose Transport의 특성 분자 동력학 시뮬레이션, 생체 분자의 암시 적 Electrostatics를위한 Fast Solver, 생화학 Microreactor의 모델 기반 설계, 탄수화물 활성 효소 및 생합성 글리콜 물질에 대한 in vitro 연구를 바탕으로 한 전분 생물학, 구획화 및 합성 수포의 수송, 식물의 합성 생물학을위한 메타 볼로믹스 표준 및 대사 모델링, 예측은 실험적 증거와 일치합니까? , Nicotiana benthamiana의 Glucoraphanin 전구체 Dihomomethionine, 단백질 모방 물인 합성 펩타이드, 대사 생산성 향상을위한 펩타이드 모티프 및 동족 접합기 도메인을 기반으로 한 합성 단백질 비계, 인공 효소 채널에 의한 대사 Pathways 공학

시스템 생물학 모델링

코스 내용 :
생물학 기초, 수학적 모델링의 기초, 모델 보정 및 실험 설계, 세포 과정의 모델링, 효소 전환, 중합 과정, 신호 전달 및 유전자 조절 시스템, 모듈 및 모티프 분석, 모델 분석의 일반적인 방법, 제어 이론의 측면, 모티프 세포 네트워크, 세포 네트워크 분석, 대사 공학, 위상 학적 특성

고급 데이터 마이닝

코스 내용 :
생물 정보학의 데이터 마이닝 소개, 생물 정보학의 계층 적 프로파일 링 스코어링 및 어플리케이션 다중 스코어링 시스템, DNA 시퀀스 시각화, 질량 분광법을 이용한 프로테오믹스, 대형 계통 발생 데이터 세트의 효율적이고 견고한 분석, 단백질 스레딩의 알고리즘 측면, 패턴 차별화 및 이질적 게놈 데이터에 대한 공식화, 유전자 발현 분석을위한 Parameterless Clustering 기법, 암의 분자 분류를위한 공동 식별 유전자 선택, 유전자에 대한 Haplotype 분석 시스템, 공통 질병 발견, 단백질 서열의 클러스터링 정확도 향상을위한 Bayesian Framework

기계 학습

코스 내용 :
우리는 기계 학습, 기계 학습 통계 및 데이터 분석, 패턴 인식, 신경망 및 심층 학습, 클러스터 및 권장 사항 학습, 행동 취하는 학습에 관심이있는 이유는 무엇입니까?

컴퓨터 지원 의약품 디자인

코스 내용 :
양자 기계 및 분자 기계 접근법, 전이 금속 시스템, 강체, QM 기반 모델링, 현재 상태 및 미래에 의한 단백질 - 단백질 상호 작용 모델링
공부한 프로그램:
  • 영어

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이 과정은 캠퍼스 기반
시작 날짜
9 월 2019
Duration
학교와 연락
파트타임
전일제
최종 기한
위치 기준
날짜 기준
시작 날짜
9 월 2019
종료 날짜
원서제출기한

9 월 2019

Location
원서제출기한
종료 날짜