Doctor în Bioinformatică

University of Tehran, Kish International Campus

Descrierea programului

Citește Descrierea Oficială

Doctor în Bioinformatică

University of Tehran, Kish International Campus

Introducere

Bioinformatica este o știință interdisciplinară la interfețele științelor biologice, informaționale și computaționale, utilizează calcule pentru a înțelege mai bine biologia. Bioinformatica implică analiza datelor biologice, în special a ADN-ului, a ARN-ului și a secvențelor de proteine. Domeniul de bioinformatică a cunoscut o creștere explozivă începând cu mijlocul anilor 1990, determinată în mare măsură de Proiectul genomului uman și de progresele rapide ale tehnologiei de secvențiere a ADN-ului. Tehnologiile recente și noi generează seturi de date biologice de rezoluție tot mai mare, care dezvăluie nu doar secvențe genomice, ci și abundențe de ARN și proteine, interacțiunile lor unii cu alții, localizarea lor subcelulară și identitatea și abundența altor molecule biologice. Acest lucru necesită dezvoltarea și aplicarea unor metode computaționale sofisticate. Bioinformatica folosește abordări computaționale pentru a analiza modelele din datele biologice și pentru a crea modele complexe de activitate biologică, inclusiv încercările de a elucida funcțiile genelor și interacțiunile lor în Pathways genetice. Se așteaptă beneficii sociale pe scară largă din exploatarea bogăției de noi cunoștințe privind mecanismele genetice ale vieții și procesele conexe.

Analizele din bioinformatică se concentrează în principal pe trei tipuri de seturi mari de date disponibile în biologia moleculară: structurile macromoleculare, secvențele genomului și rezultatele experimentelor genomice funcționale (de exemplu, datele de exprimare). Informațiile suplimentare includ textul lucrărilor științifice și "date de relație" din Pathways metabolice, arborii de taxonomie și rețelele de interacțiune proteină-proteină. Bioinformatica utilizează o gamă largă de tehnici computaționale, inclusiv secvența și alinierea structurală, proiectarea bazei de date și exploatarea datelor, geometria macromoleculară, construcția arborelui filogenetic, predicția structurii și funcției proteinei, identificarea genelor și gruparea datelor de expresie. Accentul se pune pe abordări care integrează o varietate de metode computaționale și surse de date eterogene.

Obiectivul principal al programului de doctorat în Bioinformatică la campusul internațional Kish este de a instrui următoarea generație de biologi computaționali pentru cariere în mediul academic, industrie și guvern.

Curriculum-ul PhD

Doctoratul Bioinformatică necesită finalizarea a 32 de credite, un set de cursuri de bază (9 credite), un seminar (1 credit) și 8 credite de cursuri elective și o teză de doctorat (18 credite). Principalul accent al programului este finalizarea cu succes a unui proiect de cercetare original și independent, scris și susținut ca o disertație.

Examen cuprinzător

Examenul complet ar trebui să fie luate cel mult la sfârșitul semestrului al patrulea și este necesar înainte de un student ar putea apăra propunerea de doctorat. Elevii vor avea două șanse să treacă examenul general de doctorat. Dacă elevii primesc o evaluare "nesatisfăcătoare" la prima încercare de examen comprehensiv, studentul poate relua calificările o singură dată. Un al doilea eșec va duce la terminarea programului. Examenul cuprinzător este conceput pentru a se asigura că elevul începe să câștige din timp experiența de cercetare; se asigură, de asemenea, că studentul are potențialul de a efectua cercetări la nivel de doctorat.

PROPUNERE DE DOCTORAT

Propunerea de doctorat trebuie să conțină obiective specifice, proiectare și metode de cercetare, lucrare propusă și cronologie. În plus, propunerea trebuie să conțină, de asemenea, o bibliografie și, ca anexe, orice publicații / materiale suplimentare. Elevul trebuie să-și apere propunerea de teză la comitetul lor într-un examen oral.

TEZA

Un student ar trebui să aleagă un consilier de teză (și unul sau doi co-consilieri, dacă este necesar) în primul an de cand este în programul de doctorat, aprobat de comitetul facultății. În cel de-al doilea an, un comitet de teze sugerat de consilier împreună cu propunerea de doctorat trebuie să fie predat spre aprobare. Comisia de teze ar trebui să fie formată din cel puțin cinci membri ai facultății. Doi membri ai comitetului de teze ar trebui să fie de la celelalte universități la nivel de profesor asociat. Nu mai târziu de sfârșitul semestrului al cincilea, un student trebuie să prezinte și să apere o propunere scrisă de doctorat.

PROCESUL DE CERCETARE

Un student este așteptat să se întâlnească cu comitetul său de teze cel puțin o dată pe an pentru a revizui progresul cercetării. La începutul fiecărui an calendaristic universitar, fiecare elev și consilierul elevului trebuie să prezinte o evaluare a progresului studenților, prezentând realizările și planurile din anul trecut pentru anul în curs. Comisia de teze revizuiește aceste rezumate și trimite studentului o scrisoare care rezumă statutul lor în program. Elevii care nu reușesc să facă progrese satisfăcătoare trebuie să remedieze orice deficiențe și să se mute la următorul punct de reper în termen de un an. Nerespectarea acestor prevederi va avea ca rezultat concedierea din program.

Doctorat DISSERTATION

În termen de 4 ani de la intrarea în programul de doctorat, studentul este așteptat să finalizeze studiul tezei; elevul trebuie să aibă rezultatele studiilor acceptate sau publicate în reviste evaluate de colegi. La prezentarea unei teze scrise și a apărării publice și a aprobării de către comitet, elevul are diploma de doctorat. Apararea va consta în (1) prezentarea disertației de către studentul absolvent, (2) audierea de către audiența generală și (3) chestionarea cu ușile închise de către comisia de disertație. Studentul va fi informat despre rezultatul examenului la finalizarea tuturor celor trei părți ale apărării disertației. Toți membrii comitetului trebuie să semneze raportul final al comisiei de doctorat și versiunea finală a disertației.

Pentru absolvire trebuie să fie menținută o AAP minimă de peste 16 ani.

Cursuri de nivelare (nu se aplică gradului)

Doctor în Bioinformatică își asumă o diplomă de master în domenii conexe. Cu toate acestea, elevii care dețin orice altă diplomă de master, în afară de aceasta vor fi necesare pentru a finaliza câteva dintre următoarele cursuri de nivelare, care sunt concepute pentru a oferi un fundal pentru cursuri de doctorat. Aceste cursuri de nivelare nu sunt luate în considerare pentru creditul absolvent pentru doctorat în Bioinformatică.

Cursuri de nivelare: cel mult 3 cursuri necesare; 6 credite

Cursuri de bază: 4 cursuri necesare; 10 credite

Cursuri opționale: 4 cursuri necesare, 8 credite

Descrierea cursurilor

Bioinformatică avansată

Conținutul cursului:
Introducere în bioinformatică, introducerea în biologie moleculară, baze de date biologice, prelucrarea secvențelor biologice cu MATLAB, homologie secvență, alinierea proteinelor, alinierea secvențelor multiple, unelte de aliniere, metode biolingvistice, modele de secvențe, modele de modele de urmărire, modele genetice, introducerea în reconstrucția filogenetică, distanța Metode bazate pe metode bazate pe caractere: parsimonie, metode probabilistice: probabilitate maximă, microarrays, Matlab

Algoritmi din bioinformatică

Conținutul cursului:
Introducere în biologia moleculară, asemănarea secvenței, Arborele de Suffix, alinierea genomului, căutarea bazei de date, alinierea secvențelor multiple, reconstrucția filogeniei, compararea fylogenei, rearanjarea genomului, descoperirea motivelor, predicția structurii secundare a ARN-ului, secvența peptidelor, genetica populației

Bioinformatica structurala

Conținutul cursului:
Constrângerea modelării moleculare, Definirea bioinformaticii și a structurii, Bazele structurii proteice, Căutarea și eșantionarea în structură, Metode de căutare, Analiza și reducerea datelor, Vizualizare moleculară

Compensarea genomică

Conținutul cursului:
Introducere, Concepte de Epidemiologie Genetică, Integrarea Analizei Legăturii și Date de Sequencing de Generație Următoare, Maparea QTL a Trăsăturilor Moleculare pentru Studiul Bolilor Complexe Umane, Interesul Reînnoit în Haplotip de la Genetic la Gene Prediction, Abordări Analitice pentru Exome Sequence Data, Analiza Rarelor Variante în indivizii independenți, duplicarea genei și consecințele funcționale, de la GWAS la secvența de generație următoare asupra bolilor complexe umane Implicațiile pentru medicina translatională și terapie

Modelarea metabolică

Conținutul cursului:
Ingineria sintetică a metalelor de la modelarea metabolică până la proiectarea rațională a dispozitivelor biosintetice, construirea sterolilor sintetici care să deblocheze în mod comprehensiv secretele evoluției? , Caracteristici ale transportului de zaharoză prin scorurile speciilor de zaharoză studiate prin simulări dinamice moleculare, rezolvarea rapidă a electrostaticelor implicate în biomolecule, proiectarea bazată pe modele a microrectoarelor biochimice, sprijinirea biologiei amidonului cu studii in vitro asupra enzimelor activ carbohidrați și glicomateriale biosintetice, și transportul în vezicule sintetice, metode de metabolizare și modelare metabolică pentru biologia sintetică în plante, sunt predicțiile în concordanță cu dovezile experimentale? , Optimizarea producției inginerice a diamomethioninei precursor de glucoraphanină în Nicotiana benthamiana, peptide sintetice ca mimează de proteine, schele proteice sintetice bazate pe motoare peptidice și domenii adaptate cognate pentru îmbunătățirea productivității metabolice, ingineria Pathways metabolice prin canalele enzimatice artificiale

Modelarea în biologia sistemului

Conținutul cursului:
Bazele biologice, Bazele modelării matematice, Calibrarea modelului și designul experimental, Modelarea proceselor celulare, Conversia enzimatică, Procesele de polimerizare, Transducția semnalelor și sistemele reglementate genetic, Analiza modulelor și a motivelor, Metode generale de analiză a modelului, Aspecte ale teoriei de control, Motive în rețelele celulare, analiza rețelelor celulare, ingineria metabolică, caracteristicile topologice

Exploatarea avansată de date

Conținutul cursului:
Introducere în exploatarea datelor în bioinformatică, scorarea ierarhică a profilurilor și aplicații în bioinformatică Metode și practici de combinare a sistemelor cu scoruri multiple, vizualizarea secvențelor de ADN, Proteomica cu spectrometrie de masă, Analiza eficientă și robustă a seturilor mari de date fylogenetice, Aspecte algoritmice ale filetelor proteice, Formulări pentru date genomice heterogene, tehnici de grupare fără parametri pentru analiza expresiei genetice, selecție genă discriminatorie comună pentru clasificarea moleculară a cancerului, un sistem de analiză a haplotipurilor pentru descoperirea genelor bolilor comune, un cadru Bayesian pentru îmbunătățirea acurateței clusterizării secvențelor de proteine

Invatare mecanica

Conținutul cursului:
De ce suntem interesați de învățarea în mașină, statisticile de învățare în mașină și analiza datelor, recunoașterea modelelor, rețelele neuronale și învățarea profundă, gruparea de învățare și recomandări, învățarea de a lua măsuri, de unde mergem de aici?

Proiectarea computerizată a drogurilor

Conținutul cursului:
Metode mecanice și moleculare mecanice cuantice, sisteme metalice de tranziție, modelarea interacțiunilor protein-proteine ​​de către corpul rigid, modelarea bazată pe QM, starea curentă și viitorul
Această școală oferă programe în:
  • Engleză


Ultima actualizare March 27, 2018
Durata & Pret
Acest curs este Bazat în Campus
Start Date
Data începerii
Sept. 2018
Duration
Durata
Cu jumătate de normă
Cu normă întreagă
Locations
Iran - Tehran, Tehran Province
Data începerii : Sept. 2018
Termen limită de aplicare Contactează şcoala
Data terminării Contactează şcoala
Dates
Sept. 2018
Iran - Tehran, Tehran Province
Termen limită de aplicare Contactează şcoala
Data terminării Contactează şcoala