Introduksjon

Bioinformatikk er en tverrfaglig vitenskap ved grensesnittene til de biologiske, informative og beregningsmessige vitenskapene, bruker beregning for å bedre forstå biologi. Bioinformatikk involverer analyse av biologiske data, spesielt DNA, RNA og proteinsekvenser. Feltet bioinformatikk opplevde eksplosiv vekst som begynte i midten av 1990-tallet, drevet i stor grad av Human Genome Project og av raske fremskritt i DNA-sekvenseringsteknologi. Nyere og nye teknologier produserer biologiske datasett av stadig økende oppløsning som ikke bare viser genomiske sekvenser, men også RNA og protein overflod, deres interaksjoner med hverandre, deres subcellulære lokalisering og identiteten og overflaten av andre biologiske molekyler. Dette krever utvikling og anvendelse av sofistikerte beregningsmetoder. Bioinformatikk benytter beregningsmessige tilnærminger til å analysere mønstre i biologiske data og å lage komplekse modeller av biologisk aktivitet, inkludert forsøk på å belyse generens funksjoner og deres interaksjoner i genetiske Pathways . Utbredte sosiale fordeler forventes å utnytte rikdom av ny kunnskap om livets genetiske mekanismer og tilhørende prosesser.

Analyser innen bioinformatikk fokuserer hovedsakelig på tre typer store datasettene som er tilgjengelige i molekylærbiologi: makromolekylære strukturer, genomsekvenser og resultatene av funksjonelle genomiske eksperimenter (f.eks. Ekspresjonsdata). Ytterligere informasjon inkluderer teksten til vitenskapelige papirer og "forholdsdata" fra metabolske Pathways , taksonomitrær og protein-protein-interaksjonsnett. Bioinformatikk anvender et bredt spekter av beregningsmetoder, inkludert sekvens og strukturell justering, databasedesign og datautvinning, makromolekylær geometri, fylogenetisk trekonstruksjon, prediksjon av proteinstruktur og funksjon, genfinding og ekspresjonsdata clustering. Det legges vekt på tilnærminger som integrerer en rekke beregningsmetoder og heterogene datakilder.

Hovedformålet med PhD-programmet i Bioinformatikk på Kish internasjonale campus er å trene neste generasjon av beregningsbiologer for karrierer i akademia, industri og regjering.

PhD Curriculum

PhD i bioinformatikk krever ferdigstillelse av 32 studiepoeng, et sett med kjernekurs (9 studiepoeng), et seminar (1 studiepoeng) og 8 studiepoeng valgfrie emner og en doktorgradsavhandling (18 studiepoeng). Hovedvekten i programmet er på vellykket gjennomføring av et original og selvstendig forskningsprosjekt skrevet og forsvaret som en avhandling.

Omfattende eksamen

Omfattende eksamen bør tas høyest ved slutten av 4. semester og kreves før en student kan forsvare PhD-forslaget. Studentene vil ha to sjanser til å bestå PhD-eksamen. Dersom studentene mottar en evaluering av "utilfredsstillende" på sitt første omfattende prøveforsøk, kan studenten ta opp kvalifiseringen en gang. En annen feil vil resultere i avslutning fra programmet. Den omfattende eksamen er utformet for å sikre at studenten begynner tidlig med å oppnå forskningserfaring; Det sikrer også at studenten har potensial til å gjennomføre doktorgradsstudier.

PhD FORSLAG

PhD-forslaget må inneholde spesifikke mål, forskningsdesign og -metoder, og forslag til arbeid og tidslinje. I tillegg må forslaget også inneholde en bibliografi og, som vedlegg, eventuelle publikasjoner / tilleggsmaterialer. Studenten må forsvare sin avhandling til sin komité i en muntlig eksamen.

AVHANDLING

En student skal velge en avhandlingskonsulent (og en eller to medrådgivere om nødvendig) innen det første året av å være i ph.d.-studiet, godkjent av fakultetet. I det andre året skal en avhandlingskomité foreslått av rådgiveren ved siden av doktorgradsforslaget bli overlevert for godkjenning. Avhandlingskomiteen skal bestå av minst fem fakultetsmedlemmer. To medlemmer av avhandlingskomiteen skal være fra de andre universitetene på lektornivå. Ved utgangen av 5. semester må en student presentere og forsvare et skriftlig PhD-forslag.

FORSKNINGSPROGRESS

En student forventes å møte sin avhandlingskomité minst en gang i året for å gjennomgå forskningen. I begynnelsen av hvert kalenderår skal hver student og studentrådgiveren sende inn en evalueringsvurdering av studentens fremgang, som beskriver siste års prestasjoner og planer for inneværende år. Avhandlingskomiteen gjennomgår disse oppsummeringene og sender studenten et brev som oppsummerer statusen i programmet. Studenter som ikke klarer å tilfredsstille fremgang, forventes å rette opp eventuelle mangler og gå videre til neste milepæl innen ett år. Unnlatelse av å gjøre det vil resultere i oppsigelse fra programmet.

Doktorsforskning

Innen 4 år etter at doktorgradsstudiet har gått inn, forventes studenten å fullføre avhandlingsforskningen; studenten må ha resultatene av forskningen akseptert eller publisert i peer-reviewed journals. Ved innlevering av skriftlig avhandling og offentlig forsvar og godkjenning fra komiteen, tildeles studenten den doktorgradsstudium. Forsvaret vil bestå av (1) en presentasjon av avhandlingen av kandidatstudenten, (2) spørsmålstegn ved det generelle publikum, og (3) lukket dørforespørsel av avhandlingsutvalget. Studenten vil bli informert om eksamensresultatet ved gjennomføringen av alle tre delene av avhandlingsforsvaret. Alle medlemmer av komiteen må signere sluttrapporten til doktorgradsutvalget og den endelige versjonen av avhandlingen.

Et minimum GPA på 16 over 20 må opprettholdes for oppgradering.

Levelingskurs (ikke aktuelt for graden)

Doktorgrad i bioinformatikk utnytter en mastergrad i relaterte felt. Imidlertid vil studenter som har annen mastergradsutdanning, være pålagt å gjennomføre noen av følgende nivåkurs som er utformet for å gi bakgrunn for PhD-kursene. Disse nivåeringskursene regnes ikke for kandidatkreditt til doktorgrad i bioinformatikk.

Levelingskurs: Maksimalt 3 kurs kreves; 6 studiepoeng

Kjernekurs: 4 kurs påkrevd; 10 studiepoeng

Valgfag: 4 obligatoriske emner, 8 studiepoeng

Kursbeskrivelser

Avansert bioinformatikk

Kursinnhold:
Introduksjon til bioinformatikk, introduksjon til molekylærbiologi, biologiske databaser, behandling av biologiske sekvenser med MATLAB, sekvenshomologi, proteinjusteringer, multiple sekvensjustering, justeringsverktøy, biolinguistiske metoder, sekvensmodeller, etterfølgende mønstringsmodeller, genmodeller, introduksjon til filogenetisk rekonstruksjon, avstand -Baserte metoder, karakterbaserte metoder: Parsimony, Probabilistic Methods: Maksimal Sannsynlighet, Microarrays, Matlab

Algoritmer i bioinformatikk

Kursinnhold:
Introduksjon til molekylærbiologi, sekvenslikhet, Suffix Tree, Genome Alignment, Database Search, Multiple Sequence Alignment, Phylogeny Rekonstruksjon, Phylogeny Sammenligning, Genome Omarrangement, Motiv Finne, RNA Sekundær Struktur Forutsigelse, Peptid Sequencing, Befolkningsgenetikk

Strukturell bioinformatikk

Kursinnhold:
Begrensning av molekylær modellering, Definisjon av bioinformatikk og struktur, Fundamentals of protein struktur, Søk og prøvetaking i struktur, Søkemetoder, Data analyse og reduksjon, Molekylær visualisering

Computational genomics

Kursinnhold:
Innledning, Begreper Genetisk Epidemiologi, Integrasjon av Linkage Analyse og Next Generation Sequencing Data, QTL Kartlegging av Molekylære Egenskaper for Studier av Human Complex Diseases, Fornyet Interesse i Haplotype Fra Genetisk Markør Til Gene Prediction, Analytiske Tilnærminger For Exome Sequence Data, Sjeldne Variants Analyse i ikke-relaterte personer, genduplisering og funksjonelle konsekvenser, fra GWAS til neste generasjons sekvensering på humane komplekse sykdommer Implikasjonene for translasjonsmedisin og terapeutikk

Metabolisk modellering

Kursinnhold:
Engineering Syntetisk Metabolons fra Metabolisk Modellering til Rasjonal Design av Biosyntetiske enheter, Bygg syntetiske steroler computationally låse evolusjonens hemmeligheter? , Karakteristika for sakkarose Transport gjennom Saccharose-spesifikke Porin ScrY Studiet ved Molekylær Dynamicsimuleringer, Fast Solver for Implisitt Elektrostatikk av Biomolekyler, Modellbasert Design av Biokjemiske Mikroreaktorer, Understøtter Stivelsebiologi med in vitro-studier på karbohydrat-aktive enzymer og biosyntetiske glykomaterialer, Compartmentalization og transport i syntetiske vesikler, metabolomics standarder og metabolsk modellering for syntetisk biologi i planter, er forutsigelser i samsvar med eksperimentelle bevis? , Optimalisering av konstruert produksjon av glukurapaninprecursor-dihomometionin i Nicotiana benthamiana, syntetiske peptider som proteinmimikser, syntetiske proteinstablater basert på peptidmotiver og kognitive adapterdomener for forbedring av metabolisk produktivitet, prosjektering av metabolske Pathways ved kunstige enzymkanaler

Modellering i systembiologi

Kursinnhold:
Biologiske grunnleggende grunnleggende grunnlag for matematisk modellering, modellkalibrering og eksperimentell design, modellering av cellulære prosesser, enzymatisk konvertering, polymeriseringsprosesser, signaloverføring og genetisk regulerte systemer, analyse av moduler og motiver, generelle metoder for modellanalyse, aspekter av kontrollteori, motiver i mobilnettet, analyse av mobilnettet, metabolsk prosjektering, topologiske egenskaper

Avansert datautvinning

Kursinnhold:
Introduksjon til Data Mining i Bioinformatikk, Hierarkisk Profiling Scoring og applikasjoner i Bioinformatikk Metoder og praksis for kombinering av flere scoring systemer, DNA-sekvensvisualisering, Proteomics med massespektrometri, effektiv og robust analyse av store filogenetiske datasett, Algoritmiske aspekter av Protein Threading, Mønsterdifferensier og Formuleringer for heterogene genomiske data, Parameterløs Clustering Techniques for Gene Expression Analysis, Joint Discriminatory Gene Selection for Molekylær Klassifisering av Kreft, Et Haplotype Analysesystem for Gen Oppdagelse av Vanlige Sykdommer, En Bayesian Framework for Bedre Clustering Presisjon av Protein Sequences

Maskinlæring

Kursinnhold:
Hvorfor vi er interessert i maskinlæring, Maskininnlæringsstatistikk og dataanalyse, Mønstergjenkjenning, Nevrale nettverk og dyp læring, Læringsklynger og anbefalinger, Lære å ta tiltak, Hvor går vi herfra?

Computer-aided Drug design

Kursinnhold:
Kvantemekaniske og molekylære mekaniske tilnærminger, Overgangsmetallsystemer, Modellering Protein-Protein-interaksjoner av Stiv kropp, QM Basert Modellering, Nåværende Status og Fremtid
Program undervist i:
  • Engelsk

Se 10 flere kurs fra University of Tehran, Kish International Campus »

Dette kurset er Campusbasert
Startdato
sep. 2019
Duration
Kontakt skolen
Deltid
Heltid studier
Deadline
Etter sted
Etter dato
Startdato
sep. 2019
Sluttdato
Søknadsfrist

sep. 2019

Location
Søknadsfrist
Sluttdato