Dottorato In Bioinformatica

University of Tehran, Kish International Campus

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Dottorato In Bioinformatica

University of Tehran, Kish International Campus

introduzione

La bioinformatica è una scienza interdisciplinare alle interfacce delle scienze biologiche, informatiche e computazionali, usa il calcolo per capire meglio la biologia. La bioinformatica comporta l'analisi di dati biologici, in particolare sequenze di DNA, RNA e proteine. Il campo della bioinformatica ha avuto una crescita esplosiva a partire dalla metà degli anni '90, guidata in gran parte dal Progetto genoma umano e dai rapidi progressi nella tecnologia di sequenziamento del DNA. Tecnologie recenti e innovative producono serie di dati biologici di risoluzione sempre crescente che rivelano non solo sequenze genomiche ma anche abbondanze di RNA e proteine, le loro interazioni reciproche, la loro localizzazione subcellulare e l'identità e l'abbondanza di altre molecole biologiche. Ciò richiede lo sviluppo e l'applicazione di sofisticati metodi computazionali. La bioinformatica utilizza approcci computazionali per analizzare i modelli nei dati biologici e per creare modelli complessi di attività biologica, compresi i tentativi di chiarire le funzioni dei geni e le loro interazioni nei Pathways genetici. Si prevedono ampi benefici sociali dallo sfruttamento della ricchezza di nuove conoscenze relative ai meccanismi genetici della vita e ai processi correlati.

Le analisi in bioinformatica si concentrano prevalentemente su tre tipi di grandi set di dati disponibili in biologia molecolare: strutture macromolecolari, sequenze di genomi e risultati di esperimenti di genomica funzionale (es. Dati di espressione). Ulteriori informazioni includono il testo di articoli scientifici e "dati di relazione" da Pathways metabolici, alberi di tassonomia e reti di interazione proteina-proteina. La bioinformatica impiega un'ampia gamma di tecniche computazionali tra cui sequenza e allineamento strutturale, progettazione di database e data mining, geometria macromolecolare, costruzione di alberi filogenetici, previsione della struttura e della funzione delle proteine, individuazione di geni e clustering di dati di espressione. L'enfasi è sugli approcci che integrano una varietà di metodi computazionali e fonti di dati eterogenee.

L'obiettivo principale del programma di dottorato in Bioinformatica presso il campus internazionale di Kish è quello di formare la prossima generazione di biologi computazionali per le carriere nel mondo accademico, industriale e governativo.

Curriculum di dottorato

Il dottorato in Bioinformatica richiede il completamento di 32 crediti, un set di corsi di base (9 crediti), un seminario (1 credito) e 8 crediti di corsi opzionali e una tesi di dottorato (18 crediti). L'enfasi principale del programma è il completamento con successo di un progetto di ricerca originale e indipendente scritto e difeso come una dissertazione.

Esame completo

L'esame completo dovrebbe essere preso al massimo alla fine del 4 ° semestre ed è richiesto prima che uno studente possa difendere la proposta di dottorato. Gli studenti avranno due possibilità di superare l'esame completo di dottorato. Se gli studenti ricevono una valutazione di "insoddisfacente" nel loro primo tentativo di Comprehensive Exam, lo studente può ripetere il qualificatore una volta. Un secondo errore comporterà la chiusura dal programma. Il Comprehensive Exam è progettato per garantire che lo studente inizi presto a fare esperienza di ricerca; garantisce inoltre che lo studente abbia il potenziale per condurre ricerche a livello di dottorato.

PROPOSTA DI Dottorato

La proposta di dottorato deve contenere obiettivi specifici, progettazione e metodi di ricerca, lavoro e calendario proposti. Inoltre, la proposta deve contenere anche una bibliografia e, come allegati, eventuali pubblicazioni / materiali supplementari. Lo studente deve difendere la propria proposta di tesi nella propria commissione in una prova orale.

TESI

Uno studente dovrebbe scegliere un consulente di tesi (e uno o due co-consiglieri se necessario) entro il primo anno di essere nel programma di dottorato, approvato dal comitato di facoltà. Nel secondo anno, un comitato di tesi suggerito dal consulente accanto alla proposta di dottorato dovrebbe essere consegnato per l'approvazione. Il comitato di tesi dovrebbe essere composto da un minimo di cinque membri di facoltà. Due membri del comitato di tesi dovrebbero essere delle altre università a livello di professore associato. Non oltre la fine del 5 ° semestre, uno studente deve presentare e difendere una proposta scritta di dottorato.

PROGRESSI DI RICERCA

Ci si aspetta che uno studente incontri il suo comitato di tesi almeno una volta all'anno per esaminare i progressi della ricerca. All'inizio di ogni anno di calendario universitario, ogni studente e il consulente dello studente sono tenuti a presentare una valutazione di valutazione dei progressi dello studente, delineando i risultati degli anni passati e i piani per l'anno in corso. Il comitato di tesi rivede questi riepiloghi e invia allo studente una lettera che riassume il loro stato nel programma. Gli studenti che non riescono a fare progressi soddisfacenti sono tenuti a correggere eventuali carenze e passare alla pietra miliare successiva entro un anno. In caso contrario, si verificherà il licenziamento dal programma.

DISCREZIONE DEL DOCENTE

Entro 4 anni dall'iscrizione al programma di dottorato, lo studente dovrà completare la ricerca di tesi; lo studente deve avere i risultati della ricerca accettati o pubblicati su riviste peer-reviewed. Al momento della presentazione di una tesi scritta e difesa pubblica e approvazione da parte del comitato, lo studente ottiene il dottorato di ricerca. La difesa consisterà in (1) una presentazione della dissertazione da parte dello studente laureato, (2) domande da parte dell'udienza generale e (3) domande a porte chiuse da parte del comitato di tesi. Lo studente sarà informato del risultato dell'esame al completamento di tutte e tre le parti della difesa tesi. Tutti i membri del comitato devono firmare la relazione finale del comitato di dottorato e la versione finale della tesi.

Un GPA minimo di 16 su 20 deve essere mantenuto per la laurea.

Corsi di livellamento (non applicabili alla laurea)

Il Dottorato in Bioinformatica assume un Master in settori correlati. Tuttavia, gli studenti in possesso di qualsiasi altra laurea specialistica saranno inoltre tenuti a completare alcuni dei seguenti corsi di livellamento che sono progettati per fornire uno sfondo per i corsi di dottorato. Questi corsi di livellamento non sono conteggiati per il merito di laurea per il dottorato in Bioinformatica.

Corsi di livellamento: al massimo 3 corsi richiesti; 6 crediti

Corsi di base: 4 corsi richiesti; 10 crediti

Corsi elettivi: 4 corsi richiesti, 8 crediti

Descrizioni del corso

Bioinformatica avanzata

Contenuto del corso:
Introduzione alla Bioinformatica, Introduzione alla biologia molecolare, banche dati biologiche, elaborazione di sequenze biologiche con MATLAB, omologia di sequenza, allineamenti proteici, allineamento di sequenze multiple, strumenti di allineamento, metodi biolinguistici, modelli di sequenza, modelli di modelli successivi, modelli genetici, introduzione alla ricostruzione filogenetica, distanza -Metodi base, metodi basati sui caratteri: Parsimonia, Metodi probabilistici: massima verosimiglianza, microarray, Matlab

Algoritmi in bioinformatica

Contenuto del corso:
Introduzione alla biologia molecolare, alla somiglianza della sequenza, all'albero del suffisso, all'allineamento del genoma, alla ricerca nel database, all'allineamento di sequenze multiple, alla ricostruzione di filogenesi, al confronto filogenetico, al riarrangiamento del genoma, alla ricerca del motivo, alla previsione della struttura secondaria dell'RNA, al sequenziamento del peptide, alla genetica delle popolazioni

Bioinformatica strutturale

Contenuto del corso:
Vincolare la modellizzazione molecolare, Definizione di bioinformatica e strutturale, Fondamenti della struttura proteica, Ricerca e campionamento strutturale, Metodi di ricerca, Analisi e riduzione dei dati, Visualizzazione molecolare

Genomica computazionale

Contenuto del corso:
Introduzione, concetti di epidemiologia genetica, integrazione di analisi di linkage e dati di sequenziamento di nuova generazione, mappatura QTL di caratteri molecolari per studi di malattie complesse umane, interesse rinnovato nell'aplotipo dal marcatore genetico alla previsione genica, approcci analitici per dati di sequenza dell'esoma, analisi di varianti rare in individui non correlati, duplicazione genetica e conseguenze funzionali, dal GWAS al sequenziamento di nuova generazione sulle malattie complesse umane Implicazioni per la medicina traslazionale e la terapia

Modellizzazione metabolica

Contenuto del corso:
Metaboloni sintetici ingegneristici dalla modellizzazione metabolica alla progettazione razionale di dispositivi biosintetici, costruendo steroli sintetici che sbloccano computazionalmente i segreti dell'evoluzione? , Caratteristiche del trasporto del saccarosio attraverso il substrato specifico del saccarosio Scriso da simulazioni di dinamiche molecolari, risolutore veloce per elettrostatica implicita di biomolecole, progettazione basata su modello di microreattori biochimici, biologia dell'amido alla base con studi in vitro su enzimi carboidrati-attivi e glicomateriali biosintetici, compartimentazione e il trasporto nei vesici sintetici, gli standard di metabolomica e la modellizzazione metabolica per la biologia sintetica nelle piante, le previsioni sono coerenti con le prove sperimentali? , Ottimizzazione della produzione ingegnerizzata del precursore della glucomapanina Diomometionina in Nicotiana benthamiana, Peptidi sintetici come mimici proteici, Scappolde proteiche sintetiche basate su motivi peptidici e domini dell'adattatore cognati per migliorare la produttività metabolica, Ingegneria delle Pathways metaboliche mediante canali enzimatici artificiali

Modellazione in biologia di sistema

Contenuto del corso:
Nozioni di base biologiche, Fondamenti di modellizzazione matematica, calibrazione del modello e progettazione sperimentale, modellizzazione di processi cellulari, conversione enzimatica, processi di polimerizzazione, trasduzione del segnale e sistemi geneticamente regolati, analisi di moduli e motivi, metodi generali di analisi del modello, aspetti della teoria del controllo, motivi in reti cellulari, analisi di reti cellulari, ingegneria metabolica, caratteristiche topologiche

Data mining avanzato

Contenuto del corso:
Introduzione al data mining in bioinformatica, analisi del profilo gerarchico e applicazioni in metodi bioinformatici e pratiche di combinazione di più sistemi di punteggio, visualizzazione della sequenza del DNA, proteomica con spettrometria di massa, analisi efficiente e robusta di set di dati filogenetici di grandi dimensioni, aspetti algoritmici del threading proteico, differenziazioni dei pattern e Formulazioni per dati genomici eterogenei, tecniche di clustering senza parametri per l'analisi dell'espressione genica, selezione genica discriminatoria congiunta per la classificazione molecolare del cancro, un sistema di analisi dell'aplotipo per la scoperta dei geni delle malattie comuni, un quadro bayesiano per migliorare l'accuratezza del clustering delle sequenze proteiche

Apprendimento automatico

Contenuto del corso:
Perché siamo interessati all'apprendimento automatico, alle statistiche sull'apprendimento automatico e all'analisi dei dati, al riconoscimento dei pattern, alle reti neurali e all'apprendimento approfondito, ai cluster di apprendimento e alle raccomandazioni, all'apprendimento per intraprendere azioni, dove andiamo da qui?

Progettazione di farmaci assistiti dal computer

Contenuto del corso:
Approcci meccanici e meccanici quantistici, sistemi di metalli di transizione, modellazione di interazioni proteina-proteina per corpo rigido, modellizzazione basata sul QM, stato attuale e futuro
Questa scuola offre corsi di studio in:
  • Inglese


Ultimo aggiornamento March 27, 2018
Durata e prezzo
Questo corso è Obbligo di frequenza
Start Date
Data d'inizio
Settembre 2018
Duration
Durata
Part time
A tempo pieno
Price
Prezzo
Information
Deadline
Locations
Iran - Teheran, Teheran
Data d'inizio : Settembre 2018
Scadenza domanda Richiedi info
Data di conclusione Richiedi info
Dates
Settembre 2018
Iran - Teheran, Teheran
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