PhD em Bioinformática

University of Tehran, Kish International Campus

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PhD em Bioinformática

University of Tehran, Kish International Campus

Introdução

A bioinformática é uma ciência interdisciplinar nas interfaces das ciências biológicas, informacionais e computacionais, utiliza a computação para entender melhor a biologia. A bioinformática envolve a análise de dados biológicos, particularmente seqüências de DNA, RNA e proteínas. O campo da bioinformática experimentou um crescimento explosivo a partir de meados da década de 1990, impulsionado em grande parte pelo Projeto Genoma Humano e pelos rápidos avanços na tecnologia de sequenciamento de DNA. Tecnologias recentes e novas produzem conjuntos de dados biológicos de resolução sempre crescente que revelam não apenas seqüências genômicas, mas também abundâncias de RNA e proteína, suas interações entre si, sua localização subcelular e a identidade e abundância de outras moléculas biológicas. Isso requer o desenvolvimento e a aplicação de métodos computacionais sofisticados. A bioinformática utiliza abordagens computacionais para analisar padrões em dados biológicos e para criar modelos complexos de atividade biológica, incluindo tentativas de elucidar as funções dos genes e suas interações em Pathways genéticas. Esperam-se benefícios sociais generalizados da exploração da riqueza de novos conhecimentos sobre os mecanismos genéticos da vida e processos relacionados.

As análises em bioinformática focalizam predominantemente três tipos de grandes conjuntos de dados disponíveis em biologia molecular: estruturas macromoleculares, seqüências de genoma e os resultados de experimentos genômicos funcionais (por exemplo, dados de expressão). Informações adicionais incluem o texto de artigos científicos e "dados de relacionamento" de Pathways metabólicos, árvores de taxonomia e redes de interação proteína-proteína. A bioinformática emprega uma ampla gama de técnicas computacionais, incluindo alinhamento estrutural e de sequências, projeto de banco de dados e mineração de dados, geometria macromolecular, construção de árvores filogenéticas, predição de estrutura e função de proteínas, localização de genes e agrupamento de dados de expressão. A ênfase está nas abordagens que integram uma variedade de métodos computacionais e fontes de dados heterogêneas.

O principal objetivo do programa de doutorado em Bioinformática no campus internacional da Kish é treinar a próxima geração de biólogos computacionais para carreiras na academia, indústria e governo.

Currículo de Doutorado

O PhD de Bioinformática requer a conclusão de 32 créditos, um conjunto de cursos básicos (9 créditos), um seminário (1 crédito) e 8 créditos de disciplinas eletivas e uma tese de doutoramento (18 créditos). A ênfase principal do programa está na conclusão bem sucedida de um projeto de pesquisa original e independente escrito e defendido como uma dissertação.

Exame Abrangente

Exame abrangente deve ser feito no máximo no final do quarto semestre e é necessário antes que um aluno possa defender a proposta de doutorado. Os alunos terão duas chances para passar no Exame Compreensivo de Doutorado. Se os alunos receberem uma avaliação de “insatisfatório” em sua primeira tentativa de exame abrangente, o aluno poderá refazer o qualificador uma vez. Uma segunda falha resultará na finalização do programa. O Exame Abrangente é projetado para garantir que o aluno comece a ganhar experiência em pesquisa; também garante que o aluno tenha o potencial de realizar pesquisas em nível de doutorado.

PROPOSTA DE Doutora

A proposta de doutorado deve conter Objetivos Específicos, Projeto e Métodos de Pesquisa, e Proposta de Trabalho e Cronograma. Além disso, a proposta deve conter também uma bibliografia e, como anexos, quaisquer publicações / materiais complementares. O aluno deve defender sua proposta de tese para sua comissão em um exame oral.

TESE

Um estudante deve escolher um orientador de tese (e um ou dois co-orientadores, se necessário) dentro do primeiro ano de estar no programa de doutoramento, aprovado pelo comité da Faculdade. No segundo ano, um comitê de tese sugerido pelo orientador juntamente com a proposta de doutorado deve ser entregue para aprovação. O comitê de tese deve consistir de um mínimo de cinco membros do corpo docente. Dois membros do comitê de tese devem ser das outras universidades no nível de professor associado. Até o final do 5º semestre, o aluno deve apresentar e defender uma proposta de doutorado por escrito.

PROGRESSO DE PESQUISA

Espera-se que um estudante se reúna com seu comitê de tese pelo menos uma vez por ano para revisar o progresso da pesquisa. No início de cada ano letivo da universidade, cada aluno e o orientador do aluno devem enviar uma avaliação do progresso do aluno, delineando as realizações e planos do ano passado para o ano atual. O comitê de tese analisa esses resumos e envia ao aluno uma carta resumindo seu status no programa. Os alunos que não estão conseguindo fazer um progresso satisfatório devem corrigir quaisquer deficiências e passar para o próximo marco dentro de um ano. Não fazer isso resultará em demissão do programa.

DISSERTAÇÃO DE Doutores

Dentro de 4 anos após a entrada no programa de doutoramento, o aluno deverá concluir a pesquisa de tese; o aluno deve ter os resultados da pesquisa aceitos ou publicados em periódicos revisados ​​por pares. Após a apresentação de uma tese escrita e defesa pública e aprovação pelo comitê, o aluno é premiado com o grau de doutor. A defesa consistirá de (1) uma apresentação da dissertação pelo estudante de graduação, (2) questionamento pela audiência geral, e (3) interrogatório a portas fechadas pelo comitê de dissertação. O aluno será informado do resultado do exame na conclusão de todas as três partes da defesa da dissertação. Todos os membros do comitê devem assinar o relatório final do comitê de doutorado e a versão final da dissertação.

Um mínimo de 16 acima de 20 deve ser mantido para graduação.

Cursos de nivelamento (não aplicável ao grau)

O PhD em Bioinformática assume um mestrado em áreas afins. No entanto, os alunos que possuírem outro grau de mestrado, além disso, serão obrigados a completar alguns dos seguintes cursos de nivelamento que são projetados para fornecer uma base para os cursos de doutorado. Estes cursos de nivelamento não são contados para o crédito de pós-graduação para o doutorado em Bioinformática.

Cursos de nivelamento: no máximo 3 cursos exigidos; 6 créditos

Cursos Básicos: 4 cursos exigidos; 10 créditos

Cursos eletivos: 4 cursos obrigatórios, 8 créditos

Descrições do curso

Bioinformática avançada

Conteúdo do curso:
Introdução à Bioinformática, Introdução à Biologia Molecular, Bases de Dados Biológicas, Processamento de Sequências Biológicas com MATLAB, Homologia de Seqüência, Alinhamento de Proteínas, Alinhamento de Múltiplas Seqüências, Ferramentas de Alinhamento, Métodos Biolinguísticos, Modelos de Seqüência, Modelos de Modelos de Subsequência, Introdução à Reconstrução Filogenética -Métodos Baseados, Métodos Baseados em Caracteres: Parcimônia, Métodos Probabilísticos: Máxima Verossimilhança, Microarrays, Matlab

Algoritmos em bioinformática

Conteúdo do curso:
Introdução à Biologia Molecular, Similaridade de Seqüência, Árvore de Sufixo, Alinhamento de Genoma, Pesquisa de Banco de Dados, Alinhamento de Sequência Múltipla, Reconstrução de Filogenia, Comparação de Filogenia, Rearranjo de Genoma, Localização de Motivos, Predição de Estrutura Secundária de RNA, Sequenciamento de Peptídeos, Genética de Populações

Bioinformática Estrutural

Conteúdo do curso:
Restringir a modelagem molecular, Definir a bioinformática e estrutural, Fundamentos da estrutura da proteína, Pesquisa e amostragem na estrutura, Métodos de busca, Análise e redução de dados, Visualização molecular

Genômica computacional

Conteúdo do curso:
Introdução, Conceitos de Epidemiologia Genética, Integração de Análises de Ligação e Dados de Sequenciação de Próxima Geração, Mapeamento de QTL de Traços Moleculares para Estudos de Doenças Complexas Humanas, Interesse Renovado em Haplótipos de Marcadores Genéticos para Previsão de Genes, Abordagens Analíticas para Dados de Seqüência de Exoma, Análise de Variantes Raros em indivíduos não relacionados, duplicação gênica e conseqüências funcionais, do GWAS ao seqüenciamento de próxima geração em doenças humanas complexas As implicações para a medicina translacional e terapêutica

Modelagem metabólica

Conteúdo do curso:
Metabolons sintéticos da engenharia da modelagem metabólica ao projeto racional de dispositivos biossintéticos, construindo sterols sintéticos computationally que destravam os segredos da evolução? , Características do transporte de sacarose através de Scrin específico Porin ScrY Estudado por Simulações de Dinâmica Molecular, Solver Rápido para Eletrostática Implícita de Biomoléculas, Projeto Baseado em Modelo de Microreatores Bioquímicos, Biologia de amido subjacente com estudos in vitro sobre enzimas ativas carboidrato e glycomaterials biossintéticos, Compartimentalização e Transporte em Vesículas Sintéticas, Padrões Metabolômicos e Modelagem Metabólica para Biologia Sintética em Plantas, As Previsões São Consistentes com as Evidências Experimentais? , Otimização da produção de engenharia do precursor da glucoraphanina Diomomionionina em Nicotiana benthamiana, peptídeos sintéticos como miméticos proteicos, estruturas protéicas sintéticas baseadas em motivos peptídicos e domínios adaptativos cognitivos para melhorar a produtividade metabólica, engenharia de Pathways metabólicas por canais enzimáticos artificiais

Modelagem em biologia de sistemas

Conteúdo do curso:
Fundamentos Biológicos, Fundamentos de Modelagem Matemática, Calibração de Modelos e Design Experimental, Modelagem de Processos Celulares, Conversão Enzimática, Processos de Polimerização, Transdução de Sinal e Sistemas Geneticamente Regulados, Análise de Módulos e Motivos, Métodos Gerais de Análise Modelo, Aspectos da Teoria do Controle, Motivos em Redes Celulares, Análise de Redes Celulares, Engenharia Metabólica, Características Topológicas

Mineração de dados avançada

Conteúdo do curso:
Introdução à Mineração de Dados em Bioinformática, Hierarquização de Perfis e Aplicações em Bioinformática Métodos e Práticas de Combinação de Sistemas de Múltiplas Pontuações, Visualização de Seqüências de DNA, Proteômica com Espectrometria de Massa, Análise Eficiente e Robusta de Grandes Conjuntos de Dados Filogenéticos, Aspectos Algoritmicos de Threading de Proteína, Diferenciações de Padrões e Formulações para dados genômicos heterogêneos, técnicas de agrupamento sem parâmetros para análise de expressão gênica, seleção de genes discriminativos para classificação molecular de câncer, um sistema de análise de haplótipos para descoberta de genes de doenças comuns, uma estrutura bayesiana para melhorar a precisão de aglomeração de seqüências de proteínas

Aprendizado de máquina

Conteúdo do curso:
Por que estamos interessados ​​em aprendizado de máquina, estatísticas de aprendizado de máquina e análise de dados, reconhecimento de padrões, redes neurais e aprendizado profundo, grupos de aprendizado e recomendações, aprendendo a realizar ações, para onde vamos a partir daqui?

Projeto de Medicamentos Assistidos por Computador

Conteúdo do curso:
Mecânica Quântica e Mecânica Molecular, Sistemas de Metal de Transição, Modelando Interações Proteína-Proteína por Corpo Rígido, Modelagem Baseada em QM, Estado Atual e Futuro
Esta escola oferece programas em:
  • Inglês


Última actualização March 27, 2018
Duração e Preço
Este curso é No campus
Start Date
Data inicial
Set. 2019
Duration
Duração
Tempo parcial
Tempo integral
Information
Deadline
Locations
Irão - Tehran, Tehran Province
Data inicial : Set. 2019
Prazo de inscrição Contactar Escola
Data de conclusão Contactar Escola
Dates
Set. 2019
Irão - Tehran, Tehran Province
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