Системная биология

Недавние технологические достижения резко изменили наш взгляд на исследования в области наук о жизни. Огромные объемы общесистемных данных, таких как данные о транскриптоме, протеоме и метаболоме, создаются почти ежедневно, в то время как последовательности всего генома определяются с постоянно возрастающей скоростью. Гены и белки больше не изучаются как изолированные объекты, а как часть сложных регуляторных и взаимодействующих биологических сетей. Извлечение из этих данных эмерджентных свойств изучаемой биологической системы или всей совокупности процессов, происходящих в системе на разных уровнях организации, от геномов до клеток и от органов до организмов, зависит от использования подходов компьютерного и статистического моделирования.

Именно в этом контексте биоинформатика, быстро развивающаяся междисциплинарная область, превратилась из новой области исследований в основную дисциплину всего за 15 лет (иногда ее называют «новой биологией»). Биоинформатика направлена ​​на получение лучшего и преимущественно более количественного молекулярного понимания клеточных процессов путем интеграции и моделирования молекулярных данных с высокой пропускной способностью (данные omics). Это требует использования и разработки современных методов хранения, извлечения, организации, анализа и интерпретации биологических данных.

Само собой разумеется, что эта постоянно растущая лавина данных вместе с необходимостью использования высоко междисциплинарных подходов к использованию этих данных создали насущную потребность в высококвалифицированных ученых с междисциплинарным складом ума.

Трек «Системная биология» открыт для студентов, имеющих опыт работы в области молекулярной биологии (бакалавр наук в области биотехнологии (клеточная и генная биотехнология), бакалавр наук в области биохимии и биотехнологии или эквивалентный). Учащиеся, проходящие этот путь, должны иметь возможность определять свои собственные исследовательские задачи в более широкой области биологии и решать их, комбинируя соответствующие технологии / данные «омики» с надлежащими современными инструментами биоинформатики. Помимо более математически ориентированных курсов биоинформатики («Прикладная математика и информатика», 21 ECTS), специализированные курсы молекулярной биологии и биотехнологические курсы являются частью учебной программы (модуль «Системная биология», 30 ECTS). Трасса ориентирована на подготовку студентов, которые хорошо подготовлены к занятиям в научно-исследовательской среде.

Общие курсы

• Статистическая геномика
• Прикладной высокопроизводительный анализ
• Геномная биология
• Интегративная биология
• Дизайн-проект

Курсы, связанные с основным предметом

• Эволюционная биология
• Биостатистика
• Capita Selecta в биоинформатике
• Моделирование биологических систем
• протеомики
• Молекулярная микробная экология
• Метаболическая инженерия
• Микробная геномика
• Технология повторного использования микробов
• Грибковая биотехнология
• Структура и функция биологических макромолекул
• Структурная биоинформатика
• Дизайн лекарств
• Экспериментальная структурная биология
• Генетика человека и генетические заболевания
• Молекулярная биология рака
• Экспериментальная молекулярная клеточная биология
• Молекулярная и экспериментальная иммунология
• Трансгенетика животных модельных организмов
• Рак генетики [nl]
• Специализированная генетика человека [nl]
• Генетика развития и генрегуляция [nl]
• Молекулярная иммунология [nl]
• Иммунология
• Технологии исследований растений
• Функциональная геномика растений
• Растительная клетка
• Рост и развитие растений
• Физиологическая регуляция у растений
• Метаболическая инженерия
• Молекулярная селекция растений
• Категориальный анализ данных
• Анализ кластерных и продольных данных
• Байесовская статистика
• Экспериментальный дизайн
• Эпидемиология и клинические испытания
• Системное программирование
• Объектно-ориентированное программирование
• Базы данных [nl]
• Биологические базы данных
• Программирование для биоинформатики
• Отдельные темы по математической оптимизации
• Алгоритмы биоинформатики
• Прогнозирующее моделирование

Требования

• Кандидаты должны иметь степень бакалавра не менее мин. 3 года с хорошими общими баллами (по крайней мере, второй класс или эквивалент).
• Кандидаты должны иметь возможность продемонстрировать с помощью своих стенограмм базовую научную подготовку по крайней мере в 5 из 7 следующих областей: (i) математика, включая базовую статистику; (ii) физика; (iii) химия; (iv) биохимия; (v) биология; (vi) микробиология; (vii) Машиностроение. Некоторый опыт в аквакультуре также рекомендуется.

• Требования к языку:
  Заявитель должен хорошо владеть языком курса или программы обучения, т.е. английским языком. Знание английского языка может быть достигнуто путем предоставления сертификата (срок действия 5 лет) одного из следующих тестов: (прогнозные тесты TOEFL / IELTS и TOEIC не принимаются)
  - TOEFL IBT 80
  - TOEFL PBT 550
  - АКАДЕМИЧЕСКИЙ IELTS 6,5 общий балл с мин. из 6 для написания
  - CEFR B2, выпущенный Европейским университетским языковым центром
  - ESOL CAMBRIDGE English CAE (Продвинутый уровень)

Стипендия

• Стипендии VLIR-UOS
• Мастер грантов
• Программа сотрудничества в области развития университетов