30 Tin sinh học MSc (Thạc sĩ Khoa học tự nhiên) Degree Programs

Thập kỷ vừa qua đã chứng kiến những tiến bộ to lớn trong công nghệ phân tử và y sinh, dẫn đến một cuộc cách mạng 'omics'. Tin sinh học bao gồm việc ứng dụng toán học, thống kê và tính toán vào các tình huống sinh học và lâm sàng. Các thuật toán và công cụ phần mềm được sử dụng để hiểu và giải thích 'Dữ liệu lớn' được lấy từ bệnh nhân.

Tin sinh học là sự kết hợp giữa sinh học, thống kê và khoa học máy tính, tập trung vào phát triển và ứng dụng các giải pháp tính toán để phân tích và xử lý dữ liệu sinh học và y sinh. Lĩnh vực tin sinh học đóng một vai trò quan trọng trong sinh học và y sinh hiện đại, trong đó việc thu thập và phân tích các tập dữ liệu lớn là điều cần thiết.

Chương trình Thạc sĩ đa ngành về Tin học Khoa học Đời sống (LSI) cung cấp các công cụ để thu thập kiến thức từ các mô hình và dữ liệu. Nó tích hợp nghiên cứu xuất sắc giữa các Khoa Khoa học, Y học và Khoa học Sinh học và Môi trường với Viện Khoa học Đời sống Helsinki (HiLIFE), do đó cung cấp nền giáo dục tiên tiến từ các chuyên gia về khoa học đời sống, y học, toán học, thống kê và tin học

Sinh học, đáp ứng dữ liệu lớn Giao điểm giữa khoa học máy tính và khoa học đời sống là tin sinh học, một ngành thúc đẩy khám phá khoa học và rất cần thiết trong mọi lĩnh vực công nghệ sinh học, bao gồm y học cá nhân hóa, phát triển thuốc và vắc-xin cũng như phát triển cơ sở dữ liệu/phần mềm cho dữ liệu y sinh.

Thạc sĩ Tin học Khoa học Sự sống chuẩn bị cho sinh viên giải quyết những thách thức trong việc phân tích dữ liệu NGS quy mô lớn. Chương trình trang bị cho họ chuyên môn về nghiên cứu y sinh, y học cá nhân hóa và chẩn đoán phân tử thông qua sự kết hợp giữa khoa học sự sống và khoa học máy tính ứng dụng, bồi dưỡng các kỹ năng phân tích di truyền dựa trên dữ liệu.

MS Johns Hopkins trong chương trình tin sinh học sẽ đắm mình trong các chủ đề và phương pháp áp dụng mô hình tính toán, sinh học phân tử, hệ thống sinh học, cấu trúc sinh học, proteomics, giải trình tự gen và phân tích gen, microarrays và phân tích microarray. Dựa trên những thế mạnh của Công nghệ sinh học và Kỹ thuật của Johns Hopkins, chương trình này tạo ra một chương trình học tin sinh học nghiêm ngặt, tập hợp các ngành khoa học máy tính, khoa học sinh học và các ngành tin sinh học.

McWilliams School of Biomedical Informatics at UTHealth Houston , trước đây là Trường Tin học Y sinh UTHealth Houston (SBMI) cung cấp bằng Thạc sĩ Khoa học về Tin học Y sinh với hai lộ trình: lộ trình nghiên cứu và lộ trình tin học y sinh ứng dụng.

Thạc sĩ trực tuyến về tin sinh học Thúc đẩy những khám phá cho ngành khoa học sức khỏe và sự sống dựa trên dữ liệu ngày nay cũng như các tổ chức học thuật bằng cách tìm hiểu cách trích xuất thông tin có ý nghĩa từ các tập dữ liệu phức tạp tại một trong những trường đại học hàng đầu về khoa học sinh học và máy tính.

Thạc sĩ Tin sinh học bao gồm nhiều lĩnh vực đa dạng trong tin sinh học và phù hợp với sinh viên có nhiều nền tảng học thuật liên quan đến khoa học sự sống (sinh học, hóa sinh, di truyền, y học và các ngành khoa học sinh học khác). Sinh viên sẽ được học và làm việc cùng với các chuyên gia hàng đầu thế giới. Trong thời đại dữ liệu lớn, sinh học bảo tồn, đa dạng sinh học, di truyền học và sinh học tiến hóa liên quan đến việc nghiên cứu lượng lớn dữ liệu tăng về khối lượng và tính đa dạng với tốc độ cao.

Giải pháp tin học cho tương lai của y sinh. Công nghệ y sinh là một lĩnh vực đa ngành, dựa trên sự hiểu biết về hệ thống sinh học ở cấp độ phân tử và phát triển các phương pháp tiếp cận mới để thúc đẩy các ứng dụng y tế và công nghệ sinh học. Chương trình tập hợp chuyên môn và phương pháp trong nhiều lĩnh vực khoa học tự nhiên, y tế và kỹ thuật: sinh học, hóa học, y học, di truyền, thống kê, khoa học tính toán và dữ liệu.

Với sự tiến bộ không ngừng của Khoa học sinh học định lượng và tính toán cùng các công cụ phân tích, tất cả các ngành khoa học sinh học đều đang bị ngập trong một lượng lớn dữ liệu đang kêu gọi các chuyên gia phân tích. Bằng thạc sĩ QuaCBio kết hợp các khóa học từ lĩnh vực khoa học sinh học và khoa học cứng, với sự nhấn mạnh mạnh mẽ vào các khóa đào tạo tin sinh học thực hành. Thông qua phương pháp tiếp cận này, sinh viên có nền tảng STEM toàn diện được kỳ vọng sẽ tập hợp lại và giao thoa khi xử lý Dữ liệu lớn trong omics, tiến hóa, sinh thái học và sinh lý học và trở thành thế hệ tiếp theo của các nhà sinh học tính toán.

Chương trình thạc sĩ Công nghệ sinh học phân tử và Tin sinh học đào tạo sinh viên phân tích dữ liệu sinh học phức tạp từ các lĩnh vực nghiên cứu bộ gen, protein và hình ảnh, giải quyết các thách thức toàn cầu trong y học, sản xuất lương thực và phát triển bền vững. Kết hợp công nghệ sinh học và tin sinh học, sinh viên tốt nghiệp được trang bị đầy đủ để dẫn dắt lĩnh vực khoa học sự sống dựa trên dữ liệu đang phát triển nhanh chóng.

Chương trình nhằm mục đích nhận biết và khai thác kiến thức về sinh học, khoa học máy tính, GIS (Hệ thống thông tin địa lý), tin sinh học và sự phối hợp giữa bốn ngành. Nó cũng nhằm mục đích chuyển giao kiến thức mới nhất về địa tin học và tin sinh học, phân tích dữ liệu địa lý và sinh học thực tế cũng như khám phá mối quan hệ của chúng một cách khoa học. Hoàn thành chương trình này cho phép sinh viên tiếp tục học tại Ph.D. mức độ.

Trong chương trình này, bạn sẽ học cách xây dựng các câu hỏi liên quan đến sinh học, cách thiết kế giải pháp đúng và triển khai giải pháp đó bằng cách quản lý và phân tích dữ liệu sinh học và giải trình tự, cũng như cách diễn giải các kết quả thu được. Tin sinh học là điều cần thiết đối với sinh học phân tử và công nghệ sinh học hiện đại.

Chương trình của chúng tôi sẽ cung cấp cho bạn những kỹ năng cần thiết trong cả kỹ thuật phân tử và tính toán. Bạn sẽ học cách thiết kế và thực hiện các thử nghiệm, đồng thời phân tích hiệu quả dữ liệu giải trình tự thế hệ tiếp theo. Bạn sẽ có được các kỹ năng khai thác dữ liệu nghiên cứu cho Khoa học sinh học, Transcriptomics, Genomics, Proteomics và Metagenomics.

Chương trình này nhằm mục đích hình thành "các nhà khoa học dữ liệu bộ gen", nghĩa là, sinh viên tốt nghiệp sẽ có kiến thức đầy đủ về cơ sở phân tử của các hệ thống sinh học; cấu trúc và chức năng của các phân tử sinh học và cách chúng tham gia vào các quá trình tế bào; các công nghệ và nền tảng để phân tích bộ gen; các công cụ để tin sinh học và phân tích bộ gen; và các phương pháp thống kê và tính toán để phân tích dữ liệu phân tử sinh học.