Thạc sĩ Tin sinh học (Leuven)

Master of Bioinformatics là gì?

Bioinformaticians được phân biệt bởi khả năng của họ để xây dựng các câu hỏi liên quan đến sinh học, thiết kế và thực hiện các giải pháp thích hợp bằng cách quản lý và phân tích dữ liệu sinh học và chuỗi phân tử thông lượng cao, và giải thích kết quả thu được.

Chương trình

Chương trình hai năm liên ngành này tập trung vào việc đạt được:

• kiến thức cơ bản về nền tảng trong các lĩnh vực đa dạng thuộc lĩnh vực tin sinh học, bao gồm thống kê, sinh học phân tử và khoa học máy tính;
• kiến thức chuyên môn trong lĩnh vực tin sinh học;
• Kỹ năng lập trình;
• kỹ năng kỹ thuật.

Chương trình tín dụng 120 bao gồm một gói định hướng lại (một học kỳ), một gói chung (hai học kỳ) và một luận án.

Các Thạc sĩ Tin sinh học được nhúng trong một cộng đồng nghiên cứu tin sinh học mạnh mẽ ở KU Leuven, những người hàng tháng gặp nhau tại Tập đoàn lợi ích tin sinh học. Các nhóm nghiên cứu tin sinh học được lan truyền khắp khuôn viên Arenberg và Gasthuisberg và nằm trong các phòng nghiên cứu về Hệ thống vi sinh và phân tử (M2S), Kỹ thuật điện (ESAT), Di truyền học con người, Vi sinh và Miễn dịch học (REGA), Tế bào và Y học phân tử, Hóa học và Sinh học. Một số các nhóm nghiên cứu tin sinh học cũng được kết hợp với Viện Công nghệ sinh học Flemish (VIB).

Hạn nộp hồ sơ 2021-2022

• Ngày 1 tháng 3 năm 2021 (dành cho công dân không thuộc EEA)
• Ngày 1 tháng 6 năm 2021 (dành cho công dân EEA)

KU Leuven sử dụng một hệ thống ứng dụng trực tuyến. Bạn có thể tải về và gửi mẫu đơn của bạn qua www.kuleuven.be/application. Học sinh có bằng Flemish có thể tham khảo www.kuleuven.be/studentenadministratie.

Học phí

Học phí cho giai đoạn 2020-2021 là € 947 đối với công dân EEA và € 6.600 đối với công dân không thuộc EEA - ngoại trừ công dân thuộc hai cột đầu tiên từ các quốc gia đang phát triển được OECD / DAC công nhận có học phí là € 947.

Vui lòng tham khảo trang web để biết thông tin mới nhất: www.kuleuven.be/tuitionfees.

Quốc tế

Bạn đang tìm kiếm để mở rộng tầm nhìn của bạn? Có nhiều cơ hội để thực hiện một phần nghiên cứu luận văn thạc sĩ của bạn tại các cơ quan đối tác khác nhau ở nước ngoài. Ngoài ra, các cư dân châu Âu có thể thực hiện nghiên cứu luận văn thạc sĩ tại một trường đại học đối tác châu Âu hoặc một trường khác trong khuôn khổ chương trình Erasmus. Khoa cũng hoan nghênh các sáng kiến ​​của sinh viên muốn làm một vị trí công việc trong một công ty hoặc tổ chức ở nước ngoài, cũng như các chương trình trao đổi với các trường đại học đối tác.

Thông tin thêm: www.biw.kuleuven.be/english/index.aspx

Đây là chương trình Thạc sĩ ban đầu và có thể được theo học toàn thời gian hoặc bán thời gian.

Đây có phải là chương trình phù hợp với tôi không?

Bạn có phải là nhà sinh hóa học hay sinh vật phân tử có quan tâm đến toán học và lập trình không? Bạn có phải là nhà toán học hay thống kê và muốn áp dụng kiến ​​thức của bạn vào các câu hỏi sinh học phức tạp? Bạn có muốn phát triển các phương pháp mới có thể được các bác sĩ, nhà sinh học và kỹ sư công nghệ sinh học sử dụng không? Sau đó, đây là chương trình phù hợp với bạn!

Con đường sự nghiệp

Các nhà sinh vật học tìm thấy nghề nghiệp trong lĩnh vực khoa học đời sống theo nghĩa rộng nhất: ngành công nghiệp, thế giới học thuật, chăm sóc sức khỏe, vv Nhu cầu mở rộng cho tin sinh học trong nghiên cứu sinh học và y học đảm bảo nhiều cơ hội việc làm trong nghiên cứu cơ bản và ứng dụng. 60% sinh viên tốt nghiệp của chúng tôi bắt đầu bằng tiến sĩ sau khi tốt nghiệp.

Mục tiêu

Kết quả học tập Thạc sĩ Tin sinh học

Học sinh

1. Có kiến ​​thức rộng về các nguyên tắc di truyền, sinh hóa và sinh học phân tử và tế bào, làm nền tảng cho các hệ thống mô hình, kỹ thuật thực nghiệm và tạo ra các dữ liệu được phân tích và mô hình hóa tin sinh học.
2. Sở hữu kiến ​​thức rộng về các môn toán học cơ bản (đại số tuyến tính, tính toán, hệ thống động) làm nền tảng mô hình toán học và thống kê trong tin sinh học.
3. Nắm vững các khái niệm và kỹ thuật từ công nghệ thông tin (quản lý cơ sở dữ liệu, lập trình có cấu trúc và hướng đối tượng, công nghệ web ngữ nghĩa) để quản lý và phân tích một lượng lớn dữ liệu sinh học và sinh học phức tạp và phân tán.
4. Nắm vững các khái niệm và kỹ thuật từ việc học máy và thường xuyên và các số liệu thống kê Bayes được sử dụng để phân tích và mô hình dữ liệu omics phức tạp.
5. Có được kiến ​​thức về các phương pháp cốt lõi của sinh học tính toán (như phân tích trình tự, phân tích phát sinh loài, di truyền định lượng, mô hình protein, phân tích mảng).
6. Có kỹ năng liên ngành tiên tiến để giao tiếp với các chuyên gia trong khoa học đời sống, toán học ứng dụng, thống kê và khoa học máy tính để chính thức hóa các vấn đề sinh học phức tạp thành các chiến lược phân tích dữ liệu và quản lý dữ liệu thích hợp.
7. Có thể - phối hợp với các chuyên gia này - thiết kế các thí nghiệm omics phức tạp và phân tích chúng một cách độc lập.
8. Có thể thu thập và quản lý dữ liệu độc lập từ các tài liệu chuyên ngành và cơ sở dữ liệu công cộng và phân tích và giải thích các dữ liệu này để giải quyết các câu hỏi nghiên cứu phức tạp cũng như phát triển các công cụ hỗ trợ các quy trình này.
9. Điều tra và hiểu tương tác với các lĩnh vực khoa học khác có liên quan và tích hợp chúng trong bối cảnh ý tưởng nâng cao hơn và các ứng dụng thực tế và giải quyết vấn đề.
10. Chứng minh xem xét và phản ánh quan trọng về lý thuyết, mô hình hoặc diễn giải đã biết và mới trong chuyên ngành; và hiệu quả có thể thích ứng với sự tiến hóa nhanh chóng của khoa học đời sống, và đặc biệt là kỹ thuật omics, bằng cách nhanh chóng học hoặc phát triển các chiến lược phân tích mới và kết hợp chúng vào các năng lực đã học.
11. Trình bày nghiên cứu cá nhân, suy nghĩ, ý tưởng và ý kiến ​​của các đề xuất trong các hoạt động chuyên môn một cách phù hợp, cả bằng văn bản và bằng miệng, cho các đồng nghiệp và công chúng.
12. Phát triển và thực hiện nghiên cứu khoa học gốc và / hoặc áp dụng các ý tưởng sáng tạo cho các đơn vị nghiên cứu.
13. Hiểu được các vấn đề và trách nhiệm toàn vẹn về mặt đạo đức, xã hội và khoa học và có thể phân tích tác động địa phương và toàn cầu của tin sinh học và hệ gen trên các cá nhân, tổ chức và xã hội.
    
    Kỹ thuật chính
14. Có kiến ​​thức lý thuyết rộng về phương pháp trong khoa học máy tính và có thể áp dụng kiến ​​thức này để thiết kế, thực hiện và đánh giá hệ thống, quy trình, thành phần hoặc chương trình dựa trên máy tính để giải quyết các vấn đề về tin sinh học kỹ thuật.
    
    Kỹ thuật sinh học chính
15. Có kiến ​​thức chuyên môn về hệ sinh học phức tạp và có thể áp dụng kiến ​​thức này để thiết kế, thực hiện và đánh giá các phương pháp mới để giải quyết các vấn đề kỹ thuật trong môi trường sử dụng tin sinh học.
    
    Kỹ thuật chính và Kỹ thuật sinh học
16. Có kỹ năng tiên tiến trong các phương pháp phân tích dữ liệu và có thể áp dụng các kỹ năng này để tích hợp dữ liệu từ nhiều ngành để giải quyết các vấn đề sinh học trong môi trường khoa học, lâm sàng hoặc công nghệ sinh học.

Nghiên cứu sâu hơn

Thẳng thắn:

• Các nghiên cứu sau đại học về hình ảnh y khoa nâng cao (Leuven)