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.

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

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 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.

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.

Mục đích của Master là tạo ra các chuyên gia được đào tạo bài bản về Phân tích dữ liệu tin sinh học và Omics, những người sau khi tốt nghiệp sẽ có thể thực hiện phân tích hiệu quả và nghiêm ngặt một lượng lớn dữ liệu di truyền và phân tử trong nhiều ứng dụng.

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.

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.

Nghiên cứu về Sinh học đang trải qua một cuộc cách mạng được thúc đẩy bởi các công nghệ mới cho phép các nhà khoa học tạo ra một lượng lớn dữ liệu. Ví dụ, chi phí giải trình tự các axit nucleic đã giảm đáng kể, dẫn đến lượng dữ liệu gen, phiên mã và proteomic chưa từng có.

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.

Bạn có muốn được tham gia vào sự phát triển của ngành chăm sóc sức khỏe và y học của ngày mai không? Chương trình Thạc sĩ Tin học Sinh học đa ngành kết hợp sinh học với các công cụ CNTT bắt nguồn từ lĩnh vực khoa học máy tính. Mục đích của chương trình nghiên cứu này là cung cấp cho bạn một loạt các kỹ năng chuyên môn trong lĩnh vực tin sinh học

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.

Over the past few years, Bioinformatics has become the most exciting field in biology. This Bioinformatics MSc course provides a unique hands-on learning experience in bioinformatics skills, by combining the latest advances in analysing high-throughput genomic, transcriptomic and metabolomics data.

Khám phá sự kết hợp độc đáo của công nghệ sinh học, lập trình và toán học tính toán để chống lại bệnh tật và tạo ra các công nghệ mới cho ngành công nghiệp.