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生物信息學理學碩士

MSc Bioinformatics

所屬學院：生命科學學院

申請難度：高就業(yè)前景：優(yōu) 消費水平：高

73 QS 2023 12 TIMES 2023

項目簡介

入學時間	項目時長	項目學費
9月	1年	￡31860

申請時間

2024Fall

2023-10-01 開放時間

2023-12-01 Round1

2024Fall Round1 開始時間：2023-10-01 結束時間：2023-12-01 申請已結束

2024-02-01 Round2

2024Fall Round2 開始時間：2023-10-01 結束時間：2024-02-01 申請已結束

2024-04-01 Round3

2024Fall Round3 開始時間：2023-10-01 結束時間：2024-04-01 申請已結束

2024-05-15 Round4

2024Fall Round4 開始時間：2023-10-01 結束時間：2024-05-15 申請已結束

2024-07-01 Round5

2024Fall Round5 開始時間：2023-10-01 結束時間：2024-07-01 申請已結束

項目官網

https://www.gla.ac.uk/postgraduate/taught/bioinformatics/

語言要求

類型	總分要求	小分要求
雅思	6.5	單項6
托福	79	閱讀 13;聽力 12;口語 18;寫作 21
PTE	59	單項59

其它要求

通常具有相關學科的二等以上榮譽學位或同等學歷。專業(yè)經驗可能被考慮。

在相關學科中擁有二等以下榮譽學位的申請人將根據具體情況予以考慮：

所有具有大量分子生物學或遺傳學成分的生物學學位。

其他生物學學位，至少具有一些分子生物學。

計算機科學、軟件工程或 IT。

數學或統(tǒng)計學（有計算機編程經驗的證據）。

其他物理科學科目，具有計算機編程經驗的證據或分子生物學的強大背景證據。

培養(yǎng)目標

這個生物信息學碩士學位是一個激動人心的創(chuàng)新項目，最近得到了改進。生物信息學是生物學、計算和統(tǒng)計學之間的一門學科，應用于組織生物學、分子生物學和生物醫(yī)學。該項目的重點是利用計算機，通過數據存儲、挖掘、分析和圖形顯示，從DNA、RNA和蛋白質序列數據以及分子水平的相關數據中收集新的見解，所有這些都構成現代生物學的核心部分。本課程的目的是讓學生對生物信息學和功能基因組學相關的計算和生物研究實踐有一定的了解和實踐經驗。學生將接觸到的一些教學和研究場景反映了“格拉斯哥多組學”的活動，格拉斯哥多組學是2012年在大學內設立的一個世界級的多組學設施，利用微陣列、蛋白質組學、代謝組學和下一代DNA測序技術提供研究服務。

主要課程

序號	課程介紹	Curriculum
1	Python 中的生物計算	Biological Computing In Python
2	生物信息學基礎：計算生物學和組學分析導論	Foundations Of Bioinformatics: An Introduction To Computational Biology And Omics Analysis
3	理學碩士生物信息學項目	Msc Bioinformatics Project
4	生物學家的編程和數據庫	Programming And Databases For Biologists
5	生物信息學的統(tǒng)計和數據分析	Statistics And Data Analysis For Bioinformatics
6	疾病動物模型	Animal Models Of Disease
7	面向研究科學家的生物成像	Bio-Imaging For Research Scientists
8	生物信息學的數據探索和解釋	Data Exploration And Interpretation For Bioinformatics
9	臨床基因組學	Clinical Genomics
10	鑒定致病遺傳變異	Identification Of Disease-Causing Genetic Variants
11	生物醫(yī)學科學的組學分析：從基因組學到代謝組學	Omic Analyses For The Biomedical Sciences: From Genomics To Metabolomic
12	病原體多組學	Pathogen Polyomics
13	Rna-Seq和下一代轉錄組學	Rna-Seq And Next Generation Transcriptomics
14	在藥物發(fā)現中使用化學結構數據庫	Using Chemical Structure Databases In Drug Discovery