入學(xué)時間 | 項目時長 | 項目學(xué)費 |
9月 | 1年 | £31860 |
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 |
通常具有相關(guān)學(xué)科的二等以上榮譽學(xué)位或同等學(xué)歷。 專業(yè)經(jīng)驗可能被考慮。
在相關(guān)學(xué)科中擁有二等以下榮譽學(xué)位的申請人將根據(jù)具體情況予以考慮:
所有具有大量分子生物學(xué)或遺傳學(xué)成分的生物學(xué)學(xué)位。
其他生物學(xué)學(xué)位,至少具有一些分子生物學(xué)。
計算機科學(xué)、軟件工程或 IT。
數(shù)學(xué)或統(tǒng)計學(xué)(有計算機編程經(jīng)驗的證據(jù))。
其他物理科學(xué)科目,具有計算機編程經(jīng)驗的證據(jù)或分子生物學(xué)的強大背景證據(jù)。
這個生物信息學(xué)碩士學(xué)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(xué)是生物學(xué)、計算和統(tǒng)計學(xué)之間的一門學(xué)科,應(yīng)用于組織生物學(xué)、分子生物學(xué)和生物醫(yī)學(xué)。該項目的重點是利用計算機,通過數(shù)據(jù)存儲、挖掘、分析和圖形顯示,從DNA、RNA和蛋白質(zhì)序列數(shù)據(jù)以及分子水平的相關(guān)數(shù)據(jù)中收集新的見解,所有這些都構(gòu)成現(xiàn)代生物學(xué)的核心部分。本課程的目的是讓學(xué)生對生物信息學(xué)和功能基因組學(xué)相關(guān)的計算和生物研究實踐有一定的了解和實踐經(jīng)驗。學(xué)生將接觸到的一些教學(xué)和研究場景反映了“格拉斯哥多組學(xué)”的活動,格拉斯哥多組學(xué)是2012年在大學(xué)內(nèi)設(shè)立的一個世界級的多組學(xué)設(shè)施,利用微陣列、蛋白質(zhì)組學(xué)、代謝組學(xué)和下一代DNA測序技術(shù)提供研究服務(wù)。
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(xué)基礎(chǔ):計算生物學(xué)和組學(xué)分析導(dǎo)論 | Foundations Of Bioinformatics: An Introduction To Computational Biology And Omics Analysis |
3 | 理學(xué)碩士生物信息學(xué)項目 | Msc Bioinformatics Project |
4 | 生物學(xué)家的編程和數(shù)據(jù)庫 | Programming And Databases For Biologists |
5 | 生物信息學(xué)的統(tǒng)計和數(shù)據(jù)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(xué)家的生物成像 | Bio-Imaging For Research Scientists |
8 | 生物信息學(xué)的數(shù)據(jù)探索和解釋 | Data Exploration And Interpretation For Bioinformatics |
9 | 臨床基因組學(xué) | Clinical Genomics |
10 | 鑒定致病遺傳變異 | Identification Of Disease-Causing Genetic Variants |
11 | 生物醫(yī)學(xué)科學(xué)的組學(xué)分析:從基因組學(xué)到代謝組學(xué) | Omic Analyses For The Biomedical Sciences: From Genomics To Metabolomic |
12 | 病原體多組學(xué) | Pathogen Polyomics |
13 | Rna-Seq和下一代轉(zhuǎn)錄組學(xué) | Rna-Seq And Next Generation Transcriptomics |
14 | 在藥物發(fā)現(xiàn)中使用化學(xué)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫 | Using Chemical Structure Databases In Drug Discovery |
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