格拉斯哥大学生物信息学理学硕士专业研究生申请要求_排名_学费_课程_就业

生物信息学理学硕士

MSc Bioinformatics

所属学院：生命科学学院

申请难度：高就业前景：优消费水平：高

73 QS 2023 12 TIMES 2023

项目简介

入学时间	项目时长	项目学费
9月	1年	£31860

申请时间

2024Fall

2023-10-01 开放时间

2023-12-01 Round1

2024Fall Round1 开始时间：2023-10-01 结束时间：2023-12-01 申请已结束

2024-02-01 Round2

2024Fall Round2 开始时间：2023-10-01 结束时间：2024-02-01 申请已结束

2024-04-01 Round3

2024Fall Round3 开始时间：2023-10-01 结束时间：2024-04-01 申请已结束

2024-05-15 Round4

2024Fall Round4 开始时间：2023-10-01 结束时间：2024-05-15 申请已结束

2024-07-01 Round5

2024Fall Round5 开始时间：2023-10-01 结束时间：2024-07-01 申请已结束

项目官网

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

语言要求

类型	总分要求	小分要求
雅思	6.5	单项6
托福	79	阅读 13;听力 12;口语 18;写作 21
PTE	59	单项59

其它要求

通常具有相关学科的二等以上荣誉学位或同等学历。专业经验可能被考虑。

在相关学科中拥有二等以下荣誉学位的申请人将根据具体情况予以考虑：

所有具有大量分子生物学或遗传学成分的生物学学位。

其他生物学学位，至少具有一些分子生物学。

计算机科学、软件工程或 IT。

数学或统计学（有计算机编程经验的证据）。

其他物理科学科目，具有计算机编程经验的证据或分子生物学的强大背景证据。

培养目标

这个生物信息学硕士学位是一个激动人心的创新项目，最近得到了改进。生物信息学是生物学、计算和统计学之间的一门学科，应用于组织生物学、分子生物学和生物医学。该项目的重点是利用计算机，通过数据存储、挖掘、分析和图形显示，从DNA、RNA和蛋白质序列数据以及分子水平的相关数据中收集新的见解，所有这些都构成现代生物学的核心部分。本课程的目的是让学生对生物信息学和功能基因组学相关的计算和生物研究实践有一定的了解和实践经验。学生将接触到的一些教学和研究场景反映了“格拉斯哥多组学”的活动，格拉斯哥多组学是2012年在大学内设立的一个世界级的多组学设施，利用微阵列、蛋白质组学、代谢组学和下一代DNA测序技术提供研究服务。

主要课程

序号	课程介绍	Curriculum
1	Python 中的生物计算	Biological Computing In Python
2	生物信息学基础：计算生物学和组学分析导论	Foundations Of Bioinformatics: An Introduction To Computational Biology And Omics Analysis
3	理学硕士生物信息学项目	Msc Bioinformatics Project
4	生物学家的编程和数据库	Programming And Databases For Biologists
5	生物信息学的统计和数据分析	Statistics And Data Analysis For Bioinformatics
6	疾病动物模型	Animal Models Of Disease
7	面向研究科学家的生物成像	Bio-Imaging For Research Scientists
8	生物信息学的数据探索和解释	Data Exploration And Interpretation For Bioinformatics
9	临床基因组学	Clinical Genomics
10	鉴定致病遗传变异	Identification Of Disease-Causing Genetic Variants
11	生物医学科学的组学分析：从基因组学到代谢组学	Omic Analyses For The Biomedical Sciences: From Genomics To Metabolomic
12	病原体多组学	Pathogen Polyomics
13	Rna-Seq和下一代转录组学	Rna-Seq And Next Generation Transcriptomics
14	在药物发现中使用化学结构数据库	Using Chemical Structure Databases In Drug Discovery