バイオインフォマティクスのマスター（ルーヴェン）

バイオインフォマティクスのマスターは何ですか？

生物情報学者は、生物学的に関連する質問を定式化し、高スループットの分子生物学および配列データを管理および分析し、得られた結果を解釈することによって適切な解を設計および実施する能力によって区別される。

プログラム

この学際的な2年間のプログラムは、

• 統計、分子生物学、コンピュータサイエンスなど、バイオインフォマティクス分野に属するさまざまな分野の基礎知識。
• バイオインフォマティクス分野の専門家の知識;
• プログラミングスキル;
• エンジニアリングスキル。

120単位のプログラムは、再指向パッケージ（1学期）、共通パッケージ（2学期）、および論文で構成されています。

バイオインフォマティクスのマスターは、毎月バイオインフォマティクスのインタレストグループで会うKUルーベンの強力なバイオインフォマティクス研究コミュニティに組み込まれています。バイオインフォマティクス研究グループは、ArenbergおよびGasthuisbergキャンパスに広がっており、微生物および分子システム（M2S）、電気工学（ESAT）、ヒト遺伝学、微生物学および免疫学（REGA）、細胞および分子医学、化学および生物学。これらのバイオインフォマティクス研究グループのいくつかは、Flemish Institute for Biotechnology（VIB）にも関連しています。

2021〜2022の申請期限

• 2021年3月1日（非EEA市民向け）
• 2021年6月1日（EEA市民向け）

KU Leuvenはオンラインアプリケーションシステムを使用しています。申請書はwww.kuleuven.be/applicationからダウンロードして提出することができます。フラマン語の学位を持つ学生は、www.kuleuven.be/studentenadministratieに問い合わせることができます。

授業料

2020〜2021年の授業料は、EEA市民の場合は947ユーロ、非EEA市民の場合は6,600ユーロです。ただし、OECD / DACの最初の2列の市民は、授業料が947ユーロです。

最新の情報はウェブサイトwww.kuleuven.be/tuitionfeesをご覧ください。

国際

あなたはあなたの視野を広げようとしていますか？海外の様々なパートナー機関で修士論文の一部を研究する機会が十分にあります。さらに、ヨーロッパの住民は、エラスムス・プログラムの枠組みの中で、ヨーロッパやその他のパートナー大学で修士論文の研究を行うことができます。ファカルティはまた、海外の会社や組織での仕事の配置や、パートナー大学との交流プログラムを希望する学生のイニシアチブを歓迎します。

詳細：www.biw.kuleuven.be/english/index.aspx

これは初期の修士課程であり、フルタイムまたはパートタイムで履修することができます。

これは私のための正しいプログラムですか？

数学やプログラミングに関心のある生化学者や分子生物学者ですか？あなたは数学者か統計学者ですか、複雑な生物学的な質問にあなたの知識を適用したいですか？医師、生物学者、バイオテクノロジーエンジニアが利用できる新しい方法を開発したいですか？それはあなたのための正しいプログラムです！

キャリアパス

バイオインフォマティクスは、幅広い意味でのライフサイエンス分野でのキャリアを見いだしています：生物学および医学研究におけるバイオインフォマティクスの必要性の増大は、基礎研究および応用研究において、多種多様な雇用機会を保証します。私たちの卒業生の60％が博士号を取得しています。卒業後。

目標

学習成果バイオインフォマティクスのマスター

学生

1. バイオインフォマティクスで分析およびモデル化されたモデルシステム、実験技術、およびデータの生成の基礎となる遺伝学、生化学および分子生物学および細胞生物学の原則の幅広い知識を有する。
2. バイオインフォマティクスの数学的および統計的モデリングの基盤となる基本的な数学分野（線形代数、微積分、力学系）の幅広い知識を持っています。
3. 大量の複雑で分散した生物学的および生物医学的データの管理と分析のための情報技術（データベース管理、構造化およびオブジェクト指向プログラミング、セマンティックウェブ技術）の概念と技術を修得します。
4. 複雑なオミックスデータを分析してモデル化するために使用される、機械学習と頻繁な統計とベイジアン統計の概念と技法をマスターします。
5. 計算生物学の中核的な方法（シーケンス解析、系統解析、定量的遺伝学、タンパク質モデリング、アレイ解析など）に関する知識を得ている。
6. 生命科学、応用数学、統計、コンピュータサイエンスの専門家とコミュニケーションをとり、複雑な生物学的問題を適切なデータ管理やデータ分析戦略に形式化する高度な学際的スキルを備えています。
7. これらの専門家と協力して、複雑なオミックス実験を設計し、それらを独立して分析することができます。
8. 特殊な文献や公共データベースから独立してデータを収集して管理し、このデータを批判的に分析および解釈して、複雑な研究​​課題を解決するとともに、これらのプロセスをサポートするツールを開発することができます。
9. 他の関連する科学領域との相互作用を調査し理解し、より高度なアイデアや実用的なアプリケーション、問題解決の文脈の中でそれらを統合する。
10. 専門分野における既知の理論や新しい理論、モデル、解釈を批判的に検討し、反映する。新しい分析戦略を迅速に学習または開発し、それらを学習されたコンピテンシーに組み込むことによって、ライフサイエンス、特にオミックス技術の急速な進化に効率的に適応することができます。
11. プロの活動​​における提案の個人的な研究、思考、アイデア、意見を、書面でも口頭でも、仲間や一般に公開する。
12. 独自の科学的研究を開発し、実行し、研究部門に革新的なアイデアを適用する。
13. 倫理的、社会的、科学的な完全性の問題と責任を理解し、バイオインフォマティクスとゲノミクスが個人、組織、社会に及ぼす影響を分析することができます。
    
    主な工学
14. コンピュータサイエンスの方法論に関する幅広い理論的知識を持ち、この知識を応用して、コンピュータベースのシステム、プロセス、コンポーネントまたはプログラムを設計、実装、評価し、技術的なバイオインフォマティクスの問題を解決することができます。
    
    主なバイオサイエンス工学
15. 複雑なバイオシステムの専門知識を持ち、バイオインフォマティクスが使用される環境における技術的問題を解決するための新しい方法を設計、実装、評価するためにこの知識を適用することができます。
    
    主な工学とバイオサイエンス工学
16. データ分析手法の高度なスキルを持ち、これらのスキルを適用して、複数の分野のデータを統合して、科学的、臨床的または生物工学的環境におけるバイオインフォマティクスの問題を解決することができます。

さらなる研究

直接：

• 高等医療イメージングにおける大学院の研究（ルーベン）