تقدم McWilliams School of Biomedical Informatics at UTHealth Houston ، مدرسة UTHealth Houston للمعلوماتية الطبية الحيوية (SBMI سابقًا) درجة الماجستير في العلوم في المعلوماتية الطبية الحيوية من خلال مسارين: مسار البحث ومسار المعلوماتية الطبية الحيوية التطبيقية.

سيقوم برنامج Johns Hopkins MS في برنامج المعلوماتية الحيوية بتغطيتك في الموضوعات والأساليب التطبيقية للنمذجة الحاسوبية ، البيولوجيا الجزيئية ، بيولوجيا الأنظمة ، علم الأحياء البنيوي ، البروتينات ، التسلسل الجينومي والتحليل الجينومي ، ميكروأرس وتحليل ميكروأري. بالاعتماد على نقاط القوة في التكنولوجيا الحيوية والهندسة لجون هوبكنز ، يخلق البرنامج منهجًا دقيقًا في مجال المعلوماتية الحيوية يجمع بين علوم الكمبيوتر وعلوم الأحياء وتخصصات المعلوماتية الحيوية.

حلول المعلوماتية لمستقبل الطب الحيوي. التكنولوجيا الطبية الحيوية هي مجال متعدد التخصصات يعتمد على فهم النظم البيولوجية على المستوى الجزيئي ويطور أساليب جديدة لتطوير التطبيقات الطبية والتكنولوجية الحيوية. يجمع البرنامج الخبرات والأساليب في العديد من المجالات في العلوم الطبيعية والطبية والهندسية: علم الأحياء والكيمياء والطب وعلم الوراثة والإحصاء والعلوم الحسابية والبيانات.

علم الأحياء، تعرف على البيانات الضخمة. تقع المعلوماتية الحيوية عند تقاطع علوم الكمبيوتر وعلوم الحياة، وهي صناعة تغذي الاكتشاف العلمي وهي ضرورية في جميع مجالات التكنولوجيا الحيوية، بما في ذلك الطب الشخصي وتطوير الأدوية واللقاحات وتطوير قواعد البيانات/البرمجيات للبيانات الطبية الحيوية.

ماجستير العلوم في المعلوماتية الحيوية عبر الإنترنت قم بقيادة الاكتشافات لصناعات العلوم الصحية وعلوم الحياة التي تعتمد على البيانات اليوم والمؤسسات الأكاديمية من خلال تعلم كيفية استخراج معلومات مفيدة من مجموعات البيانات المعقدة في إحدى أفضل الجامعات في العلوم البيولوجية والحاسوبية.

المعلوماتية الحيوية هي مزيج من علم الأحياء والإحصاء وعلوم الكمبيوتر التي تركز على تطوير وتطبيق الحلول الحسابية لتحليل ومعالجة البيانات البيولوجية والطبية الحيوية. يلعب مجال المعلوماتية الحيوية دورًا رئيسيًا في علم الأحياء الحديث والطب الحيوي، حيث يعد جمع وتحليل مجموعات كبيرة من البيانات أمرًا ضروريًا.

خلال هذا البرنامج، سوف تتعلم كيفية صياغة الأسئلة ذات الصلة بالبيولوجيا، وكيفية تصميم الحل الصحيح وتنفيذه من خلال إدارة وتحليل البيانات البيولوجية والتسلسل، وكيفية تفسير النتائج التي تم الحصول عليها. تعتبر المعلوماتية الحيوية ضرورية لعلم الأحياء الجزيئي والتكنولوجيا الحيوية الحديثة.

شهد العقد الماضي تطورات هائلة في التكنولوجيا الجزيئية والطبية الحيوية مما أدى إلى ثورة "omics". تغطي المعلوماتية الحيوية تطبيق الرياضيات والإحصاء والحوسبة على السيناريوهات البيولوجية والسريرية. تُستخدم الخوارزميات والأدوات البرمجية لفهم وتفسير "البيانات الضخمة" المستمدة من المريض.

يهدف هذا البرنامج إلى تكوين "علماء بيانات الجينوم" ، أي الخريجين الذين سيكون لديهم معرفة كافية حول الأساس الجزيئي للأنظمة البيولوجية ؛ بنية ووظيفة الجزيئات البيولوجية وكيفية مشاركتها في العمليات الخلوية ؛ التقنيات والمنصات لتحليل الجينوم ؛ أدوات المعلوماتية الحيوية والتحليل الجيني ؛ والمنهجيات الإحصائية والحسابية لتحليل البيانات الجزيئية البيولوجية.

العلوم البيولوجية يقدم تخصص العلوم الحيوية تعرضًا صارمًا للتخصصات التجريبية والحسابية الحديثة في مجالات المعلوماتية الحيوية والكيمياء الطبية. يشتمل المنهج الدراسي على دورات دراسية عالية المستوى في الكيمياء أو الفيزياء أو المعلوماتية التطبيقية أو المعلوماتية الحيوية مما يسمح للطلاب بتعميق فهمهم للعالم المعقد للكيمياء الحيوية (النانو). يتمتع الطلاب بفرصة تجربة أحدث الأبحاث الحديثة داخل الكلية. تم تصميم مناهجنا الدراسية لتزويد الطلاب بتعليم واسع وشامل يمكّنهم من ممارسة مهنة في الأوساط الأكاديمية وصناعة الأدوية أو تكنولوجيا المعلومات. التخصص: المعلوماتية الحيوية تشكل المعلوماتية الحيوية مجالًا بحثيًا متعدد التخصصات، يغطي تطبيقات علوم الكمبيوتر والكيمياء والكيمياء الحيوية لحل المشكلات البيولوجية، عادةً على المستوى الجزيئي. تشمل الأنشطة النموذجية تحليل المعلومات الواردة في الأدبيات، وقواعد البيانات الجينية والهيكلية، والتنبؤ ببنية البروتين، والأدوية، والمحفز الحيوي، أو تصميم أجهزة الاستشعار الحيوية. يقدم المنهج مهارات البرمجة اللازمة لأتمتة عمليات البحث في قواعد البيانات وتحليل البيانات الرقمية والمعلوماتية الحيوية، بما في ذلك تحليل نتائج تسلسل الجينوم الجديد (NGS). يتضمن برنامج الدراسة برمجة كمبيوتر متقدمة بالإضافة إلى تقنيات البيولوجيا الجزيئية المتخصصة والتي تحظى بتقدير كبير في سوق العمل الحالي.

تغطي درجة الماجستير في علوم المعلومات الحيوية مجموعة متنوعة من المجالات في علوم المعلومات الحيوية وهي مناسبة للطلاب من خلفيات أكاديمية متنوعة تتعلق بعلوم الحياة (علم الأحياء والكيمياء الحيوية وعلم الوراثة والطب والعلوم البيولوجية الأخرى). سيتعلم الطلاب ويعملون مع خبراء رائدين على مستوى العالم. في عصر البيانات الضخمة، تتضمن علوم الأحياء المحافظة والتنوع البيولوجي وعلم الوراثة وعلم الأحياء التطوري دراسة كميات كبيرة من البيانات التي تزداد في الحجم والتنوع بسرعة عالية.

ويهدف البرنامج إلى الاعتراف واستغلال المعرفة في علم الأحياء، وعلوم الكمبيوتر، ونظم المعلومات الجغرافية (نظم المعلومات الجغرافية)، والمعلوماتية الحيوية، والتآزر بين التخصصات الأربعة. كما يهدف أيضًا إلى نقل أحدث المعارف في مجال المعلوماتية الجغرافية والمعلوماتية الحيوية، وتحليل البيانات الجغرافية والبيولوجية الفعلية، واستكشاف العلاقات بينها علميًا. يتيح إكمال هذا البرنامج للطلاب مواصلة دراستهم في درجة الدكتوراه. مستوى.

مع التقدم المستمر في العلوم البيولوجية الكمية والحسابية والأدوات التحليلية، تغمر جميع فروع العلوم البيولوجية طوفان من البيانات التي تستدعي محترفي التحليل. تجمع درجة الماجستير في QuaCBio بين الدورات الدراسية من العوالم البيولوجية والعلمية الصعبة، مع التركيز القوي على التدريبات العملية في المعلوماتية الحيوية. من خلال هذا النهج، من المتوقع أن يجتمع الطلاب ذوو الخلفية العلمية والتكنولوجية والهندسية والرياضية الشاملة ويتبادلون الخبرات عند التعامل مع البيانات الضخمة في علم الجينوم والتطور والبيئة وعلم وظائف الأعضاء ويصبحون الجيل القادم من علماء الأحياء الحاسوبية.

سيزودك برنامجنا بالمهارات الأساسية في كل من التقنيات الجزيئية والحاسوبية. سوف تتعلم كيفية تصميم التجارب وتنفيذها ، وتحليل بيانات التسلسل من الجيل التالي بكفاءة. سوف تكتسب مهارات التنقيب عن البيانات البحثية للعلوم البيولوجية ، وعلم النسخ ، وعلم الجينوم ، والبروتيوميات ، وعلم الميتاجينوميات.

يُهيئ برنامج الماجستير في معلوماتية علوم الحياة الطلاب لمواجهة تحديات تحليل بيانات الجيل التالي من الجينوم (NGS) واسعة النطاق. ويزودهم بخبرة في مجال البحوث الطبية الحيوية، والطب الشخصي، والتشخيص الجزيئي، من خلال مزيج من علوم الحياة وعلوم الحاسوب التطبيقية، مما يُعزز مهارات التحليل الجيني القائم على البيانات.