Магістр кількісної та обчислювальної біології

Повна програма 120 CFU або ECTS. Курс складається з двох треків:

Біотехнологічний трек

• Біостатистика
• Наукове програмування АБО інтелектуальний аналіз даних*
• Геноміка
• Хімія та біохімія АБО Біотехнологічна інженерія*

Кількісний трек

• Молекулярна біологія клітини
• Хімія та біохімія
• Розширений аналіз даних
• Математичне моделювання та моделювання АБО Молекулярна фізика**

Факультативи

• Наукове програмування
• Біоінформатика
• Геноміка розширеного аналізу даних
• Інженерія біотехнологій
• Видобуток даних
• Молекулярна фізика
• Математичне моделювання та моделювання
• Обчислювальна біофізика
• Основи підприємництва в біотехнології та фармацевтиці
• Розробка графів знань цифрової обробки сигналів

Стажування
англійська C1
Заключна теза

*обирається комісією під час розгляду заяв про вступ.
**за вибором студента.

Єфрем Бертіні

Курс спрямований на створення наукового та професійного профілю, який дозволяє зрозуміти складні біологічні явища, математичні та комп’ютерні моделі, а також аналітичні підходи до фізичних явищ.

Випускники будуть готуватися як експерти в галузі кількісної та обчислювальної біології, що має особливе відношення до біомедичної галузі.

Навички будуть набуті в наступних областях

Сфера біотехнології з метою:

• Надання передових навичок у клітинному метаболізмі та способах керування ним за допомогою підходів генетики та метаболічної інженерії, застосовних як до мікробних систем, так і до клітин ссавців;
• Надання експертних знань у створенні, аналізі, представленні та інтерпретації оміки даних (по суті, геноміки та транскриптоміки);
• Надання навичок використання складного експериментального обладнання та відповідного програмного забезпечення.

Область інформаційних наук з метою:

• Ознайомлення учнів з розв’язуванням обчислювальних задач;
• Забезпечення практичної основи наукового програмування;
• Надання базових знань про біологічні мережі та навичок маніпулювання ними з інтеграцією даних;
• Надання досвіду та знань для моделювання та імітації динаміки біологічних систем;
• Надання знань щодо конкретних алгоритмів для додатків біоінформатики та знань для розробки та впровадження ресурсів біоінформатики;
• Надання знань і навичок машинного навчання, а також практичних і теоретичних знань щодо конкретних програм інтелектуального аналізу даних для біологічних систем.

Математично-фізична область, з метою:

• Ознайомлення з фундаментальними поняттями статистичного висновку на основі ймовірності;
• Надання знань для побудови та використання статистичних моделей для аналізу однофакторних і багатофакторних даних, особливо щодо біомолекулярних даних, а також динамічних детермінованих або стохастичних моделей для опису біологічних і біохімічних явищ;
• Надання навичок будувати чисельне комп’ютерне моделювання та розпізнавати потенціал і обмеження у використанні моделей;
• Надання досвіду в фундаментальних рівняннях квантової механіки та в основних елементах феноменології атомної та молекулярної фізики,
• Ознайомлення студентів з методами апроксимації для теоретичного опису фізики систем багатьох тіл, надання навичок критичної оцінки меж молекулярних моделей;
• Надання концепцій статистичної механіки, основ і застосувань біомолекулярних систем, а також чисельних методів для дослідження їх термодинамічних і кінетичних властивостей.

Роберто Бернардінатті

Випускники кількісної та обчислювальної біології будуть навчені будувати такі професійні профілі:

• Біотехнолог
• Обчислювальний біолог
• Біоінформатика
• Біолог, аналітик даних і системної біології

Профілі характеризуються набором спільних компетенцій, до яких додається спеціальний досвід у галузі біотехнології, інформаційних технологій та/або математики та фізики.

Випускники, які навчаються за вищезазначеними професіями, зможуть використовувати загальнодоступні біологічні дані та тісно співпрацювати з біологами, клініцистами, фармакологами, інженерами та епідеміологами, а також в експериментальних дослідженнях і в доклінічному контексті та в аналізі /лікарняних лабораторій, використовуючи спільну мову.

Професійна перспектива випускників знаходиться в контексті державних і приватних дослідницьких центрів, фармацевтичних, харчових і біотехнологічних компаній, а також у передових медичних дослідницьких лабораторіях.

Архів UniTrento