Matematikai Biológia MSc

Ez az MSc felkészíti a matematika és a kapcsolódó területek háttérrel rendelkező hallgatóit a matematikai biológia doktori fokozatára vagy az orvosbiológiai szektor kutatói karrierjére. A témák széles skáláját fedik le, ideértve a matematikai onkológiát, az ökológiai modellezést, az orvosi statisztikákat és a népességdinamikát.

Ian Panelo / pexels

Tanfolyam információk

A matematikai biológia MSc két félév tanfolyamokból áll, amelyeket a Matematikai és Statisztikai Iskola vezet, és amelyet a nyári hónapokban folytatott disszertáció követ. A matematikai biológia tudományos kutatásaiban, valamint az élettudományi ágazatban, ideértve a biotechnológiai, az orvosbiológiai, az egészségügyi és a gyógyszeripari vállalatokat, egyre nagyobb az igény az ilyen készségekkel rendelkező hallgatók iránt.

Főbb

• Az érdeklődési köréhez igazodó tanulmányokat folytat.
• A matematikai biológia modern és releváns ötleteinek lesz kitéve.
• Ön készen áll arra, hogy PhD és tudományos karriert folytasson a matematikai biológiában.
• Meg fogja szerezni a képesítéseket és a készségeket egy karrier számára az orvosbiológiai szektorban.

Tanítási formátum

A matematikai biológia MSc modulok többsége félévig tartó előadástanfolyam, félév végi vizsgákkal, és egyes modulok nagy elemei a folyamatos értékelés. Az osztályok mérete a modultól függően 10-60 hallgató között mozog.

A Matematikai és Statisztikai Iskola jól felszerelt számítástechnikai eszközökkel (beleértve a nagy párhuzamos számítástechnikai klasztert) és egy helyszíni könyvtárat is.

modulok

Ennek a programnak a moduljai különböző szállítási és értékelési módszerekkel rendelkeznek. Az egyes modulokról, beleértve a heti kapcsolattartási órákat, az oktatási módszereket és az értékelést, lásd a legújabb modul-katalógust, amely a 2020 - 2021 tanévre vonatkozik; egyes elemek változhatnak 2021-ben.

Kötelező

Térmodellek és mintaképzés a matematikai biológiában: a parciális differenciálegyenlet valós biológiai és orvosi problémákra vonatkozó kérdéseit tárja fel, pl. A sejtek mozgása, a mintaképződés az állatszőrzet jelölésében, a fertőző betegségek terjedése és még sok más.

• Sztochasztikus modellezés a matematikai biológiában: bevezetést nyújt a sztochasztikus matematikai modellezéshez, különös tekintettel a biológia alkalmazásaira, például a génszabályozásra, valamint a sejt- vagy állatpopulációk dinamikájára.
• Matematikai onkológia: módszerek és technikák széles skáláját alkalmazva matematikai modelleket fejlesztünk és tanulmányozunk, amelyek biomedicinális kérdésekkel foglalkoznak a rák növekedésében, az áttétekben és a kezelésben.
• Fejlett számítási technikák: számos olyan ötletet és technikát tanulmányoz, amelyek megalapozzák a részleges differenciálegyenletek által leírt folyamatok modern numerikus kezelését.

Választható

Félév 1

A hallgatók két választható modult választanak ebből a listából:

• Alkalmazott statisztikai modellezés GLM-ek segítségével: átfogja a lineáris modellek és az általánosított lineáris modellek fő szempontjait, ideértve a modell specifikációját, a modellválasztás különféle lehetőségeit, modellértékelést és a modellhibák diagnosztizálására szolgáló eszközöket.
• Variációk kalkulációja a biológiai modellezésben: a variációs technikákat használva fő eszközként matematikai modelleket dolgozunk ki a különböző biológiai jelenségekre, beleértve a sejtek vándorlását, a fehérje szerkezetét és a végtagok regenerálódását.
• Számítástechnika a matematikában: bevezeti a programozást matematikai algoritmusok megvalósítására matematikai problémák széles körének megoldására.
• Bevezető adatok elemzése: kiterjed a kereskedelmi elemzés szempontjából lényeges statisztikai fogalmakra és elemzési módszerekre.
• A vadon élő állatok populációdinamikájának modellezése: bemutatja a hallgatókat a vadon élő állatok populációdinamikájának matematikai modelljeinek felépítéséhez és ezeknek a modelleknek a vadon élő állatok felméréséből származó különféle adatokhoz való illesztéséhez.
• Population Genetics: megvitatja, hogy a nagy természetes populációk jellemzőinek gyakorisága miként magyarázható matematikai modellek segítségével, és hogyan lehet statisztikai technikákat alkalmazni a modell érvényességének vizsgálatához.

2. szemeszter

A hallgatók egy választható modult választanak ebből a listából:

• Fejlett analitikai technikák: fontos fejlett analitikai technikákat mutat be, mint például a variációs számítás, az integrálegyenletek, a differenciálegyenletek megoldása a kontúrintegrálokkal és a legmeredekebb süllyedés elmélete.
• Kísérletek megtervezése: olyan jellemzők széles skáláját mutatja be, amelyek valós összehasonlító kísérletekben fordulnak elő az alkalmazásokkal, beleértve a gyógyszeripar lehetséges új gyógyszereinek kipróbálását.
• Az állatok bőségének és biológiai sokféleségének becslése: bemutatja a vadon élő populációk felmérési módszereinek fő típusait.
• Folyadékdinamika: bemutatja az összenyomhatatlan folyadékdinamika elméletét, különös tekintettel a természetvédelmi törvényekre.
• Orvosi statisztika: számos kulcsfontosságú témát fed le a területen, amelyek mind a módszertani fejlesztés, mind az alkalmazás szempontjából fontosak.
• A populációdinamikai modellek a matematikai biológiában: feltárja a különbség és a közönséges differenciálegyenletek matematikájának alkalmazását a valós biológiai problémákra, például a halállomány betakarítására, a gazda-parazitoid rendszerekre, a ragadozó-zsákmány dinamikára és egyebekre.

Az opcionális modulok évente változhatnak, és minimális számú résztvevőt igényelnek; némelyik csak korlátozott számú hallgatót engedélyezhet.

Értekezés

Az MSc hallgatók a tanfolyam utolsó három hónapjában fejezik be a dolgozatukat, amelyet augusztus vége felé kell benyújtani. A disszertációkat a tantestület tagjai felügyelik, akik tanácsot adnak a tantárgy megválasztásában és útmutatást nyújtanak a dolgozat előrehaladása során.

Ha a hallgatók úgy döntenek, hogy nem teljesítik az MSc értekezésének követelményét, rendelkezésre áll egy kilépési díj, amely lehetővé teszi a megfelelően képzett pályázók számára a posztgraduális diplomát. A kilépési díj kiválasztásával befejezed a diplomát a második félév végén, és kapsz egy PGDipet egy MSc helyett.

Konferenciák és rendezvények

Minden héten számos különféle szemináriumot tartanak a Matematikai és Statisztikai Iskolában. Ezek tartalmazzák:

Tiszta matematika

• Tiszta matematika kollokviumok
• Algebra és kombinatorikus szemináriumok
• Elemzőcsoport szemináriumok

Alkalmazott matematika

• Alkalmazott matematika szemináriumok
• Nap- és magnetoszférikus elméleti csoport szemináriumai
• Vortex Dynamics csoportos szemináriumok

Statisztika

• Statisztikai szemináriumok
• Ökológiai és Környezeti Modellezési Kutatóközpont szemináriumok

finanszírozás

Legutóbbi diploma kedvezmény

A University of St Andrews 10% -os kedvezményt kínál a posztgraduális tandíjakban azoknak a hallgatóknak, akik jogosultak diplomára, vagy akik az elmúlt három tanévben végeztek St Andrews-ban, és posztgraduális programot indítanak University of St Andrews .

Belépési követelmények

• Jó 2,1 egyetemi diploma matematikából, statisztikából vagy szorosan kapcsolódó tantárgyból. Ha az első diplomáját az Egyesült Királyságon kívül tanulta, olvassa el a nemzetközi belépési követelményeket.
• Képesnek kell lennie az angol nyelvtudás bizonyítására. Lásd az angol nyelvű teszteket és képesítéseket.

A felsorolt képesítések a belépés minimális követelményeit jelzik. Egyes akadémiai iskolák felkérik a pályázókat, hogy szignifikánsan magasabb értéket érjenek el, mint a minimum. A felsorolt belépési követelmények megszerzése nem garantálja Önnek egy helyet, mivel az Egyetem minden alkalmazás minden szempontját figyelembe veszi, beleértve adott esetben az írásmintát, a személyes nyilatkozatot és az alátámasztó dokumentumokat.

Jelentkezési követelmények

• Önéletrajz vagy önéletrajz
• Személyes nyilatkozat (választható)
• Két eredeti, aláírt tudományos referencia
• Akadémiai átirat és oklevél
• Az angol nyelvtudás bizonyítéka (szükséges, ha az angol nem az Ön első nyelve).

Az MSc után

Kutatási fok

A matematikai biológia MSc felkészíti a hallgatókat a matematikai kutatás további posztgraduális tanulmányaira. A Matematikai és Statisztikai Iskola MSc programjainak sok végzettje folytatja tanulmányait a PhD programokra való beiratkozás útján St Andrew's-ban vagy másutt.

A Matematikai és Statisztikai Iskolának aktív kutatócsoportjai vannak:

• Alkalmazott matematika (Vortex Dynamics Group, Solar and Magnospheric Theory Group, Mathematical Biology Group)
• Matematikai biológia (matematikai onkológia, sejtvándorlás és szövetnövekedés)
• Tiszta matematika (elemző csoport, algebra és kombinatorika csoport)
• Statisztika (statisztikai ökológia, statisztikai orvostudomány és molekuláris biológia, valamint statisztikai módszertan).

Karrier

Az ezen az MSc programon elsajátított készségeket nagyra értékelik a matematikai biológia doktori fokozatának és további tudományos karrierjének, valamint a magánszektor szakmai kutatói karrierjének. Többek között kutatási és fejlesztési pozíciókban keresik őket:

• Biofarmáciai vállalatok
• Orvosi eszközöket gyártó cégek
• Élettudományi ipar.

A Matematikai és Statisztikai Iskola legújabb mester- és doktoranduszai a világ egyik legjobb egyetemén és legismertebb vállalatánál alkalmazottak.

A Karrierközpont minden tanuló számára egy-egy tanácsot nyújt a tanított posztgraduális kurzusban, és rendezvényprogramot kínál, amely segít a diákoknak a foglalkoztathatósági készségek fejlesztésében.