バイオインフォマティクスの専門科学の巨匠

バイオインフォマティクスにおける総括PSM

生物医学科学と工学研究科（GSBSE）は、バイオインフォマティクスにおける新しいオンライン専門の科学修士プログラムを開発しました。 バイオインフォマティクスは、生物学的プロセスを理解するために、数学的な統計、および計算手法の適用です。 バイオインフォマティクスでのPSMは、オンラインプログラムであり、数学、コンピュータ科学、空間情報科学・工学、分子および細胞生物学の分野を横断学際的なクラスが含まれています。 メイン大学、ジャクソン研究所、山からGSBSEの教員 砂漠の島の生物学研究所、ニューイングランド大学、南メインメーン医療センター研究所の大学は、このオンライン学位プログラムのためのコースを教えることになります。

PSMは、彼らの専門職のための現在の知識に直接関連する高度な訓練の機会を提供します。 プログラムに入る学生は、細胞および分子生物学的背景から来て、数学、コンピュータと情報科学、または数学から、コンピュータや情報科学の分野でより集中的なトレーニングを必要とし、細胞および分子生物学の訓練を必要とすることが期待されます。 プログラムは、バイオインフォマティクスのコース、濃縮コースの9クレジット、印加磁場の経験の6クレジットの15クレジットが必要です。

バイオインフォマティクスのプロの科学修士の卒業生は、少数を示すために、バイオテクノロジー、感染症、医薬品、生物医学研究、環境科学や法医学でのキャリアの多様な範囲のために用意されています。 プログラムの専門コンポーネントは、商用、政府や非営利市場でのリーダーシップのための卒業生を準備します。

学生の背景に依存するプログラムの学際的なアプローチは、計算生物学者、生物学データベーススペシャリスト、バイオインフォマティクスの専門家、とりわけバイオインフォマティクスのアナリストとしてのポジションのために準備することができます。

バイオインフォマティクスにおけるPSMの卒業生として、あなたは、ビジネス、科学技術の風景を変換していて、科学技術分野間の新興学際的なアプローチでで増加傾向の一部です。

プログラム要件（30単位）

• バイオインフォマティクスのコースの15クレジットの合計
• 濃縮コースの9クレジット
• 印加磁場での経験の6クレジットが必要とされています
• 他大学からの信用を転送し、プログラムが可能です
• 3.0の最小GPAは、バイオインフォマティクスにPSMのために維持されなければなりません

研究の過程のためのサンプルスケジュールは以下の通りである：初年度（6 CR）をフォール

• SIE 507情報システムのプログラミング（3 CR）またはBMS 525分子遺伝学（3 CR）
• MAT 541計算ゲノミクス（3 CR）

春元年（5 CR）

• BMB 525ゲノム機能（4 CR）
• 研究のINT 601責任ある行動（1 CR）

夏元年（3 CR）

• プラス要素コース（3 CR）

秋2年（4 CR）

• SIE 557データベース・システム・アプリケーション（3 CR）
• GSBSEモジュール（1 CR）

春の2年目（9 CR）

• プラス要素コース（3 CR）
• アプライド・フィールド調査（6 CR）

夏の2年目（3 CR）

• プラス要素コース（3 CR）

適用分野での経験は、自己指向となり、学生の都合でスケジュールされます。 許可を得て、他のコースは、バイオインフォマティクスCoreまたはプラス要素コースに記載されたものに代えることができます。 新しいコースは、オンライン配信のために開発されているとして、彼らが利用可能になるように加えて、他のコースは、バイオインフォマティクスCoreとプラス要素のコースに加えてもよいです。 転送のために考慮コースなどの学生がとられてきた前の大学院コースは、ケースバイケースで評価されます。 印加磁場での経験の6単位は、PSM度の礎です。 適用分野での経験は、学生の現在または将来の雇用に関連するプロジェクトにコンピュータサイエンス、数学、生物医科学、プラス要素のコースを統合します。 学生は教員や業界のリーダーの委員会の前に完全なプロジェクトを紹介します。

アプリケーション情報

強い申請者は、優れた学業成績と強力なGREのスコアで、科学、工学、または関連分野の学士号を持っています。 プログラムに入る学生は、細胞および分子生物学的背景から来て、数学、コンピュータと情報科学、または数学から、コンピュータや情報科学の分野でより集中的なトレーニングを必要とし、細胞および分子生物学の訓練を必要とすることが期待されます。 一般的なGRE試験は、出願人は、この要件が免除される場合には、高度な学位を持っている場合を除いて、GSBSE入試委員会による審査のために必要とされます。 GRE対象検査が必要とされません。 入学のための評価はまた、研究の経験と勧告の強さに加えて、申請者の動機やキャリアの目標を検討します。

アプリケーションパケットが含まれている必要があります

• 大学メイン州の大学院のアプリケーション
• 高度な学位を追求する動機を含む関心の手紙、
• GREのスコア
• TOEFLのスコア、適切な場合
• 専門家や学術の文献からの推薦の三文字
• 公式成績
• 申請者の評価に役立つその他の関連情報

アプリケーションは、秋学期の入学やプログラム開始のローリングベースで受け入れられています。 アプリケーションのレビュープロセスは、早い1月に開始されます。 プログラムへの入学の通知は、春全体で発生します。 アプリケーションプロセスを開始するには、ここで私たちの役に立つアプリケーションガイドに従ってください。 あなたがプロセスに精通しているときは、メイン大学院大学へのあなたのオンラインアプリケーションを開始することができます！

私はバイオインフォマティクスにおけるPSMで何ができますか？

AAAS科学ジャーナルによると、「専門的なスキルを持つ科学者のための豊富な需要」があります。 ボストン・グローブはさらに、「賃金は、業界での経験とのそれらのためおよび修士または博士の学位を取得して、劇的に上がる」と言っバイオインフォマティクス「ライフサイエンス業界内で需要の高いフィールド」と呼ばれます。 ニューヨーク・タイムズ2014年3月の記事では、「専門的ビジネスSmartsのミーツ度」と呼びました。

より高い給料は、典型的には、PSMプログラムを認識し、値民間部門で発見されています。 バイオインフォマティクスにおけるPSMの卒業生として、あなたは、ビジネス、科学技術の風景を変換していて、科学技術分野間の新興学際的なアプローチでで増加傾向の一部です。

採用情報

• シーケンスアセンブリ：これは、生物のゲノムを構成するフラグメントの数千人を組み立てるための洗練されたコンピュータベースの方法の使用を含みます。
• ゲノム配列解析：これは、その特定のタンパク質の産生のためのコードゲノムの領域外にマッピングすることを含みます。 また、切り出しまたは廃棄される遺伝子のマッピングアウト領域を含んでいます。 すべてのこれらの洗練されたソフトウェアプログラムを使用して行われ、結果は、既にマップアウト遺伝子のデータベースと比較されます。
• 機能ゲノミクス：これは、遺伝子の機能を決定し、それらが薬物発見のために適切であるか否かを判定する処理です。
• 遺伝子型決定：これは、病気の発見は、遺伝子が生じ、このような疾患に感受性である個体を同定するためにその知識を使用することを含みます。
• プロテオミクス：ゲノム研究の派生は、これは、特定の細胞内で発現されるゲノムの一部の研究です。 これは通常、マイクロアレイ（迅速に決定することが、細胞試料中の数千の遺伝子の発現レベルを可能にする最先端技術）の使用を含み、その結果をデータベースに入力されています。 この領域は、薬物および/または遺伝子治療のために特に有用です。
• 薬理ゲノミクス：ここでは 、一塩基多型のデータベース（特定の疾病状態を引き起こすか、増加した遺伝子変異は、/薬剤に対する感受性の減少）将来の薬物開発の努力および臨床試験の設計において重要な役割を有しています。
• データベース管理：これは通常、ゲノム配列および生化学的情報の巨大なデータベースの設計とメンテナンスを必要とします。 これらのデータベースは定期的に更新する必要があります。 データベースを検索し、関連情報を取得するためのインテリジェントな検索アルゴリズムの開発への関与もあります。

必要なスキル

• コンピュータ科学とゲノムの専門知識を含むスキルを解決する情報の問題。 これは、タンパク質として発現方法と理由DNAがRNAに転写され、その後の十分な理解を含むであろう。
• データベース管理およびプログラミングのスキル（例えば、SQL ServerやOracle、Sybaseのは、MySQL、CORBA、PERLやJava、C、C ++、Webスクリプト）。 UNIXは、多くの生物学的プログラムに使用されるオペレーティングシステムになる傾向があります。 特にこのプラットフォームでは、PerlとCを使用し、生体情報が格納されているリレーショナルデータベースを照会するのに使用される言語になる傾向があるSQLを使用して、プログラムを記述することができるという、非常に望ましいであろう。
• ゲノム配列解析と分子モデリングプログラムの経験もバイオインフォマティクスに入るためにお探しの方のために保有することが良いスキルだろう。
• 特に、データ分析、保存と検索のための効果的なツールの設計時の生物学者とコンピュータ科学者の間で効果的なブリッジとして作用します。
• 効果的に情報をフィルタリングするために必要な必要なスキルを持っているとデータセットの間の可能な関係から。