Combining genome-scale metabolic models and multi-omics data for a system level understanding of bacteria
结合基因组尺度代谢模型与多组学数据以实现对细菌的系统层面理解博士
该项目旨在通过将基因组尺度的代谢模型(GSMMs)与多组学数据——来自基因组学、转录组学和代谢组学的信息——相结合,深入理解细菌的代谢过程,特别是对生物技术具有重要意义的链霉菌(Streptomyces)细菌。GSMMs 是能够模拟生物体整个代谢网络的计算机模型,有助于预测生长行为并指导基因工程设计。多组学数据则提供了细胞活动的真实情况,可显著提高这些模型的准确性。两者结合,能够实现对细菌在系统层面功能运作的全面认识。
本项目位于利物浦大学系统、分子与整合生物学研究所,你将使用最先进的组学研究设施,并开发先进的计算方法来整合和分析复杂的生物数据。项目包含计算生物学和大数据分析方面的培训,帮助你掌握在学术界、工业界或生物技术领域多种职业发展中具有高度可转移性的宝贵技能。
申请要求
申请者需持有生物或生命科学、计算机科学或工程等相关领域的良好二等一(2:1)及以上学士学位。具备编程经验者优先。中国申请人通常需持有认可院校的学士学位,且均分一般不低于80%(或GPA 3.0/4.0),具体视院校背景而定。需提交研究计划、成绩单、学位证明、个人陈述、CV、两名推荐人及拟联系导师信息。国际学生还需提供护照和英语语言成绩。
课程描述
“Combining genome-scale metabolic models and multi-omics data for a system level understand”的本科或第一学位课程通常按由基础到应用的层次组织。基础课程通常包括学术写作、定量或定性研究基础、信息素养、数字工具与学术伦理,用于建立该专业名称所指向的研究对象、知识体系与实践问题的基本概念、学术沟通与分析工具。专业核心课程一般设置学科理论、问题分析、专业研究方法、证据评价与项目设计,重点理解概念框架、专业问题形成、证据链构建与方案评价,并训练文献检索、案例分析、数据/材料处理、研究设计和学术表达,使学习由知识。