生命科学信息学硕士课程

生命科学是在赫尔辛基大学的战略研究领域之一。多学科的硕士课程在生命科学信息学（LSI）集成卓越的研究和研究基础设施在生命科学研究所赫尔辛基（HiLIFE）。作为一名学生，你将获得积极研究社区三个校区：Kumpula，Viikki和Meilahti。从三个校区的提供量身定制的学习机会的独特组合提供了一个有吸引力的教育状况。 LSI的方案是专为学生在数学，计算机科学和统计学的背景下，以及为学生提供这些学科作为他们的学士学位未成年人，他们的主要的存在，例如，生态学，进化生物学和遗传学。由于LSI课程你的毕业生：

• 有一流的知识和能力在生命科学研究事业，并在公共部门和私营部门专家的职责
• 能力的工作作为一个专家小组的成员
• 有科学研究的监管和道德方面的理解
• 在国际和跨学科的专业设置就业优秀的沟通和人际技巧
• 理解的数学建模，计算，概率和生物数据的统计分析的一般原理，并且是在LSI程序的一个特定专业化领域的专家
• 了解实验科学背后的逻辑推理，并能严格评估研究为基础的信息
• 已经掌握了科学研究，使系统的使用调查或实验来发现新的知识
• 有报告以清晰和易懂的方式针对不同目标人群的结果的能力
• 有良好的机遇，继续你的学业的博士学位

赫尔辛基大学将推出年费学费外语硕士课程开始于2017年8月1日。收费范围从13 000-18000欧元。非欧盟/欧洲经济区国家，不具备在该地区的永久居民身份谁的公民，易于这些费用。您可以在Studyinfo网站查询本FAQ您是否需要支付学费。

信息按照指令的语言

所有的教学语言为英语。

节目内容

生命科学信息学硕士课程有六个专业领域，在各自的研究小组或团体挂靠。

生物信息学算法与基因组规模的算法学，组合模式匹配，实用的算法与数据结构上琴弦研究团体。这种专业化区域教育你成为一个算法专家谁可以把生物学问题转化为计算数据分析适当的挑战。除了用于分析的分子生物学测量数据的定制算法研究，课程包括由主计算机科学与数据科学计划提供的一般算法和机器学习研究。

应用生物信息学，与生物技术andgenetics.Bioinformatics研究所共同成为生物研究，其中，新颖的计算方法，经常需要在日益数据密集环境下实现高影响的研究结果的一个组成部分。在应用生物信息学研究为你准备了一个岗位作为在基因组学研究实验室的生物信息学专家，与处理工作，分析和解释新一代测序（NGS）的数据，并与基因组和其它生物数据的综合分析工作，以及群体遗传学。

与生物数学的研究小组生物数学 ，注重数学建模和生物现象和过程分析。该研究涵盖主题，从分子水平对人口结构问题的广泛。为了解决这些问题，课题组采用了多种建模方法，最重要的常微分方程和偏微分方程，积分方程和随机过程。模型的成功分析需要纯理论研究的研究中，例如，无穷维动力系统理论;这种研究也由该组中进行。

生物统计学和生物信息学是由统计课程，该计划Master's在数学与统计和研究小组统计和转化遗传学，基因组学计算与计算系统医学inFIMM联合举办。主题和主题包括生命科学的统计，特别是贝叶斯方法，与科研集中在建模和生物现象和过程分析。该研究涵盖的各种生物医学学科协作主题的广泛。尤其是，群体遗传学，进化的推论，全基因组关联分析和复杂疾病的流行病学研究和教学地址的问题。

生态进化与信息学生态学和进化生物学，其中一些研究人员和教师在数学，统计学和计算机科学的背景。生态研究的分布和物种的丰度，以及它们与其他物种和环境的相互作用。进化生物学研究处理从基因到人口和生态系统不同层次支持生物多样性。这些科学在应对全球环境挑战的关键作用。数学和统计建模，计算机科学和生物信息学在研究和教学的重要作用。

系统生物学和医学与基因组规模生物学研究计划inBiomedicum，重点是了解并找到克服肿瘤耐药性的有效手段。该方法是使用系统生物学，也就是说，从癌症患者的计算方法和湿实验室实验大而复杂的分子和临床数据（大数据）的整合，以确定有效的患者特异性治疗靶标。特别感兴趣的重点是开发和应用基于机器学习方法，使不同类型的分子数据（DNA，RNA，蛋白质等），以临床信息的集成。

选择该专业

在第一次秋季开学，各地区的专业化给你的入门课程。在春季学期开始，你被认为已经决定您的研究方向。

课程结构

研究达到120个学分（ECTS），它可以在两年内根据个人的学习计划完成。

• 进修的60个学分，从专业化地区，包括硕士论文，30个学分
• 从程序或其它程序（如计算机科学，数学和统计学，遗传学，生态学和进化生物学）选择其他研究60学分