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| 招生简章 |计算生物学研究所2017年硕博连读研究生招生专业目录

计算生物学研究所2017年硕-博连读研究生招生简章


    中国科学院上海生命科学研究院计算生物学研究所(中国科学院-马普学会计算生物学伙伴研究所)(以下简称计算生物学研究所)是我国第一个计算生物学研究机构,由中国科学院与德国马克斯•普郎克学会(简称马普学会)于2005年10月13日在上海生命科学研究院内合作共建。马普学会是德国政府资助的全国性研究机构,也是德国最大的研究机构,成立于1948年2月,现有79个研究机构,人员1万2千多人,主要从事自然科学、人文科学和社会科学的基础研究。马普学会在世界科学界享有很高的声望。1954年以来,德国有30名诺贝尔奖获得者,其中一半来自马普学会。

    计算生物学是生物学的一个分支,根据美国国家卫生研究院(NIH)的定义,它是理论与数据分析、数学建模和计算模拟在生物学、行为学、社会群体系统中的应用与研究。计算生物学是生物科学与数学和计算机科学等科学融合后产生的一门新兴交叉学科。过去二十年,随着人类基因组工程的实施和深入,生物学数据获得前所未有的增加,数据的内容也从生理生化数据向遗传、结构、功能及其相互关系等数据发展。同一时期,计算机微处理器芯片、半导体存储器和系统软件也在按照指数方式增长。如何有效利用组合学、统计学等数学方法和现代计算机的强大计算能力,从这些生物学数据中提取有用的知识、发现重大的科学规律,成为生物学家、数学家、计算机学家们面临的巨大挑战,从而导致了计算生物学、生物信息学的产生和发展。生物信息学是对生物学中所得信息的采集、存贮、分析与可视化处理, 而计算生物学,是运用计算技术对生物学问题进行研究。

    近10年来,美国国家卫生研究院、加州大学、斯坦福大学、德克萨斯大学、芝加哥大学、威斯康星大学等机构均成立了计算生物学中心,德国、法国、澳大利亚、意大利、新加坡等国也纷纷建立了计算生物学研究机构。同一时期,国内也有众多高校和研究所开始进行计算生物学领域的研究工作。

在科学研究方面,研究所将在以下三大主要研究方向整合部署力量,以期取得重要进展:

1.大数据水平的基因表达调控的整合性规律;以转录组学和表观遗传组学生物大数据为重点内容,发展新算法,整合多组学数据,在组学水平系统揭示基因表达调控的调控网络和调控机制,阐明其功能作用,揭示调控异常与重大疾病发生发展的关系。
2.复杂性状形成和调控的大数据基础:以干细胞状态转换的分子调控网络、衰老与发育的系统生物学、植物复杂性状的系统建模与应用研究为主要内容,发展新算法,整合多层次组学数据,支持针对生物复杂性状的遗传调控网络的构建及全新调控因子的挖掘,促进复杂性状的机理研究;以期指导人类健康、农业可持续性发展。
3.人口健康的群体遗传学基础:针对人口健康领域的重大科学问题,基于我所在人类群体遗传学研究中长期积累,发挥我所在经典群体遗传学算法、现代群体基因组学方法和新一代大数据计算分析研究中的优势,系统地发展解决人类健康问题的群体遗传学研究体系、广泛开发高效实用的算法、建立服务于人口健康研究的计算生物学平台,为最终阐明人口健康的关键遗传基础和生物学机制提供方法基础和理论指导。

      我所拥有一支来自世界各地的导师队伍。他们学术造诣深厚、专业背景多元化,充分体现了我所多学科交叉研究的特点。他们曾在《Nature》、《Science》、《PNAS》等学术刊物发表论文多篇。导师的详细情况请参考本所网站的“人才队伍”下的 “全体PI”页面或浏览上海生科院网页“教育”目录下的“学校概况”页面

    计算生物学研究所成立的宗旨之一是开展广泛的国内国际学术交流,成为中国与国际计算生物学界进行高层次学术交流的窗口和基地。成立以来,我所已累计接待国际访问学者160余人,应邀来所讲学的诺贝尔奖获得者5人。成功主办了涉及计算生物学和进化生物学等领域的国际学术研讨会及生物数学、结构生物学等10多期国际培训课程,培训国内外学生500多人次。

    我所充分利用国际合作所的优势和资源,开拓多种渠道,为在学研究生提供出国学习研究的机会。在读学生中,出国交流的比例达到85%以上。今后我们将继续努力为学生在学期间创造更多的交流机会。

    建所以来,我们非常重视科研支撑条件的建设,在干性研究方面,已构建起一套一流的科研计算支撑平台。此平台拥有包含250多台高性能计算服务器的生物集群计算系统,安装有常用计算生物运算软件如mpiBLAST,EMBOSS和HMMER等,并能够根据用户的需求,随时扩充和更新最新的基因等生命信息数据库。我们的生物集群计算系统共拥有2000多个高性能中央处理器,能更好地支持双精度浮点运算和向量加速运算。此外,我们还通过组建数据存储中心,拥有了近300TB的高端NAS海量存储共享设备。在湿性研究方面,量化生物学平台也已开始运行,它可以提供优质的高通量测序服务,获取海量的原创生物数据,构建一个完整的从实验数据产生到计算处理的流程。另外Uli Schwarz 综合实验室的建立为本学科湿性研究的需求提供了全面保障。

    计算生物学研究所是一个有着美好的发展前景和广阔的发展空间的新兴科研机构,欢迎有志于从事计算生物学研究的广大学生踊跃报考。

联系方式:
地址:上海市徐汇区岳阳路320号计算生物学研究所
邮编:200031 联系人:李淑琴
电话:021-5492-0480 传真:021-5492-0451
Email: sqli@sibs.ac.cn