英语授课项目：2年全日制
利用数据和模型的力量来研究生活
生命是最复杂的研究系统之一，因为它包含多个相互作用的层面。这些范围从相互作用的原子到基本分子、基因和蛋白质，再到细胞、组织、生物体之间以及生物体与其环境之间的相互作用。除此之外，生命系统通常具有空间结构并且非常动态。
例如神经脉冲沿轴突的传播，以及多细胞发育过程中发生的复杂的模式过程。生物信息学用于分析源自研究生命物质的观察和实验的大量生物“大数据”。生物复杂性研究人员开发数学和计算模型来模拟这些过程，从而揭示导致观察到的动态行为的构建模块和相互作用。因此，生物信息学和生物复杂性研究都是生命科学研究的核心，使其成为一个非常跨学科的行业。
生物信息学家和生物复杂性科学家可以在许多不同的实验室中找到，例如在医院中发现导致特定疾病的新基因。或者，在研究新药物靶点、探索生态模型或提高作物产量的研究机构和公司。
跨学科项目
该硕士课程将汇集生物学、计算机和数据科学的复杂世界。我们的项目广泛且跨学科，涉及许多乌得勒支院系和研究机构的意见，例如理学院、Hubrecht 研究所、乌得勒支大学医学中心和马克西玛公主儿科肿瘤中心（更多信息，请参阅乌得勒支生物信息学中心） 。因此，我们可以提供各种各样的实习和项目，允许选择喜欢的研究主题，可以是医学研究领域，例如癌症基因组学，也可以是更基础的领域，例如复杂生物系统建模。
该硕士课程还涵盖计算生物学、系统生物学和计算生命科学的（子）领域。
定制学习方案
该硕士课程将深入研究生物信息学数据分析、生物复杂性建模和模拟。在两年内，您将学习与生物信息学和/或生物复杂性相关的理论基础和基本技术。此外，您将学习应用、修改和重新开发这些方法来回答复杂的生物学研究问题。我们将直接使用来自社区的zui先进的研究作为我们的讲座、作业和实习的基础。
数据科学和本硕士课程
从银行到保险公司，大数据几乎无处不在。此外，生物信息学和生物复杂性处理大数据。因此，编程或机器学习等不依赖于特定领域知识的通用技术有相似之处。另一方面，回答生物学中的重大问题——无一例外——除了分析方法之外，还需要对特定生物学学科有深入的了解。
因此，生物信息学或生物复杂性中使用的许多技术（例如，下一代测序或确定细胞和生物体的进化历史）需要高度特定的算法类别。这些算法通常与（应用）数据科学中使用的算法不同，它们的正确应用和进一步开发需要特定领域的生物学知识。
申请要求：
1.相关学士学位
符合要求的学士学位课程有：
l 生物学
l 生物医学科学
l 计算机科学
l （生物）化学
l （分子）生命科学
l 制药科学
l 生物信息学
l 其他相关科学课程
o例如对生物科学有兴趣或经验的物理或数学
2.相关知识、洞察力和技能
l 生命科学领域的基础知识
l 深入了解分子生物学以及细胞内和生物体水平的生物过程
l 基本的实验室技能以及对当前产生大量生物数据的高通量实验技术的知识和理解，
l 对生物信息学有很好的理解
l 良好的计算技能水平（R、Python、命令行）
l 对（生物）统计学和数学有良好的理解
3. 总成绩（GPA、平均成绩、评分表）高且相关课程成绩高。
GPA ≥ 3 或平均成绩≥ 7
雅思要求:6.5，并且单项不低于6.0
申请时间：10月1日开始到次年4月1日
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