2022南京醫(yī)科大學(xué)計算機(jī)科學(xué)與技術(shù),生物學(xué)考研調(diào)劑信息

更新時間:2022-03-26T09:28:29 編輯:考研派調(diào)劑中心
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學(xué)校省份:江蘇

學(xué)校名稱:南京醫(yī)科大學(xué)

學(xué)院名稱:暫無

專業(yè)名稱:計算機(jī)科學(xué)與技術(shù),生物學(xué)

專業(yè)類型:學(xué)碩/專碩

學(xué)習(xí)方式:全日制/非全日制

招收人數(shù):2

發(fā)布渠道:網(wǎng)絡(luò)發(fā)布

原文鏈接:暫無

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調(diào)劑要求信息:

2022南京醫(yī)科大學(xué)計算機(jī)科學(xué)與技術(shù),生物學(xué)考研調(diào)劑信息:南京醫(yī)科大學(xué)是國家“雙一流”建設(shè)高校,首批教育部、國家衛(wèi)生健康委與江蘇省人民政府共建醫(yī)學(xué)院校,江蘇高水平大學(xué)建設(shè)高峰計劃a類建設(shè)高校{"考研派考研調(diào)劑中心" 小程序小編整理}。

曹晨教授,2022年2月年起任南京醫(yī)科大學(xué)生物醫(yī)學(xué)工程與信息學(xué)院教授,博士生導(dǎo)師。1988年生,16年畢業(yè)于吉林大學(xué)計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院博士,2017-2021年加拿大卡爾加里大學(xué)博士后。

我主要從事研究方向是生物信息(計算生物),利用計算機(jī)算法/統(tǒng)計方法開發(fā)新的生物信息軟件/工具,希望你有科研熱情(最好有讀博打算)和一定的編程能力,背景需要是統(tǒng)計、計算機(jī)編程、機(jī)器學(xué)習(xí)、圖形圖像;如果是生物信息背景,則對計算機(jī)背景要求不那么高;希望你通過研究生階段學(xué)習(xí)可以在我課題組發(fā)表1-2篇bioinformatics級別論文。


要求{"考研派考研調(diào)劑中心" 小程序小編整理}:
本科為雙一流建設(shè)高校,研究生成績330+;

如果是計算機(jī)背景,需要你報考代碼08***,需要考試科目是數(shù)學(xué)+專業(yè)課是計算機(jī)基礎(chǔ)(或者專業(yè)課考試科目涵蓋數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法);

如果是生物信息背景,需要你報考代碼07***,專業(yè)課為生物信息。



我的申請人近三年第一作者/通訊作者論文列表如下:
[1] cao c, he j, mak l, perera d, kwok d, wang j, li m, mourier t, gavriliuc s, greenberg m, morrissy s, sycuro l, yang g, jeffares d, long q. reconstruction of microbial haplotypes by integration of statistical and physical linkage in scaffolding, molecular biology and evolution. 2021. doi: 10.1093/molbev/msab037. (if= 16.2, 中科院一區(qū)期刊)
[2] cao c, ding b, li q, kwok d, wu j, long q. power analysis of transcriptome-wide association study: implications for practical protocol choice. plos genetics. 2021. doi: 10.1371/journal.pgen.1009405. (自然指數(shù)期刊)
[3] cao c, wang j, devin k, cui f, zhang z, zhao d, li j, zou q. webtwas: a resource for disease candidate susceptibility genes identified by transcriptome-wide association study.  nucleic acids research. 2022. doi: https://doi.org/10.1093/nar/gkab957 (if= 17.0, 中科院一區(qū)期刊)
[4] cao c, mak l, jin g, gordon p, ye k, long q, presm: personalized reference editor for somatic mutation discovery in cancer genomics. bioinformatics. 2019. doi: 10.1093/bioinformatics/bty812. (中科院一區(qū)期刊)
[5] cao c, kwok d, edie s, li q, ding b, kossinna p, campbell s, wu j, greenberg m, long q. ktwas: integrating kernel machine with transcriptome-wide association studies improves statistical power and reveals novel genes. briefings in bioinformatics. 2020. doi: 10.1093/bib/bbaa270. (if =11.1, 中科院一區(qū)期刊)
[6] cao c, kossinna p, kwok d, qingrun zhang, long q. disentangling genetic feature selection and aggregation in transcriptome-wide association studies[j]. genetics. 2022. doi: 10.1093/genetics/iyab216. (1916 年創(chuàng)刊的遺傳學(xué)經(jīng)典期刊,2022年2月封面論文)
[7] cao c, greenberg m, long. wglink: reconstructing whole-genome viral haplotypes using l0+l1-regularization. bioinformatics. 2021. doi: 10.1093/bioinformatics/btab076. (中科院一區(qū)期刊)
[8] wei x, wu x, cheng z, wu q, cao c*, xu x*, shang h*, botanical drugs: a new strategy for structure-based target prediction. briefings in bioinformatics. 2021. doi: 10.1093/bib/bbab425. (*共同通訊,if =11.1, 中科院一區(qū)期刊) 2022南京醫(yī)科大學(xué)計算機(jī)科學(xué)與技術(shù),生物學(xué)考研調(diào)劑信息

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