University of St Andrews

Mestre em Biologia Matemática

Os módulos publicados abaixo são exemplos do que foi ensinado em anos acadêmicos anteriores e podem estar sujeitos a alterações antes de você iniciar seu programa.

Obrigatório

• Modelos espaciais e formação de padrões em biologia matemática: explora aplicações de equações diferenciais parciais para problemas biológicos e médicos do mundo real, por exemplo, migração celular, formação de padrões em marcas de pelagem de animais, propagação de doenças infecciosas e muito mais
• Dinâmica Estocástica em Biologia: Fornece uma introdução à modelagem matemática estocástica com foco em aplicações em biologia, como regulação de genes e dinâmica de populações de células ou animais
• Oncologia Matemática: Usando uma ampla gama de métodos e técnicas, desenvolvemos e estudamos modelos matemáticos que abordam questões biomédicas no crescimento, metástase e tratamento do câncer
• Técnicas Computacionais Avançadas: Estuda diversas ideias e técnicas que sustentam o tratamento numérico moderno de processos descritos por equações diferenciais parciais.

Semestre 1 - Opcional

Os alunos escolhem dois módulos opcionais desta lista:

• Modelagem Estatística Aplicada usando GLMs: Abrange os principais aspectos de modelos lineares e modelos lineares generalizados, incluindo especificação de modelo, várias opções para seleção de modelo, avaliação de modelo e ferramentas para diagnosticar falhas de modelo
• Cálculo de Variações em Modelagem Biológica: Usando técnicas variacionais como ferramenta principal, desenvolvemos modelos matemáticos para vários fenômenos biológicos, incluindo migração celular, estrutura de proteínas e regeneração de membros
• Análise Numérica Computacional: apresenta programação para a implementação de algoritmos matemáticos para resolver uma ampla gama de problemas matemáticos
• Análise de dados introdutória: abrange conceitos estatísticos essenciais e métodos de análise relevantes para análise comercial
• Modelagem da dinâmica populacional da vida selvagem: apresenta aos alunos métodos para construir modelos matemáticos da dinâmica populacional da vida selvagem e ajustar esses modelos a diversos dados de pesquisas de vida selvagem
• Genética Populacional: Discute como as frequências de características em grandes populações naturais podem ser explicadas usando modelos matemáticos e como técnicas estatísticas podem ser usadas para investigar a validade do modelo.

Semestre 2 - Opcional

Os alunos escolhem um módulo opcional desta lista:

• Técnicas analíticas avançadas: apresenta importantes técnicas analíticas aplicadas avançadas, como cálculo variacional, equações integrais, soluções para equações diferenciais por integrais de contorno e a teoria da descida mais íngreme
• Design de Experimentos: Introduz uma ampla gama de recursos que ocorrem em experimentos comparativos reais com aplicações que incluem testes de potenciais novos medicamentos pela indústria farmacêutica
• Estimativa da Abundância Animal e Biodiversidade: Apresenta os principais tipos de métodos de levantamento para populações de vida selvagem
• Dinâmica de Fluidos: Apresenta a teoria da dinâmica de fluidos incompressíveis, com atenção especial às leis de conservação
• Estatística Médica: Abrange muitos tópicos importantes na área que são importantes tanto para o desenvolvimento metodológico quanto para a aplicação
• Modelos de dinâmica populacional em biologia matemática: explora aplicações de diferenças e equações diferenciais ordinárias matemáticas para problemas biológicos do mundo real, por exemplo, colheita de estoques de peixes, sistemas hospedeiro-parasitóides, dinâmica predador-presa e muito mais.

Dissertação

Os alunos de mestrado concluem uma dissertação durante os últimos três meses do curso, a ser apresentada no final de agosto. As dissertações são orientadas por docentes que aconselharão na escolha do tema e orientarão ao longo do andamento da dissertação.

Se os alunos optarem por não concluir o requisito de dissertação para o mestrado, há um prêmio de saída disponível que permite que candidatos devidamente qualificados recebam um Diploma de Pós-Graduação. Ao escolher um prêmio de saída, você terminará sua graduação no final do segundo semestre de estudos e receberá um PGDip em vez de um MSc.

Ensino

Formato de ensino

O tamanho das turmas varia de 10 a 60 alunos, dependendo do módulo.

Avaliação

A maioria dos módulos do Mestrado em Biologia Matemática são cursos teóricos de um semestre com exames de final de semestre, e alguns módulos têm um grande elemento de avaliação contínua.

Apoio, suporte

A Escola de Matemática e Estatística está bem equipada com instalações de computação (incluindo um grande cluster de computação paralela) e uma biblioteca no local.

As competências obtidas durante este programa de mestrado são altamente valorizadas para um doutoramento e uma carreira académica adicional em biologia matemática, bem como para uma carreira profissional de cientista investigador no setor privado.

Estas competências são procuradas, entre outras, em cargos avançados de Investigação e Desenvolvimento em:

• Companhias farmaceuticas
• Empresas de dispositivos médicos
• Setor de ciências da vida.

Alunos recentes de mestrado e doutorado da Escola de Matemática e Estatística trabalharam em algumas das melhores universidades e empresas mais conhecidas em todo o mundo.

Um estudo mais aprofundado

O Mestrado em Biologia Matemática prepara os alunos para estudos de pós-graduação em pesquisa em biologia matemática.

Muitos graduados dos programas de mestrado da Escola de Matemática e Estatística continuam seus estudos inscrevendo-se em programas de doutorado em St Andrews ou em outro lugar.

A Escola de Matemática e Estatística tem grupos de pesquisa ativos em:

• Matemática Aplicada (Grupo de Dinâmica de Vortex, Grupo de Teoria Solar e Magnetosférica)
• Biologia Matemática (Oncologia Matemática, Migração Celular e Crescimento do Tecido)
• Matemática Pura (Grupo de Análise, Grupo de Álgebra e Combinatória)
• Estatística (Ecologia Estatística, Medicina Estatística e Biologia Molecular e Metodologia Estatística).