Ansøgning om prækvalifikation af videregående uddannelser

computational biomedicine

Syddansk Universitet
01/10-2013 08:59
2013 - 2
Godkendt
Ansøgningstype
Ny uddannelse

Udbudssted
Syddansk Universitet, Odense

Er institutionen institutionsakkrediteret?
Påbegyndt

Er der tidligere søgt om godkendelse af uddannelsen eller udbuddet?
Nej

Uddannelsestype
Kandidat

Uddannelsens fagbetegnelse på dansk fx. kemi
computational biomedicine

Uddannelsens fagbetegnelse på engelsk fx. chemistry
Computational Biomedicine

Den uddannedes titel på dansk
Cand.scient. i computational biomedicine

Den uddannedes titel på engelsk
Master of Science (MSc) in Computational Biomedicine

Hvilket hovedområde hører uddannelsen under?
Naturvidenskab

Hvilke adgangskrav gælder til uddannelsen?
Direkte adgangsgivende bacheloruddannelser:

Ansøgere med en bachelorgrad inden for naturvidenskab, teknisk videnskab eller sundhedsvidenskab fra et dansk eller udenlandsk universitet kan optages direkte på kandidatuddannelsen, hvis de har bestået følgende:

• kurser inden for molekylærbiologi/genetik/biokemi i et omfang svarende til mindst 60 ECTS-point

eller

• kurser inden for statistik/datalogi/matematik/fysik i et omfang svarende til mindst 60 ECTS-point

Derudover kræves det, at man har engelsk svarende til minimum et B-niveau

Er det et internationalt uddannelsessamarbejde?
Nej

Hvis ja, hvilket samarbejde?

Hvilket sprog udbydes uddannelsen på?
Engelsk

Er uddannelsen primært baseret på e-læring?
Nej

ECTS-omfang
120

Beskrivelse af uddannelsen
Naturvidenskabelig forskning inddrager i højere og højere grad computeren som værktøj, både til søgning af information, behandling af resultater, test af hypoteser og formidling af komplekse naturvidenskabelige problemstillinger. Moderne forskningsudstyr genererer store mængde data som skal fortolkes og viderebehandles. Inddragelse af statistiske metoder, algoritmer og programmeringsværktøjer er helt nødvendige for at studere komplekse biologiske, biomedicinske og kliniske datasæt, lige fra studier af enkelte molekyler til hele organismer og økosystemer. Computerbaserede metoder til modellering, simulering og statistik, samt databaser og bioinformatiske teknikker spiller en fundamental rolle i moderne naturvidenskabelig og sundhedsvidenskabelig forskning. Formålet med uddannelsen er at give de studerende en række kompetencer og færdigheder inden for computational biologi og bioinformatik med fokus på anvendte beregningsmæssige projekter (genomics, proteomics, metabolomics) i forbindelse med hospitalssektoren og industri, herunder data mining og statistisk analyse af store datasæt, som i systembiologi og personlig medicin. Conversions classes sikrer, at studerende med forskellig baggrund bliver hurtigt integreret i programmet, og kan bidrage til teamwork og projekter, allerede i løbet af det første år.
Vi sigter mod at kandidater afsættes inden for den bioteknologiske og farmaceutiske industri, sundhedssektoren inkl. hospitaler, GTS-institutter og universiteter. Vi forventer en stigende efterspørgsel af kandidater der er velbevandrede brugen af computere og specialsoftware inden for de biologiske og biomedicinske områder. Desuden forventer vi at konsulenthuse, patentbureauer og i visse tilfælde også bank- og finanssektoren vil aftage kandidater, bl.a. fordi kandidaterne har kompetencer indenfor modellering af komplekse og dynamiske systemer og et godt kendskab til statistiske metoder.
Uddannelsen optager studerende med en BA grad og teoretisk/eksperimentel baggrund indenfor naturvidenskab, biomedicin eller teknik. Studerende opbygger en solid kerne af kompetencer indenfor computational biomedicine i løbet af 2 års studier, herunder flere mindre projekter, et større projekt og et specialeprojekt. Kombinationen af de studerendes varierende BA baggrund og mulighederne for at specialisere sig i projekter og speciale vil resultere i en vis diversitet i studenterbestanden. Dette forventes at være uddannelsens særkende og det vil styrke kandidaternes kompetencer indenfor tværfagligt samarbejde på tværs af baggrunde og specialiseringer.. Netop pga. deres forskellige udgangspunkt og muligheder for specialiseringer vil det være muligt at uddanne flere forskellige typer kandidater indenfor computational biomedicine området og dermed dække et bredere behov. Det fremgår af aftagerundersøgelsen at nogle aftagere vil have behov for kandidater med indsigt i statiske metoder og håndtering af store datasæt, mens andre aftagere ønsker at kandidater har indsigt i modellering og kan forholde sig kritisk til kliniske eksperimenter og data.
Flere af aftagerne, især fra de større virksomheder, peger på, at der også vil være behov for ph.d’er inden for uddannelsens område. Det naturvidenskabelige fakultetet på SDU har i de sidste år igangsat en større satsning inden for området og har ansat medarbejdere inden for Computational Biology/Biomedicine, hvilket giver et solidt grundlag for uddannelse ph.d.’er. Universitetets kommende satsning indenfor high-performance computing og e-Science komplementerer disse tiltag.

Uddannelsens konstituerende faglige elementer
Fundamentals of Bioinformatics (10 ECTS) (inklusiv conversion classes): Dette kursus introducerer begreberne bioinformatik og biologisk sekvens og struktur analyse.
Målet med kurset er at lære de studerende de grundlæggende principper for biologiske databaser, sekvens analyse (fx BLAST) struktur (f.eks. SCOP, PFAM) og funktions (f.eks. GO) analyse.

Introduction to systems biology (10 ECTS) (inklusiv conversion classes): Dette kursus introducerer begreber i systembiologi, herunder hypotese-drevne og data-drevne fremgangsmåder og de forskellige metoder og teknologier, der er forbundet med dem. Målet med kurset er at lære de studerende de grundlæggende elementer inden for matematiske modellering af biologiske systemer, genregulering, metabolisme og statistisk analyse af omics data.

Biostatistics and R (5 ECTS): De studerende introduceres til R, et sprog og miljø til statistisk dataanalyse, og vil bruge dette til at løse forskellige problemer og spørgsmål baseret på biologiske datasæt. R er et almindeligt anvendt redskab i systembiologi og bioinformatik.

Biosystems data analysis (5 ECTS): Statistiske principper og metoder bliver introduceret (t-test, ANOVA, PCA, PLS, LDA, PLSDA, Soms, etc.) i konteksten af biologiske datasæt. Målet med kurset er at lære de studerende at vurdere, hvad der er de bedste statistiske metoder til et givet problem og hvordan man vurdere resultaterne af test. Kurset giver dermed de studerende et detaljeret indblik i og forståelse af statistisk dataanalyse.

Conversions classes:
Conversions classes er delt op i tre grupper: biologi, matematik og programmering. De tilbydes i løbet af de første måneder af uddannelsen som en del af de to 10 ECTS obligatoriske kurser (se ovenfor). De studerende skal vælge to af følgende tre emner afhængig af deres baggrund:
1. Biologi: Cellebiologi, Genetik, Cellulære netværker og Fysiologi/sygdomme

2. Matematik: Grundlæggende calculus, Lineær algebra og Differentialligninger

3. Programmering:Scripting (Python) og Java-programmering, Funktioner, Algoritmer og datastrukturer

Profile courses, bioinformatics profile:
Algorithms in sequence analysis (5 ECTS): Dette kursus introducerer de grundlæggende algoritmer, der anvendes til biologisk sekvensanalyse, herunder gruppering, dynamisk programmering, forskellige BLAST versioner, skjulte Markov modeller, motiv søgeværktøjer og fylogenetiske teknikker. Målet med kurset er, gennem praktisk anvendelse og implementering af forskellige algoritmer, at forbedre de studerendes programmeringsfærdigheder og algoritmiske forståelse.

Structural bioinformatics (5 ECTS): Dette kursus er fokuseret på struktur-/funktionstudier af biomolekyler og introducerer de studerende til proteiners struktur og forudsigelse af opbygning, foldning, struktursimuleringer og docking, herunder termodynamik. Praktiske øvelser i løbet af kurset giver de studerende mulighed for at træne deres færdigheder.

Bioinformatics for translational medicine (5 ECTS): Dette kursus "bygger bro" fra enkelt molekyle til hele organismen og understreger hvordan bioinformatik og beregningsmæssige metoder kan give indsigt i komplekse biologiske fænomener og sygdomme baseret på molekylær indsigt som er til rådighed i databaser. Emnerne omfatter drug target discovery, rationelt drug design, computerbaseret screening for biomakører og optimering, protein komplekser og netværk, onkogen signalering, etc.

Public health and epidemiology (5 ECTS): Dette kursus vil give en klinisk og epidemiologisk perspektiv på computational biomedicine, dvs. hvordan man designer befolkningsundersøgelser, farmakologiske studier og kliniske forsøg, og hvordan man udfører og analyserer studier blandt patienter og raske individer.

Profile courses, systems biology profile:
Systems biology in practice (5 ECTS): De studerende vil arbejde med store omics datasæt genereret i laboratoriet. Fx genomics data genereret fra studier af genregulering i adipocytter eller gær lipidprofiler ved forskellige eksperimentelle betingelser. De studerende vil undersøge, hvordan cellerne håndterer forskellige belastninger/ændringer.

Basic models of biological networks (5 ECTS): Begreberne matematiske modeller introduceres og anvendes til simple biologiske netværk, signal transduktion og genregulering, fx ved brug af systemer af differentialligninger.

Advanced modeling in systems biology (5 ECTS): De studerende bliver introduceret til modelvalidering, dynamiske opførsel, robusthed og følsomhedsanalyse med udgangspunkt i biomedicinske problemstillinger. Dette kursus (og det grundlæggende modelleringskursus) giver de studerende en indsigt i de mange dimensioner og parametre, der er på spil i biologiske systemer.

Molecular networks and human diseases (5 ECTS): Dette kursus introducerer avancerede omics strategier og modeller til at studere cellesignalering og differentiering i relation til sundhed og sygdom. Kurset omhandler bl.a. kvantitativ phosphoproteomics og kromatin immunopræcipitation / next generation sekventering til at undersøge komplekse cellenetværk. Integrativ analyse med DNA / RNA-data og protein-data anvendes til at belyse sygdomsmekanismer.

Elective courses (10 ECTS): De studerende kan her vælge fra kurser inden for Computational biomedicine forløbet på henholdsvis systembiologi profilen eller bioinformatikprofilen, således at man kan følge kurser på den profil, man ikke allerede er indskrevet på. Derudover vil det være muligt at følge andre relevante kurser inden for Det Naturvidenskabelige Fakultet, men også andre relevante kurser på andre fakulteter, der udbydes til studerende på SDU. De studerende kan vælge således at de får en bred videnskabelig kompetence ved at vælge fag fra flere fagområder, eller de kan vælge at fokusere mere snævert på emner, der relaterer deres bachelorgrad.

Project in Computational biomedicine (30 ECTS): Et projekt på 30 ECTS, der integrerer beregningsmæssige emner og færdigheder opnået under kursusaktiviteter som anvendes på et relevant biomedicinsk forskning emne. Projektet kan udarbejdes individuelt eller i mindre grupper, eventuelt i samarbejde med virksomheder eller andre eksterne partnere.

Master’s project and thesis (30 ECTS): Specialet er en specialisering inden for computational biomedicine. Specialet er en mulighed for fordybelse i beregningsmæssig forskning, dataanalyse, statistik og modellering, ofte i et tværfagligt samarbejde med eksperimentelle og teoretiske forskere. Den studerende vil arbejde på et avanceret forsknings/ udviklingsprojekt, der udfordrer dennes færdigheder og viden ved hjælp af videnskabelig tænkning, ræsonnement og terminologi inden for området. Den studerende skal planlægge og udføre avancerede studier med henblik på at generere nye videnskabelige indsigter eller til at skabe nye anvendelser af videnskabelig forskning.

Begrundet forslag til taxameterindplacering
kandidatuddannelsen Computational Biomedicine ønskes indplaceret under takst 3, da det er tale om en naturvidenskabelig uddannelse

Forslag til censorkorps
SDU ønsker at få tilknyttet censorkorpset i biologi til uddannelsen, derudover ønsker SDU at supplere med relevante censorer fra censorkorpset i henholdsvis kemi og datalogi, således at det samlede korps dækker alle fagelementer, der indgår i uddannelsen.

Dokumentation af efterspørgsel på uddannelsesprofil - Upload PDF-fil på max 30 sider. Der kan kun uploades én fil.
Dokumentation af behov for MSc_CB.pdf

Kort redegørelse for behovet for den nye uddannelse
Uddannelsen I computational biomedicine imødekommer et voksende behov for kandidater som både har indblik I biologiske grundbegreber, biomedicinske problemstillinger og computerbaserede metoder til håndtering og analyse af datasæt og databaser som anvendes indenfor cellebiologi, biomedicin, sygdomsforskning og klinik. Det er blandt de adspurgte potentielle aftagere bred enighed om at der nu og i fremtiden er brug for kandidater med indgående kendskab til biologiske og biomedicinske problemstillinger og til anvendelserne af statistiske metoder og værktøjer til systematisk analyse af biologiske og kliniske data. Man efterlyser “brobyggere” som kan kombinere de traditionelle statistiske/bioinformatiske områder og de biologiske/biomedicinske anvendelser med kritisk indsigt og overblik. Flere aftagere udtrykker eksplicit at de er enige i at der er et behov for kandidater med kendskab til anvendelserne af bioinformatiske og statistiske metoder og værktøjer, snarere end til programmeringskompetencer og abstrakte datalogiske kompetencer som flere af de eksisterende lignende uddannelser tilbyder.
De indenlandske aftagere i industrien ser et øget behov for computational biomedicine kandidater men har vanskeligt ved at vurdere omfanget af behovet. Udenlandske aftagere beskriver at det er vanskeligt at skaffe kvalificerede ansøgere til computational biology/biomedicine stillinger, og beskriver et voksende og udækket behov for de her foreslåede kandidater.

Underbygget skøn over det samlede behov for dimittender
I uddannelsens første år forventer vi at kunne uddanne mellem 10-15 kandidater årligt, men med en forventning om, at dette antal vil være stigende efterhånden som uddannelsen etableres og kendskabet hertil udbredes. Samtidig til samfundets behov for disse kompetencer øges og blive mere synligt, sådan som egne forskere og de adspurgte aftagere forudsiger det(fremgår af dokumentationen af behovet for uddannelsen).

Hvilke aftagere/aftagerorganisationer har været inddraget i behovsundersøgelsen?
Dette fremgør af dokumentationsrapportens appendix 2

Hvordan er det sikret, at den nye uddannelse matcher det påviste behov?
Uddannelsen er opbygget efter en model som integrerer en række fagområder i et 2-års forløb. Kombinationen af biologiske/biomedicinske fag, programmering og statistik, og anvendelsesorienteret brug af computermetoder/bioinformatik til at studere komplekse problemstillinger indenfor modellering og systembiologi resulterer i, at de færdige kandidater kan fungere som kompetente fagpersoner og brobyggere indenfor computational biomedicine. Som det fremgår af aftagerundersøgelsen så efterspørger aftagerne kandidater, der har uddybende kendskab til bioinformatik og som kan anvende bioinformatiske værktøjer dels data mining og data analyse/præsentation. Herudover pointerer flere aftagere at der er et stort behov for kandidater med kendskab til biostatiske metoder og værktøjer, herunder R programmering, som vi har integreret i den foreslåede uddannelse. Aftagerne efterlyser også kandidater, der har en dybere indsigt i biomedicinske fagområder kombineret med bioinformatik/statistik, idet evnen til at kunne kommunikere og samarbejde (brobygge) med såvel dataloger som med eksperimentelle forskere er en væsentlig kompetence. Aftagerne anerkender at netop denne kompetence er en af grundstenene i vores oplæg til uddannelsen i computational biomedicine.

Sammenhæng med eksisterende uddannelser
Det, der er uddannelsens særkende i forhold til andre danske beslægtede uddannelser er det særlige fokus på biomedicinsk orienteret brug af computerværktøjer til dataopsamling, analyse og modellering, herunder også brugen af supercomputere. Ved Det Naturvidenskabelige Fakultet på SDU har vi under samme tag på den ene side den eksperimentelle side med stærke forskningsgrupper inden for cellebiologi og biomedicin som anvender højt avancerede metoder (genomics, proteomics, lipidomics) ofte inden for samme projektområde, og på den anden side har vi stærke forskningsmiljøer i datalogi, algoritmer og High Performance Computing (HPC). Uddannelsen vil integrere såvel eksperimentelle som teoretiske/computerbaserede koncepter herunder mulighed for anvendelse af HPC til simulering og modellering af biologiske systemer. Flere af aftagerne fremhæver da også, at der pt. ikke findes blandt de beslægtede uddannelser en så fokuseret ”pakke” inden for netop bioinformatik/systembiologi og biomedicin.

Rekrutteringsgrundlag
Uddannelsen henvender sig især til naturvidenskabelige, bioteknologiske og biomedicinske bachelorer, som med en baggrund inden for f.eks. kemi, biokemi, biomedicin el. lign. ønsker at uddanne sig i en retning imod en mere computerorienteret faglighed. Desuden vil uddannelsen være interessant for bachelorer med en baggrund indenfor statistik/programmering/matematik/datalogi som ønsker at bevæge sig over i den biomedicinske verden og indgå i samarbejder omkring kliniske, systembiologiske eller modelleringsmæssige problemstillinger.
SDU udbyder i øjeblikket ikke uddannelser der tilbyder denne kombination af fagligheder, og de andre lignende uddannelser (bioinformatik) i Danmark har ikke en så tydelig biomedicinsk orienteret profil som vores oplæg til en uddannelsen i computational biomedicine. Vi forventer at mange studerende rekrutteres fra udlandet, da dette er udgangspunktet for uddannelsens opbygning og indhold. Vi forventer dog også at nogle BA’er rekrutteres fra eksisterende danske uddannelsesforløb på SDU, KU, og AU. Studerende med en BA i f.eks. biomedicin, biokemi og molekylærbiologi, eller anvendt matematik, vil formentlig føle sig tiltrukket af denne nye tværfaglige og internationale uddannelse.
Vi forventer derfor ikke at denne nye uddannelse vil få nævneværdig indflydelse på rekrutteringen til eksisterende uddannelser på SDU og andre danske universiteter.

Forventet optag
Vi forventer at der i uddannelsens opstartsfase i de første 1-2 år optages 10-15 studerende pr. år, stigende til 16-20 i år 3 og 4 og derefter mindst 24 studerende fra år 5 og fremefter.

Hvis relevant: forventede praktikaftaler

Hermed erklæres, at ansøgning om prækvalifikation er godkendt af institutionens rektor
Ja

Status på ansøgningen
Godkendt

Ansøgningsrunde
2013 - 2

Afgørelsesbilag - Upload PDF-fil
Afgørelse_SDU_Computational Biomedicine.pdf

Samlet godkendelsesbrev