生命科学与生物医学工程研究型博士

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  • 课程要求

概述

生命科学与生物医学工程学域提供以先进生物技术为主的研究型研究生课程,毕业生将获颁哲学博士学位。研究领域包括神经科学与智能科技、干细胞生物学、化学与合成生物学、细胞与组织工程、生物材料、生物信息学与计算生物学。该课程将提供全面的教育及严格的研究培训,以使学生成为能够实现以下目标和学习成果的全能知识型专才:

  • 哲学博士毕业生应有能力进行高质量的原创研究,创造新知识,得出有价值的洞见,并在学术界和该领域产生切实的影响。

专业详情

学位:

哲学博士
全日制:

  • 3年(具有相关研究型硕士学位的申请人)
  • 4年(没有相关研究型硕士学位的申请人)

兼读制:

  • 6年

教学语言

  • 英语

奖学金

研究型博士生(PhD):

  • 15,000元/月,最长不超过4年
  • 有关奖学金的详细信息请访问:

毕业要求

 

要达到毕业要求,博士学生必须:

  • 完成项目规定的课程;
  • 在用于满足课程要求的课程中,毕业平均成绩至少为2.850;
  • 通过论文答辩;
  • 在规定的时间内完成项目要求。

课程要求

详情请点击

学分要求:

PhD: 21学分

必修核心课

  • 课程代码 课程名称 学分
  • UCMP 6010
    or
    UCMP 6030
    Cross-disciplinary Research Methods I
    or
    Cross-disciplinary Design Thinking I
    2
  • SYSH 5000 Model-based Systems Engineering 2
  • FUNH 5000
    or
    INFH 5000
    or
    SOCH 5000
    Introduction to Function Hub for Sustainable Future
    or
    Information Science and Technology: Essentials and Trends
    or
    Technological Innovation and Social Entrepreneurship
    2

必修公共课

  • 课程代码 课程名称 学分
  • LANG 5000 Foundation in Listening & Speaking for Postgraduate Students 1
  • LANG 5010 Postgraduate English for Science Studies 1
  • PDEV 6770 Professional Development for Research Postgraduate Students 1
  • PDEV 6800 Introduction to Teaching and Learning in Higher Education 0
  • SYSH 6780 Career Development for Systems Hub Research Students 1
  • BSBE/‌INTR/‌ROAS/‌SMMG 6800 Seminars 0

专业选修课示例

  • 课程代码 课程名称 学分
  • BSBE 5100 Data-driven Cancer Research and Precision Medicine 3
  • BSBE 5200 Principles of Neuroscience and Related Diseases 3
  • BSBE 5300 Brain and Behavior 3
  • BSBE 5400 Fundamentals of Light Microscopy and Electronic Imaging 3
  • BSBE 5500 Principles of Biomaterials, Drug Delivery and Tissue Engineering 3
  • BSBE 5600 Biosignal Processing 3
  • BSBE 6000 Special Topics in Bioscience 3
  • AMAT 5200 Machine Learning for Materials Science 3
  • AMAT 5250 Mathematical Methods for Materials Science and Engineering 3
  • AMAT 5900 Molecular Physics and Optoelectronic Processes 3
  • DSAA 5002 Data Mining and Knowledge Discovery in Data Science 3
  • DSAA 5009 Deep Learning in Data Science 3