2006年 北美 生物信息学 申请指南---8 UC系统之UCSC，UCR

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今天继续介绍UC的分校的UCSC，UCR。

1．UCSC 全名是UC Santa Cruz，非常漂亮的一个海滨城市，临近硅谷，地理位置佳。UCSC的 Bioinformatics Program正式于2002年春运行，在全美都很有名，它的链接是：http://www.soe.ucsc.edu/programs/bioinformatics/graduate/ 。这是一个独立的program，共有7位正式的老师，都是Dept. of Biomolecular Engineering http://www.soe.ucsc.edu/departments/bme/faculty.html 的faculty（这个系于2004年2月正式成立）。

http://www.soe.ucsc.edu/programs ... aduate/faculty.html 还列出了一些related faculty，不知道他们是否也能带Bioinformatics Program的学生，我的猜测是。  

（1）    这个Program偏向computaional，它们的目标是combines mathematics, science, and engineering to explore and understand biological data from high-throughput experiments, such as genome sequencing and gene expression chips.
（2）    录取要求请看：http://www.soe.ucsc.edu/advising/graduate/admissions.html 。2005年Fall, 整个program从100多人中录取了7人，一般他们会在1月发出面试邀请，2月做出正式的决定。那以后没有消息的话一般就没有希望了。
（3）    研究方向。http://www.cbse.ucsc.edu/research/research_bioinfproject.shtml 介绍了具体的一些研究方向，包括：  DNA research，RNA research，Protein research，Estimating amino acid distributions，Parallel sequence analysis，Discriminative models in computational biology，EST analysis  ，Software tools。
（4） 教授推荐：  

a. David Haussler, 大牛，被公认为Bioinformatics的pioneer 之一，他目前是Howard Hughes Medical Institute的 Investigator, Center for Biomolecular Science & Engineering的Director。http://www.cbse.ucsc.edu/news/resources.shtml#Story3 列出了关于他的研究和荣誉的新闻报道。他的实验室Genome Bioinformatics Group的网址是 http://www.cbse.ucsc.edu/staff/hausslerlab.shtml 。他们的主要研究工作是“produce, assemble, and annotate the first mammalian genomes. They designed and built the program that assembled the first working draft of the human genome sequence from information produced by sequencing centers worldwide and participated in the informatics associated with the finishing effort.“ Haussler对Computational Biology最早的贡献是把Hidden Markov Model引入了Computational Biology这一领域。

b. Kevin Karplus, 是和David Haussler一起筹建Bioinformatics Program的人之一。他现在是整个program的undergraduate and graduate director,负责招生。 他的研究方向包括Protein structure prediction, analysis of protein sequences, hidden Markov models, neural nets, fragment packing， 实验室的网址是 http://www.soe.ucsc.edu/%7Ekarplus/group/index.html 。

c. Josh Stuart, 2004年毕业于Stanford的Biomedical Informatics Program, 现在是Computational Functional Genomics Lab的director, http://www.soe.ucsc.edu/~jstuart/Lab/index.html 。 他的主要研究兴趣是 Develop computational models to predict gene function；Integrate datasets across multiple organisms to identify core molecular pathways；Develop algorithms and resources for biological discovery。

d. Todd M. Lowe，http://lowelab.ucsc.edu/~lowe/， 1999年毕业于Washington University, 师从著名的Sean R. Eddy 。他的实验室 http://www.soe.ucsc.edu/%7Elowe/ 的研究方向包括 DNA microarray chips, gene expression in Archaea, RNA gene prediction, cross-species hybridization, comparative genomics.


2。UCR 的全称是 UC Riverside。 它建有一个独立的Graduate Program in Genetics, Genomics and Computational Biology， http://www.genetics.ucr.edu/ 。

（1）申请。 这个program包含3个track: Molecular Genetics, Evolution and Population Genetics, and Genomics/Bioinformatics。申请的时候，需要注明申请哪个track。Genomics/Bioinformatics是目前最受青睐的一个方向。

http://www.genetics.ucr.edu/main ... n&section_id=49 具体地介绍了各个track的研究方向。 它们建议申请者申请之前仔细阅读student handbook http://www.genetics.ucr.edu/down ... tudent_handbook.pdf 。里面介绍了各个track对学生的要求，你可以借此看自己是否适合申请。同时它也介绍了各个track的课程安排，研究计划表等等。  

（2）师资力量。  http://www.genetics.ucr.edu/main ... mic_section=faculty 列出了整个program来自全校11个系的62位教授。

推荐的教授是 Jiang Tao, http://www.cs.ucr.edu/~jiang/ ，来自计算机与工程系 。他的主要研究兴趣很广泛，包括developing efficient algorithms and software for computational problems in molecular biology and genomics； efficient algorithms for comparison of annotated sequences, quartet-based reconstruction of evolutionary trees, comparative plant/bacterial genomics, probe set design and cluster analysis for oligonucleotide fingerprinting of ribosomal RNA genes (OFRG), search for transcription factor binding sites, NMR peak assignment, haplotyping on pedigrees, and a few prototype software tools。

genie05UID: 30358

GOOD.谢谢。希望继续。

mimifueUID: 135625

3ks. it's great for u to share your experience

mayagaoUID: 56991

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