Göttingen: Computational Biology and Bioinformatics (M.Sc.)

Übersicht

Der Master-Studiengang "Computational Biology and Bioinformatics" an der Universität Göttingen ist ein konsekutives Programm, das seit dem Wintersemester 2022/23 angeboten wird. Das Studium dauert in der Regel vier Semester (zwei Jahre) und schließt mit dem akademischen Grad Master of Science ab. Es wird in Vollzeit durchgeführt und findet am Standort Göttingen statt. Das Programm ist interdisziplinär ausgerichtet und verbindet Bereiche der Biologie, Informatik und Mathematik, um Studierende auf die Analyse biologischer Daten mittels computergestützter Methoden vorzubereiten.

Studieninhalte und Studienorganisation

Der Studiengang ist modular aufgebaut und umfasst sowohl fachübergreifende Grundlagen als auch spezialisierte Inhalte. Die Lehrveranstaltungen finden überwiegend in englischer Sprache statt. Zu den Kernmodulen gehören Themen wie biologische Datenanalyse, Algorithmen in der Bioinformatik, Statistik, Programmierung sowie molekulare Bioinformatik. Im Verlauf des Studiums wählen Studierende Vertiefungen, beispielsweise in Genomik, Systembiologie oder medizinischer Bioinformatik.

Wichtige Inhalte:

• Biologische Datenanalyse
• Algorithmen in der Bioinformatik
• Statistik
• Programmierung
• Molekulare Bioinformatik
• Genomik
• Systembiologie
• Medizinische Bioinformatik

Das Programm kombiniert Vorlesungen, Seminare, praktische Übungen sowie Projektarbeiten. Praxisanteile sind integraler Bestandteil und beinhalten Labore, projektbezogene Arbeiten und Kooperationen mit Forschungseinrichtungen und Unternehmen. Die Universität Göttingen bietet spezielle Forschungs- und Kooperationsmöglichkeiten in den Bereichen der biologischen und medizinischen Forschung.

Berufliche Perspektiven

Absolventinnen und Absolventen des Master-Studiengangs sind qualifiziert für Tätigkeiten in der biotechnologischen und pharmazeutischen Industrie sowie in Forschungseinrichtungen und Kliniken. Durch die interdisziplinäre Ausbildung verfügen sie über eine breite Basis, um in internationalen Forschungsteams mitzuwirken oder in der Industrie innovative Lösungen im Bereich der Lebenswissenschaften zu entwickeln.

Typische Einsatzbereiche:

• Analyse genetischer Daten
• Entwicklung bioinformatischer Software
• Molekulare Diagnostik
• Personalisierte Medizin
• Wissenschaft
• Datenmanagement
• Entwicklung neuer Diagnostik- und Therapiemethoden