加拿大戴尔豪斯大学全奖博士项目招生中！

今天，我们为大家解析的是戴尔豪斯大学的博士研究项目。

“Funded fellowship opportunities in Algorithms and Bioinformatics at Dalhousie University”

学校及院系介绍

学校概况:

戴尔豪斯大学(Dalhousie University)是加拿大著名的综合性研究型大学,位于风景优美的新斯科舍省首府哈利法克斯市。学校成立于1818年,是加拿大历史最悠久的大学之一,也是加拿大U15研究型大学联盟成员。

戴尔豪斯大学共设有13个学院,涵盖文理工医等多个学科领域。学校拥有约19,000名全日制学生,其中包括4,000多名国际学生,来自115个不同国家。学校以其高质量的教学和创新研究而闻名,在计算机科学、海洋学、生命科学等领域享有盛誉。

院系介绍:

戴尔豪斯大学计算机科学学院成立于1997年,是加拿大东部地区最大的计算机科学教育和研究中心之一。学院拥有50多名全职教师,其中包括两位前加拿大研究主席和多位国际知名学者。

学院设有多个研究组和实验室,为学生提供先进的科研设施和充足的计算资源。学院与生物学、海洋学、统计学等多个学科保持密切合作,促进了跨学科研究的开展。

算法与生物信息学研究集群是学院的重点研究方向之一,汇聚了一批在该领域具有国际影响力的学者。研究人员开发的多项生物信息学工具已在国内外广泛应用,为解决实际问题做出了重要贡献。

项目专业介绍

本次招生的是戴尔豪斯大学计算机科学学院的算法与生物信息学博士项目。该项目旨在培养具备算法设计和生物信息学分析能力的高级研究人才,能够运用先进的计算方法解决生物学、医学和环境科学等领域的复杂问题。

项目的主要研究方向包括:

• 图算法
• 计算几何
• 并行算法
• 大数据集算法
• 宏基因组学和人体微生物组
• 蛋白质建模与模拟
• 基因组流行病学工具
• 系统发育方法

该项目的毕业生具备扎实的理论基础和实践能力,可在学术界、生物技术公司、医疗机构、政府部门等多个领域从事高水平研究工作。随着生物信息学在医疗健康、环境保护等方面的广泛应用,该领域的人才需求持续增长,就业前景十分广阔。

申请要求

1.学历要求

申请者需具备以下学历之一:

• 计算机科学、生物信息学或相关学科的硕士学位
• 相关专业的优秀本科学位(First Class Honours或同等水平)

2.语言要求

对于非英语母语申请者,需要提供有效的英语语言能力证明:

• IELTS学术类考试总分不低于7.0分,单项不低于6.5分
• TOEFL iBT考试总分不低于100分,写作不低于25分
• 戴尔豪斯大学英语语言课程(EAP Level 2)成绩A-及以上

3.学术背景

• 申请者应具备扎实的计算机科学基础,包括数据结构、算法设计与分析、离散数学等核心课程。同时,具有生物学、统计学或其他相关学科背景的申请者将具有优势。

4.研究经历

• 具有相关领域的研究经历是重要的加分项。申请者应在个人陈述中详细说明自己的研究兴趣、过往项目经历以及未来研究计划。发表过高质量学术论文或参与过重要科研项目的申请者将更具竞争力。

5.推荐信

• 申请者需要提供至少两封推荐信,其中至少一封来自学术界人士。推荐人应能够评价申请者的学术能力、研究潜力和个人品质。

奖学金与资助

戴尔豪斯大学为博士生提供多种奖学金和资助机会:

1. 研究助理津贴

   大多数全日制博士生可获得研究助理津贴,金额约为每年20,000-25,000加元,为期4年。具体金额由导师根据项目经费情况决定。

2. 教学助理岗位

   博士生可申请教学助理岗位,协助本科课程教学,每学期可额外获得约5,000-6,000加元的收入。

3. 校级奖学金

   学校设有多项竞争性奖学金,如达尔豪斯研究生奖学金(价值每年15,000加元)、卓越奖学金(价值每年25,000加元)等。

4. 外部奖学金

   学生可申请加拿大自然科学与工程研究理事会(NSERC)、新斯科舍省研究生奖学金等外部资助。

有话说

项目理解

该项目是一个典型的交叉学科研究，融合了计算机科学、生物学、数学和信息学等领域。其核心目标是开发高效算法处理生物数据、构建生物系统计算模型、设计创新生物信息学工具，并推动计算方法在生命科学和医学领域的应用。项目采用图论算法、机器学习、并行计算等技术手段，在算法理论、生物系统建模和生物信息学理论框架等方面做出贡献。其应用价值体现在支持精准医疗、药物研发、疾病预防和生物多样性保护等领域。项目的理论贡献和实际应用使其在生物信息学领域具有重要地位。

创新思考

在创新思考方面，项目可以向单细胞组学、多组学数据整合、人工智能和量子计算在生物信息学中的应用等前沿方向拓展。可以采用图神经网络、强化学习、联邦学习等新型研究方法，构建动态生物网络理论、多尺度生物系统建模等新理论框架。应用范围可扩展至个性化教育、法医学、生物材料设计等领域。通过建立国际合作网络、参与大型科学计划、组织高水平学术会议等方式提高国际影响力。项目可以与物理学、化学、心理学等学科交叉创新，同时在算法性能评估、可视化研究等方面进行优化。这些创新思考将有助于项目进一步拓展研究深度和广度，提升其在学术界和产业界的影响力，为解决重大挑战做出更大贡献。

博士背景

Jack，985硕士，香港Top高校计算机博士生在读，研究领域包括量子计算、金融衍生品定价和风险管理。在国际顶尖学术期刊《Physical Review Letters》和《Nature Communications》上发表多篇论文，曾获得国际学术会议最佳论文奖。擅长计算机和金融相关领域的文书写作辅导，熟悉相关领域的PhD申请流程及技巧。