北京基因组研究所2024年的博士研究生拟录取名单已经公示。以下是关于该名单的详细信息，包括录取名单、研究方向、导师信息以及录取标准和流程。
2024年博士名单公示
公示名单
根据中国农业科学院农业基因组研究所发布的公示，2024年博士研究生拟录取名单如下：
- 农业合成生物学：魏传正、寇振豪、冉旭
- 农业昆虫与害虫防治：张竹亭
- 生物信息学：罗豪、许亚苹、赵萍、刘梓楠、易科、林俐群、范玉锦
- 生物化学与分子生物学：范丹阳、戴沁良、张元彤、丁夏莉、师碧聪、刘娟、王婕
- 基因组学与蛋白质组学：李晨雪、李佳俊、孙新然、郑子飞、许亚苹、杨诣、王婕、李凯航、刘霞、赖成泽、樊宝旭、王姝、李文端、刘金鑫、覃欣仪、曹雅棋、丁子旭、段霞霞
公示时间和联系方式
公示时间为2024年6月11日至17日。如有异议，请联系科技处，电话0755-84518469，邮箱zonghechu01@caas.cn。
博士项目研究方向
主要研究方向
- 基因组学：高通量组学数据的整合分析、疾病基因组网络、白血病功能基因组和转录调控、肿瘤基因组学、表观基因组学等。
- 生物信息学：多态与选择适应性及疾病基因组研究、干细胞的动态调控网络、计算系统生物学、基于云计算的海量组学数据整合与挖掘分析等。
- 生物化学与分子生物学：蛋白质组学、蛋白质组学及疾病标志物、基因组不稳定性与疾病相关性研究、RNA修饰、化学生物学等。
- 精准医学：基因组医学、群体组学和健康、生物医学大数据等。
研究成果
研究所的科研团队在国际著名期刊上发表了大量SCI论文，总影响因子超过200，引用次数超过1000，并拥有多项发明专利。
博士导师信息
导师名单
研究所拥有丰富的导师资源，包括多名研究员和博士生导师，如李明锟研究员、陈非研究员等。
导师研究方向
- 李明锟：主要致力于病原微生物基因组学、合成生物学（包括DNA存储技术）、生物安全研究等领域。
- 陈非：主要致力于致病微生物基因组学、合成生物学、生物安全研究等领域。
录取标准和流程
录取标准
- 学术成绩：包括学习成绩、参与各类研究实践情况、硕士论文、发表文章以及获奖情况等。
- 综合素质：思想政治素质和品德考核是博士生招生学科复核的重要内容和录取的重要依据。
招生流程
- 申请-考核制：包括个人申请、材料审核、学科初选、学科复核等环节。
- 考核方式：线下考核，包括笔试和面试，笔试占考核总成绩的50%，面试占考核总成绩的50%。
北京基因组研究所2024年的博士研究生拟录取名单已经公示，涵盖了多个研究方向和导师。录取标准严格，包括学术成绩和综合素质考核。招生流程采用申请-考核制，确保录取过程的公开、公平、公正。
北京基因组研究所2024年博士招生有哪些专业？
北京基因组研究所2024年博士招生涉及多个专业，主要集中在以下几个领域：
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生物信息学：
- 研究方向包括计算生物学等。
- 考试科目为101思想政治理论、201英语一、301数学一、803概率论与数理统计。
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基因组学：
- 研究方向包括计算基因组学和生命组学等。
- 考试科目根据方向不同，可能包括101思想政治理论、201英语一、301数学一、803概率论与数理统计，或612生物化学与分子生物学、853遗传学等。
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精准医学：
- 研究方向为精准基因组医学。
- 考试科目为101思想政治理论、201英语一、623生物医学综合。
北京基因组研究所的博士项目有哪些研究方向？
北京基因组研究所的博士项目涵盖了多个前沿的研究方向，主要包括：
-
基因组学：
- 高通量组学数据的整合分析
- 疾病基因组网络
- 白血病功能基因组和转录调控
- 肿瘤基因组学
- 表观基因组学
- 基因组测序与分析
- 体细胞基因组的遗传与变异等
-
生物信息学：
- 多态与选择适应性及疾病基因组研究
- 干细胞的动态调控网络
- 计算系统生物学
- 基于云计算的海量组学数据整合与挖掘分析
- 基因组信息分析
- 白血病转录调控网络
- 复杂性状或疾病的基因组变异及进化
- 计算生物学、统计遗传
- 阿尔兹海默症易感基因网络
- 微生物的基因组动力学和调控网络等
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生物化学与分子生物学：
- 蛋白质组学
- 蛋白质组学及疾病标志物
- 基因组不稳定性与疾病相关性研究
- RNA修饰
- 化学生物学
- 癌症表观遗传调控和基因组
- 肿瘤耐药分子机制
- 非编码RNA在癌症中的作用研究
- 蛋白质组学与蛋白质动态行为等
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精准医学：
- 基因组医学
- 群体组学和健康
- 生物医学大数据等
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计算生物学：
- 开发新的算法工具和组学实验技术，解析三维基因组高级结构和核内大分子“相分离”的形成和功能机制
- 解析基因组的非编码区元件（如lncRNA、转座子等）对基因表达的调控和演化机制
- 研究细胞在发育和环境应激过程中，基因组3D结构、“相分离”、非编码元件的动态变化和功能机制
- 基于增强/虚拟现实（AR/VR）和人工智能技术的组学数据解析、仿真和可视化