数学生物学

从单个分子的无限小宇宙到庞大的生态系统, 数学为生物系统的结构和行为方面提供了重要的见解.

进入这个跨学科领域的学生处于理解和解决问题的新时代的前沿, 利用尖端的计算建模和理论分析来推动我们对生命世界如何运作的理解.

流行病学面临的紧迫挑战, 药物化学, 公共卫生政策对我们的学生来说是关键问题, 谁积极参与教师研究. 这种学生的参与是非常有利的. 在一个动态的以项目为导向的环境中合作, 学生有机会与我们经验丰富的教师建立独特而富有成效的工作关系, 这是迈向科研事业的宝贵的第一步, biohealth, 或各种相关行业. 

我们的学生和教师一起用明天的思想和技术迎接今天的挑战, 扩大知识, 推动创新, 寻找解决方案.

劳伦斯理工学院的数学生物学小组使用尖端的数学和计算技术来解决以下领域的重要生物学问题:

原因，过程和控制. 流行病学家试图指导公共卫生政策，以减轻疾病在各种干预措施下的传播或准确预测疾病的传播.

我们的教师和学生积极参与开发数据驱动的预测模型，以预测和帮助预防COVID-19等传染病的传播, 艾滋病毒, 和流感. 数学建模提供了一种定量的方法来理解疾病传播的动态，并为公共卫生政策制定提供知情的背景.

我们与MDHSS的关系使学生有机会使用现实世界的数据, 让利记sbo毕业生获得第一手经验，这使得他们不仅可以在医学研究领域获得有价值的工作, 而是在一系列不同的相关领域. 

参与教师:布鲁斯·佩尔，马修·约翰斯顿，帕特里克·尼尔森

通过发现小块之间的相互作用，找到一个“大局”的视角. 这就是系统生物学的全部内容.

通过先进的计算建模和仿真, 我们可以对控制细胞功能的潜在生化过程有更全面的了解.

学生在这个充满活力的研究中扮演着积极的角色, 使用尖端技术来模拟生化反应系统的复杂行为, 比如信号转导级联和基因调控网络, 为开发新的疾病治疗方法作出必要的努力, 促进新生物技术的设计和有效实施.

参与教师:马修·约翰斯顿

数学建模提供了一种深刻的生活观, 死亡, 并在环境中腐烂.

通过启发我们对能量营养循环的理解, 这种模型不仅提供了一张了解自然的地图, 而且可能是保护人类在地球上生存的蓝图.

我们的教师和学生正在细胞和分子水平上探索植物传播病毒与其环境之间复杂的相互作用. 在病毒学和农业上有广泛的应用, 他们的工作使人们更全面地了解疾病对选定生态系统的影响，并为开发新的医疗方法奠定基础.

参与教师:布鲁斯·佩尔

数学医学代表了思想和行动的完美结合——为人类造福的实践原则.

我们通过微积分将数学概念引入公共卫生领域, 统计数据, 以及先进的建模和分析，以了解和预测Covid-19等疾病的传播, 艾滋病毒, 和流感.

学生们积极参与这一严谨而有益的追求, 利用复杂的计算模型提供对糖尿病的基本见解, 癌症, 还有心脏病. 在一起, 我们正在为药物输送的新治疗进展铺平道路, 帮助确定阿尔茨海默氏症和其他精神健康问题的治疗策略, 并为下一代生物技术奠定基础, 比如假肢和磁共振成像.

参与教师:帕特里克·纳尔逊, 命运Anyaiwe

使用计算机编程和统计学来分析和解释生物数据正在彻底改变像遗传学这样多样化的领域, 医学, 和农业. 它代表了我们用科学来理解科学的一个大胆的新方向, 它还在推动一些雄心勃勃的项目，比如基因组测序, 药物发现, 以及个性化医疗的发展. 这就是生物信息学的力量.

这个充满活力的跨学科学科的学生受益于将理论付诸行动的合作方法. 他们直接参与数据收集, 结果分析, 算法开发, 实验室的帮助, 编写代码.

他们在这里的经验的深度和广度不仅为他们提供了复杂的问题解决技术的坚实基础, 但在不断变化的生物医学行业中，这需要科学研究和方法论方面的专业知识，这为他们寻找有回报的职位提供了优势.

参与教师:命运Anyaiwe

我们的人民

学术团队

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