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¿Cómo aprender biomatemáticas?

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Actualmente soy un estudiante de licenciatura en matemáticas e investigando en Internet descubro que existe un área llamada "biomatemática". Parece tan interesante. Usan la teoría de grafos y la topología para describir las células y la estructura del ADN. Fue amor a primera vista, porque me encantan las matemáticas y la biología.

Estoy leyendo el libro "Anatomía orientada clínicamente" de Keith L. Moore y "Biología de células esenciales" de Bruce Alberts, pero no sé si lo estoy haciendo bien. Si alguien sabe cómo empezar a aprender esta ciencia se lo agradecería mucho.


MathsBio es un campo bastante extenso. Es una rama interdisciplinaria que tiene utilidad en muchas ramas de la biología como la biofísica, la biomédica, la genética y la biología molecular. Las matemáticas aplicadas se utilizan generalmente para modelar y comprender fenómenos biológicos en los que tenemos que tratar con una gran cantidad de datos, por ejemplo, el uso de la teoría de grafos para analizar redes bioquímicas. La biología de sistemas es un campo emergente que utiliza muchas matemáticas.

Debe elegir un libro según el campo en el que desee utilizar las matemáticas, aunque es necesario tener conocimientos de biología elemental. Sugiero algunos libros que cubren una amplia aplicación de las matemáticas en biología.

Biología matemática: I. Introducción de JD Murray

Para biología de sistemas:

Modelado matemático en biología de sistemas: una introducción por Brian Ingalls


Realmente me gusta "Una guía para biólogos para el modelado matemático en ecología y evolución" de Sarah P. Otto & Troy Day, aunque es más específica para la biología y la evolución, que puede haber sido el primer campo de la biología en utilizar las matemáticas.


Departamento de Matemáticas

Con el rápido crecimiento en el campo de la biología en todo el mundo, existe un énfasis paralelo en la cuantificación en biología. Esto brinda numerosas oportunidades para personas capacitadas en una disciplina cuantitativa, como las matemáticas, con capacitación adicional en temas que son esenciales para abordar problemas biológicos.

El programa de posgrado en Biomatemática (o Biología Matemática) tiene como objetivo proporcionar a los estudiantes esta amplia formación. La facultad afiliada tiene una amplia gama de experiencia, incluido el modelado biológico y la ciencia de datos. Estos temas se tratan en el trabajo del curso flexible, que permite un énfasis en el modelado o en la ciencia de datos. El programa de doctorado ofrece a los estudiantes la oportunidad de realizar investigaciones con el profesorado sobre una amplia gama de temas biológicos y, en algunos casos, incluye la interacción con laboratorios experimentales en FSU o en otros lugares. El programa ha tenido mucho éxito en colocar a los graduados en buenos puestos de posdoctorado y docentes tanto dentro como fuera de los EE. UU.

y copiar la Universidad Estatal de Florida
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Top 10 más populares Otras facultades de biomatemática y bioinformática

Universidad de Yale

New Haven, Connecticut

Títulos universitarios ofrecidos: Licenciatura, Maestría

  • Bioquímica / Biofísica y Biología Molecular
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Universidad del Sur de California

Los Angeles, California

Títulos universitarios ofrecidos: Programa de Certificado, Grado Asociado, Licenciatura, Maestría

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Universidad Estatal de Washington, Pullman

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Universidad Lambuth

Memphis, Tennessee

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Universidad de Memphis

Memphis, Tennessee

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Instituto de Tecnología de Florida

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Universidad de Indiana, Bloomington

Bloomington, Indiana

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Los Angeles, California

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Houston, Texas

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Universidad de Washington en St Louis

San Luis, Misuri

Títulos universitarios ofrecidos: Programa de Certificado, Grado Asociado, Licenciatura, Maestría

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  • Epidemiología
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¿Que es esto?

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Aplicaciones de la biología computacional y matemática a la investigación en genómica y genética: una revisión de tendencias y actividades en la academia

El Programa del Genoma Humano (HGP) producirá grandes cantidades de información sobre la secuencia del ADN genómico en los próximos cinco a diez años. Esta información será de poco valor para los biólogos si las herramientas para manejar e interpretar la información no están disponibles y no son fáciles de usar. Con el fin de desarrollar un plan sobre cómo el Instituto Nacional de Investigación del Genoma Humano (NHGRI) se asegurará de que estos recursos estén en su lugar, se llevaron a cabo discusiones telefónicas con aproximadamente 15 científicos con experiencia en matemáticas, física, informática, estadística, ciencias de la computación y biología molecular que también están preocupados por estos temas. A todos se les pidió que describieran las barreras / oportunidades que podría abordar el NHGRI actuando individualmente o en colaboración con otros componentes de los Institutos Nacionales de Salud (NIH) o la sección privada. Se identificaron cinco áreas: desarrollo de carrera en infraestructura, trayectorias profesionales en investigación académica, formación e investigación. Además, se reconoció que la industria también tiene un papel muy importante en estas áreas. Por lo tanto, se consideró apropiado y oportuno un diálogo con líderes de la academia, la industria y el gobierno. Se ofrecieron para su consideración las siguientes recomendaciones:

Infraestructura

  1. Brindar oportunidades para que las personas en puestos de liderazgo en el mundo académico (rectores, rectores, decanos y jefes de departamento / división) aprendan más sobre la amplia gama de oportunidades que presenta la biología computacional y matemática en biología y medicina.

Desarrollo curricular
  1. Utilice el mecanismo de premio a la carrera académica (K07) para ayudar a los profesores a desarrollar planes de estudio en ciencias computacionales y matemáticas en relación con la genómica y el análisis del genoma.
Formación en investigación y desarrollo profesional

  1. Desarrollar un premio institucional para el programa K01 que proporcionaría una masa crítica de no biólogos que trabajan en las áreas de biología computacional y matemática en instituciones donde hay focos de científicos que trabajan en áreas interdisciplinarias críticas para la investigación del genoma y el análisis e interpretación del genoma.

Investigar

  1. Evaluar por qué los proyectos de investigación en biología computacional y / o matemática reciben puntajes de prioridad bajos.

Superar a
  1. Convocar a líderes de la industria y la academia para discutir intereses y necesidades comunes en investigación y capacitación.

II. Fondo

El Programa del Genoma Humano (HGP) producirá grandes cantidades de información sobre la secuencia del ADN genómico. El manejo e interpretación de esta información requerirá 1) métodos analíticos apropiados, herramientas informáticas y sistemas de información para la recolección, almacenamiento y distribución de los datos de mapeo y secuenciación y 2) un grupo de científicos capacitados con habilidades interdisciplinarias: aquellos que entienden problema biológico en cuestión y puede encontrar soluciones aplicando habilidades de otras disciplinas. (3) Las disciplinas científicas que son clave para la gestión e interpretación de los datos del genoma incluyen la biología y la estadística computacional y matemática. En el informe de progreso anual 1995-96, se enfatizó la necesidad de establecer la bioinformática como profesión. El documento identificó los problemas para establecer una nueva profesión, como "ganar la aceptación de una nueva especialidad interdisciplinaria en las instituciones académicas (particularmente en una era en la que los recursos no están creciendo) y ganar la aceptación académica para una orientación orientada a la aplicación (en contraposición a la teoría) -orientada) disciplina ". Se señaló que se están logrando algunos avances en el hecho de que algunas instituciones están comenzando a establecer programas de posgrado en bioinformática y el éxito del Premio a la Carrera de Investigación con Énfasis Especial del NHGRI en el apoyo a la formación de unos pocos biólogos matemáticos y computacionales. Sin embargo, estos esfuerzos son inadecuados dado que los esfuerzos de secuenciación del genoma a gran escala en organismos modelo y humanos están aumentando a un ritmo que dará como resultado decenas a cientos de millones de información de pares de bases en bases de datos de secuencias. Esta información tendrá poco valor si las herramientas para administrar e interpretar la información no están en su lugar y no son fáciles de usar. Por lo tanto, se necesitan al menos dos tipos de expertos: 1) individuos con sólidos antecedentes en las ciencias matemáticas, físicas o informáticas que también tengan suficiente conocimiento sobre la biología para comprender los desafíos y puedan desarrollar métodos analíticos y herramientas informáticas adecuados y 2) biólogos que comprendan las preguntas que se pueden abordar con estos datos y tengan una base sólida en matemáticas, estadística o ciencias de la computación que puedan desarrollar herramientas fáciles de usar para uso general.

III. Metodología

Entrevisté por teléfono a las personas enumeradas en el Apéndice A. La mayoría están estableciendo o intentando establecer departamentos, programas o focos de biología computacional o matemática dentro de sus instituciones académicas. A cada uno se le pidió que describiera su situación actual, abordara si existe o no la necesidad de fortalecer la biología computacional o matemática en la academia y, de ser así, cuáles eran las barreras, qué programas modelo existen y qué mecanismos de los NIH además de las becas de capacitación institucional (T32) y el premio de desarrollo científico de investigación con mentores (K01) debe desarrollarse para aumentar el potencial para establecer programas o departamentos de biología computacional y / o matemática visibles y viables en el ámbito académico.

Se compartió un borrador de este informe con todos los entrevistados y muchos de ellos brindaron comentarios. La mayoría de las sugerencias fueron incorporadas, sin embargo, el autor de este informe asume la plena responsabilidad por su contenido. El autor también reconoce que esta es una muestra selecta y no estadística de puntos de vista, por lo tanto, algunas de las sugerencias y opiniones pueden representar los sesgos de los entrevistados. Además, las opiniones de líderes universitarios (con una excepción) y de la industria no están representadas en este informe.

Este informe es el resultado de una discusión interna informal realizada por el personal en octubre de 1996.

IV. Qué se necesita

Los entrevistados identificaron cinco áreas que necesitan ser desarrolladas o fortalecidas para que la biología matemática y computacional prospere como áreas interdisciplinarias relevantes para la investigación en genómica / genética en el mundo académico. Estos son la infraestructura, el desarrollo curricular, el desarrollo profesional, la formación en investigación y la investigación. A continuación se muestra una discusión resumida sobre cada una de estas áreas.

Infraestructura

Para que una nueva disciplina prospere en la academia, debe tener una infraestructura intelectual y fiscal en forma de departamento. Esta es la situación ideal. Probablemente sea una afirmación precisa de que en la actualidad hay muy pocos departamentos de biología computacional o matemática en las instituciones estadounidenses. Se identificaron varias barreras para establecer departamentos o programas: 1) La mayoría de las instituciones académicas aún no han reconocido a la biología computacional y matemática como áreas emergentes importantes de la ciencia dignas de ser elevadas a un nivel de departamento. 2) La aplicación de los principios matemáticos o de las ciencias de la computación a la biología es una disciplina en expansión que forja interacciones entre dos disciplinas (biología y matemáticas o ciencias de la computación) que normalmente no interactúan científicamente y tienden a estar separadas física y organizacionalmente. 3) Al hacer nombramientos permanentes para personas en investigación interdisciplinaria, se deben tomar decisiones sobre qué espacio de departamentos se usará en momentos en que el crecimiento está restringido, esto puede dificultar tales decisiones y 4) El tipo de investigación interdisciplinaria que se está llevando a cabo puede no ser considerado valorado en el departamento de primaria. Por ejemplo, la mayoría de los departamentos de informática y matemáticas se centran en la investigación teórica más que en la aplicada.

A pesar de estas barreras, hay varias universidades que han logrado algunos avances en el desarrollo de un programa o enfoque de biología matemática y computacional. Hay algunas instituciones donde el liderazgo ha reconocido la importancia de esta interdisciplina y apoya este esfuerzo formalmente (es decir, enfoque de arriba hacia abajo). Algunos ejemplos son el Centro de Matemáticas Discretas y Ciencias de la Computación Teórica (DIMACS) (4) en la Universidad de Rutgers y la Universidad de California, Santa Cruz, donde el liderazgo ha hecho que la investigación interdisciplinaria y la bioinformática sean parte del plan estratégico de la universidad. El Departamento de Biomatemáticas de la Facultad de Medicina de UCLA capacita a estudiantes de doctorado en una variedad de disciplinas, incluida la genética matemática. El instituto / centro de la Universidad de Washington en St. Louis y la Universidad de Pensilvania son ejemplos de programas de bioinformática que se están estableciendo como resultado de las necesidades de biología computacional de los Centros de Ciencia y Tecnología del Genoma (GESTECS) actuales o anteriormente respaldados por el NHGRI que se encuentran en estas instituciones (es decir, enfoque de abajo hacia arriba). La necesidad de contar con sistemas de gestión de la información para la gestión de los laboratorios y la interpretación de datos fue el núcleo alrededor del cual se establecieron estos programas. Otro arreglo que ha demostrado ser productivo son los arreglos actuales en la Universidad del Estado de Washington y la Universidad del Sur de California entre profesores individuales altamente motivados en los departamentos de matemáticas y biología que trabajan con estudiantes graduados interesados ​​en proyectos interdisciplinarios (es decir, enfoque ad hoc). Mientras que una disciplina científica probablemente esté mejor alojada en un departamento, se desprende de los ejemplos anteriores que las universidades están utilizando otros mecanismos para desarrollar interconexiones dentro de disciplinas fuera de los departamentos mediante el establecimiento de centros, oficinas e institutos.

Un entrevistado advirtió sobre la dificultad de establecer nuevos departamentos que sean fusiones de dos o más disciplinas. Un argumento en contra es que si no se hicieran esfuerzos para establecer nuevos departamentos, nunca se establecerían nuevos departamentos interdisciplinarios en la academia. Un modelo alternativo y aún útil es que los estudiantes de posgrado cumplan con los requisitos de una disciplina / departamento establecido y luego usen esa base para llevar a cabo un proyecto interdisciplinario en otro departamento.

Si bien todos los enfoques discutidos anteriormente han funcionado para capacitar a los estudiantes en la interfaz de la biología y las ciencias matemáticas e informáticas, son menos que ideales y son débiles según los directores de los departamentos colaboradores y la visión de futuro de cada universidad. Para que una nueva disciplina crezca y sea estable, existen otros requisitos que deben complementar la estructura académica: un plan de estudios específico para esa disciplina, una trayectoria profesional reconocida, estudiantes graduados de calidad y recursos para apoyarlos, y un sólido programa de investigación. que genera nuevos enfoques y tecnología para la nueva disciplina.

Desarrollo curricular

Un plan de estudios es la base intelectual sobre la que se establece una nueva disciplina y se integran nuevos conceptos de diferentes disciplinas. En los campos multidisciplinarios existe una tendencia a exigir que los candidatos aprendan todo de todos los campos relacionados en lugar de sintetizar un nuevo plan de estudios adaptado a las necesidades de la nueva disciplina. La falta de un plan de estudios específico para una disciplina generalmente significa que una persona tardará más en completar los requisitos para un título. En consecuencia, los estudiantes se sentirán menos atraídos por inscribirse en un programa de grado que requiere requisitos de cursos dobles. El desarrollo del plan de estudios requiere un tiempo que la mayoría de los profesores no han asignado a sus responsabilidades de enseñanza, investigación, administración / comité y capacitación. Hay varios ejemplos en los que las personas han desarrollado nuevos cursos interdisciplinarios, pero debido a la falta de tiempo, los cursos, en su opinión, no son tan completos como se necesita para transmitir realmente nuevos enfoques y conceptos. Todos los entrevistados opinaron que sería sumamente útil para el campo y para la formación un mecanismo que diera tiempo a los profesores para desarrollar planes de estudio y cursos interdisciplinarios adecuados.

Trayectorias profesionales en la academia

Las personas capacitadas en biología computacional o matemática tienen varias opciones de empleo. Los dos principales son la industria y la academia. La industria ofrece mejores oportunidades tanto en términos de compensación como de carrera. Dado que el objetivo en la industria es producir un producto, se contrata a personas por su experiencia para realizar un trabajo sin las limitaciones de tener que cumplir con los requisitos de un departamento de origen o una disciplina. La trayectoria profesional en el mundo académico es más complicada, especialmente para los nuevos profesores no titulares. Debido a que son titulares, los profesores senior pueden participar en investigaciones interdisciplinarias ya que han demostrado sus capacidades en su disciplina científica primaria. Sin embargo, a medida que más universidades reconocen la necesidad de fomentar la investigación interdisciplinaria, esto puede convertirse en un problema menor para los profesores no titulares.

Una de las preocupaciones de los estudiantes de posgrado y posdoctorados interesados ​​en la investigación interdisciplinaria es qué departamento académico los contratará. Uno de los entrevistados presentó los siguientes dos ejemplos para ilustrar los problemas que enfrentan los jóvenes científicos. El primero se refiere a una persona cuya licenciatura es en biología. Se involucró con el uso de computadoras en biología molecular, adquirió una experiencia considerable en esta área y ahora quiere obtener un doctorado. La pregunta para él es ¿cómo / dónde? Después de mucha discusión y examen de conciencia, optó por obtener una licenciatura en ciencias de la computación. Ha aprobado los requisitos del curso de los departamentos y ahora debe elegir un tema de tesis. Él está luchando con ¿debería ser un proyecto informático tradicional como lo entienden los científicos informáticos o debería ser relevante para la biología? El dilema es qué puede ser una investigación muy valiosa para los biólogos y, en cierto sentido, innovadora, puede que no implique ningún concepto teórico nuevo en la nueva investigación en ciencias de la computación. Según el entrevistado, el individuo aún está trabajando en estos temas y la estructura departamental le dificulta mucho tomar una decisión. El segundo caso es un individuo con dos doctorados, uno en matemáticas y otro en ingeniería eléctrica / ciencias de la computación, que ahora está trabajando en un proyecto relacionado con el genoma y ha sido extremadamente productivo. Le gustaría permanecer en la academia, pero no como investigador asociado. Es un excelente investigador y sería un activo para muchos programas. ¿El problema es qué departamento? ¿Puede esperar conseguir una cita en un departamento de matemáticas o informática que le dé la bienvenida para trabajar en el desarrollo de algoritmos en biología computacional? La experiencia de este entrevistado es que no será fácil, pero planea hacer lo que sea necesario para ayudar a esta persona a conseguir un puesto académico adecuado en una universidad de primer nivel. Estos dos casos no serían problemáticos si la investigación interdisciplinaria fuera reconocida como un área de investigación legítima en un departamento de biología o informática.

Formación investigadora y desarrollo profesional

Los programas de capacitación brindan la estructura académica mediante la cual los estudiantes graduados y los becarios postdoctorales aprenden los conceptos fundamentales de la ciencia y tienen la oportunidad de probar hipótesis para aumentar la base intelectual del campo. Los entrevistados estuvieron de acuerdo unánimemente en que era necesario capacitar a más personas mediante programas de capacitación en investigación organizados y bien respaldados. Se identificaron al menos tres barreras para obtener becas de formación interdisciplinaria. Uno era el requisito de que el solicitante tuviera relaciones bien documentadas y establecidas entre los profesores de los departamentos colaboradores. Muchos de los entrevistados hablaron de la dificultad de los nuevos programas de capacitación para cumplir con estos requisitos de elegibilidad principalmente debido a la cantidad de tiempo que se necesita para interesar a los profesores de otros departamentos para que se comprometan realmente con la investigación interdisciplinaria. Sin embargo, una vez que los miembros de la facultad se involucran, generalmente debido al valor agregado a su propia investigación, las interacciones son muy productivas para los profesores, los estudiantes graduados y los becarios postdoctorales. La segunda fue que los estipendios pagados a los no biólogos tendían a ser significativamente más altos que los estipendios pagados a los biólogos. El nivel de estipendio de los becarios postdoctorales con títulos en ciencias de la computación o matemáticas con menos de dos años de experiencia varía entre $ 35,000 y $ 42,000. Los estipendios del Premio del Servicio Nacional de Investigación para becarios posdoctorales oscilan entre $ 20,292 y $ 32,300. Esta última tasa es para los becarios postdoctorales que tienen siete o más años de formación más allá del título de doctorado. Los estipendios para estudiantes de posgrado son $ 11,496. Estos estipendios están más orientados al apoyo de los biólogos que a los no biólogos. Por lo tanto, tratar de atraer a personas que no son biólogos a programas de capacitación con estos niveles de estipendio es muy difícil, si no imposible. El tercero fue que la nueva política de los NIH de limitar los costos de matrícula en las becas de capacitación (5) dificultará que las instituciones inicien programas de formación nuevos o mantengan los existentes.

Otra área de discusión fue cuál debería ser la formación de pregrado de los estudiantes graduados formados en biología computacional o matemática. Muchos entrevistados opinaron que sería más deseable reclutar en estas áreas a estudiantes graduados con títulos universitarios en matemáticas, estadística o ciencias de la computación, en lugar de biología. La razón de esta posición fue que una base sólida en conceptos matemáticos es difícil de adquirir al final del proceso educativo. Dichos estudiantes recibirían una formación suficiente (didáctica y práctica) en biología, pero no con la misma intensidad que la requerida para los estudiantes graduados / becarios postdoctorales en biología. Nuevamente, el énfasis estaría en desarrollar un plan de estudios apropiado. No todos los entrevistados estuvieron de acuerdo sobre el tipo de formación universitaria necesaria para la biología computacional o matemática. Se señaló que la excelencia se puede lograr de muchas maneras y que también es importante la perspectiva de quienes han recibido formación en biología, pero que han recibido formación cruzada en matemáticas e informática. De hecho, muchos de los líderes actuales en el campo de la biología computacional y matemática en la actualidad son individuos cuyo doctorado se encuentra en una de las especialidades de biología.

Uno de los entrevistados sugirió que el papel de las matemáticas en biología se extiende más allá del PGH y en otras disciplinas de la biología y, por lo tanto, otros componentes de los NIH también deberían considerar el establecimiento de programas de capacitación interdisciplinarios. Dado el papel que desempeñarán las matemáticas y la biología computacional en la medicina molecular, es decir, la identificación de todos o la mayoría de los genes que causan enfermedades y uno de los varios factores en las enfermedades comunes, el programa de capacitación de MD / Ph.D también debería ampliar las oportunidades de capacitación. en estas áreas.

El Premio a la Carrera de Investigación con Énfasis Especial del NHGRI (K01) se estableció en 1991 para reclutar personas con antecedentes formales en matemáticas, informática, química, física e ingeniería para realizar investigaciones en genómica. Aproximadamente se otorgan entre 3 y 4 premios al año. Todos los premiados tienen como mentores a investigadores del genoma. La mayoría de los entrevistados no habían oído hablar de este programa, pero estaban entusiasmados con este tipo de premio, así como con un premio tipo institución que apoyaría a una masa crítica de personas para trabajar en el área de proyectos de biología computacional o matemática en sus instituciones.

El personal de NHGRI expresó su preocupación de que debido a la demanda y los altos salarios, muchas personas que han sido capacitadas con fondos del gobierno optarían por trabajar en la industria en lugar de permanecer en la academia. La mayoría de los entrevistados no vieron eso como un problema. En muchos casos, citaron a colegas a los que periódicamente se les ofrecen puestos más lucrativos en la industria, pero en cambio optaron por la libertad académica, la oportunidad de capacitar a los estudiantes y la capacidad de perseguir sus propios intereses de investigación.

Investigar

Para que un nuevo campo científico establezca la independencia intelectual y sea fuerte en la formación de posgrado, es esencial un programa de investigación intenso y estable. Se identificaron varios problemas como barreras para establecer proyectos de investigación en biología computacional y matemática. Una de las principales preocupaciones fue la revisión científica por pares de proyectos interdisciplinarios. En opinión de muchos entrevistados, las secciones de estudio, tal como están constituidas actualmente, no siempre fueron capaces de revisar proyectos de investigación interdisciplinarios. Los períodos cortos de proyectos también se consideraron perjudiciales para las actividades de investigación. El desarrollo de nuevos conceptos o la aplicación de conceptos a nuevos problemas generalmente requiere más de dos años para demostrar viabilidad o progreso. En esencia, una subvención de tres años le da al investigador principal aproximadamente dos años para demostrar el éxito. Una subvención de tres años también dificulta la contratación de becarios postdoctorales para trabajar en el proyecto, debido a la escasez de apoyo en los próximos años. En varios casos, se les dijo a los entrevistados que un instituto / centro / división de los NIH no estaba interesado en apoyar su investigación en ese momento en particular. Después de discutir brevemente la investigación propuesta, el personal del NHGRI opinó que la investigación parecía apropiada para uno o varios componentes de los NIH.

Un entrevistado sugirió que los fondos se utilicen para apoyar a las personas a través de becas de investigación (R01) en lugar de premios de desarrollo de carrera de investigación (K). La razón es que las personas que reciben apoyo salarial para el desarrollo profesional pueden no tener éxito en la obtención de fondos revisados ​​por pares al final de su período de concesión, mientras que si financia proyectos de investigación, el investigador principal ha demostrado su potencial para generar nuevas investigaciones. los hallazgos en el campo y el proyecto de investigación podrían servir como medio para capacitar a estudiantes graduados y becarios postdoctorales.

V. Un papel para la industria

La mayoría de las personas entrevistadas enfatizaron la importancia de que la industria apoye, de manera sustancial, el desarrollo y mantenimiento de focos fuertes de biología computacional y matemática en la academia por varias razones. Primero, la industria ha tenido mucho éxito en la contratación de personas capacitadas en todos los niveles para trabajar en la industria. A medida que aumente el esfuerzo de secuenciación genómica de ADN a gran escala, habrá una necesidad cada vez mayor de personas que puedan gestionar e interpretar los datos que serán la plataforma sobre la que se llevará a cabo la investigación en la industria con fines de prevención, tratamiento y curación de enfermedades. En segundo lugar, la academia suele ser el lugar donde se desarrollan tecnologías innovadoras y arriesgadas que luego son utilizadas por la industria. Drenar personal capacitado de la academia sin esfuerzos para reemplazar y aumentar el número de personas involucradas en actividades intelectuales eventualmente resultará en la pérdida de recursos humanos adecuados para alimentar la revolución genética. Por lo tanto, es imprescindible que la industria se asocie con la academia para garantizar que haya personal suficientemente capacitado para desarrollar nuevos conocimientos. Hay algunas empresas comerciales que sí contribuyen a este esfuerzo, pero se desconoce el nivel de compromiso y la duración del compromiso. Además, se hizo hincapié en que los fondos industriales comprometidos deberían ser ilimitados para dar a las instituciones la flexibilidad necesaria para utilizar los fondos para fortalecer su esfuerzo de investigación donde y cuando sea apropiado.

VI. Que esta disponible

Antes de desarrollar nuevos programas, es importante documentar lo que está disponible y determinar si hay programas modelo en biología computacional y matemática que deben replicarse. La siguiente lista de programas, aunque no es representativa de todos los que están disponibles, probablemente represente los principales esfuerzos en esta área. Las contribuciones de la industria no se presentan porque no había una manera fácil de documentar o verificar esta información. Los programas identificables podrían dividirse en tres categorías: 1) infraestructura 2) desarrollo profesional y 3) capacitación en investigación. El apoyo a estas actividades es principalmente a través de fundaciones y el gobierno federal.

Infraestructura

La Fundación Whitaker (6) [whitaker.org]
Los Premios de Liderazgo en Ingeniería Biomédica de la Fundación proporcionan fondos a instituciones con excelentes programas educativos en ingeniería o medicina para establecer estructuras académicas (departamentos o estructuras físicas) para la ingeniería biomédica. La duración y el monto del premio son flexibles, pero dependen de un compromiso igual o mayor por parte de la institución solicitante. Los premios al liderazgo abordan oportunidades cuyos objetivos o necesidades de financiación externa están fuera del alcance de dos programas existentes.

Los premios de desarrollo de ingeniería biomédica de la Fundación están diseñados para crear centros de excelencia en la educación en ingeniería biomédica mediante el establecimiento o la mejora de programas académicos. Typical grants have three elements: a start-up award of up to $1 million (capital needs, such as renovations and laboratory enhancements), annual awards up to $500,000 for four years with an optional two-year extension (faculty salaries and graduate student support), and a continuation award of up to $1 million (strengthens the academic program). This award requires an affiliation between engineering programs and graduate or medical schools.

Career Development

The Charles E. Culpeper Foundation's Scholarships in Medical Science [goldmanpartnerships.org]
This program provides U.S. medical schools up to three years of support, on behalf of carefully selected physicians of high potential achievement who are committed to careers in academic medicine. Eligible disciplines are basic biomedical research with a special emphasis on molecular genetics, molecular pharmacology and bio-engineering. Provisions include $100,000 per year in direct cost to support salary (partial), research and travel expenses. Award is for three years.

National Human Genome Research Institute's Mentored Scientist Development Award [grants2.nih.gov]
The purpose of this K01 award (formerly known as the Special Emphasis Research Career Award) is to foster the career development of individuals with expertise in scientific disciplines (mathematics, chemistry, physics, engineering, and computer sciences) that would further technological developments critical to the success of the Human Genome Program. Provisions include: 1) annual salary up to $75,000 2) up to $20,000 for research-related expenses and 3) tuition. The duration of the award is three to five years. The number of awards made annually depends on the quality of the applications received.

Research Training

Burroughs Wellcome Fund's Interfaces between the Physical/Chemical/Computational Sciences and the Biological Sciences [bwfund.org]
The goals of this program are to break down the traditional barriers at academic institutions and to train investigators coming from quantitative and theoretical backgrounds so they can bring different approaches and new ideas into the biological arena. This is a program for degree-granting institutions to propose graduate or postdoctoral training programs, or a combination of both. Ancillary activities may include undergraduate student research programs, faculty seed grants, or invited lectures. Grants of $350,000 to $500,000 per year for five years are made to four to six U.S. and Canadian institutions.

Alexander Hollaender Distinguished Postdoctoral Fellowships [orau.gov]
This is a Department of Energy fellowship program to provide training in research areas of interest to the Office of Health and Environmental Research. Eligible disciplines are life, biomedical and environmental sciences and other supporting scientific disciplines. This is a one year fellowship renewable for a second year. The provisions are: beginning stipend of $37,500 and up to $2,500 to cover the cost of relocation.

Alfred P. Sloan Foundation and U. S. Department of Energy Postdoctoral Fellowships in Computational Molecular Biology [sloan.org]
The purpose of these fellowships is to catalyze career transitions into computational molecular biology from physics, mathematics, computer science, chemistry, and related fields. The program is designed to give computationally sophisticated young scientists an intensive postdoctoral opportunity in an appropriate molecular biology laboratory. This is a two year program with a total budget of $100,000 per awardee annually $42,000 is allotted for a stipend and $1,500 is allotted for research expenses. Up to ten fellowships are awarded annually.

The Whitaker Foundation Graduate Fellowship Program [whitaker.org]
This program supports students with engineering backgrounds to develop the skills required for a successful career in biomedical engineering. Awards are made for three years with an option to extend for up to two additional years. Provisions include a stipend of $17,000, a cost-of-education allowance of up to $13,500 and $1,500 for research-related fees. About 30 predoctoral fellowships are awarded annually.

National Science Foundation [nsf.gov]
The NSF has several training initiatives. The goal of the Integrative Graduate Education and Research Training Program is to enable the development of innovative, research-based, graduate education and training activities that will produce a diverse group of new scientists and engineers well-prepared for a broad spectrum of career opportunities. The emphasis is on critical and emerging areas of science and engineering. This is an institutional training grant provisions include 1) annual stipend of $15,000 per graduate student postdoctoral stipends are determined by the host institution 2) up to $200,000 for equipment and special purpose materials and 3) limited funds to defray the costs of research by students. Awards are made in amounts up to $500,000 annually, not including the maximum of $200,000 for equipment. Up to twenty awards will be made during the first three years of the program.

Several Directorates at NSF, Mathematical and Physical Sciences and Computer and Information Sciences and Engineering, support interdisciplinary training in the biological sciences.

Howard Hughes Medical Institute Graduate Fellowship Program [hhmi.org]
The purpose of this program is to promote excellence in biomedical research by helping prospective researchers with exceptional promise obtain a high quality graduate education. Several areas of training have been identified, including mathematical and computational biology. These awards are made for three years. Provisions include a stipend of $15,000 for the student and a $15,000 cost-of-education allowance for the institution. At least $2,200 of the latter must be used for the student's health insurance, books and supplies, computer and computer-related expenses, and travel to scientific meetings. Approximately 80 awards are made each year.

National Library of Medicine's Fellowship in Applied Informatics [nlm.nih.gov]
The purpose of the NLM Fellowship in Applied Informatics (F38) award is to provide individuals with various educational backgrounds ( scientific, clinical and administrative) the opportunity to apply the knowledge and technology of health informatics to help solve biomedical information management problems. Because NLM wishes to encourage applications from mid-career professionals as well as more junior applicants, the amount of the stipend is based on the salary or remuneration that the individual would have been paid by the home institution on the date of the award, but shall not exceed $58,000 per year. A $4,000 per year institutional allowance will be paid to defray the costs of supplies, equipment, travel, tuition, fees, insurance, and other trainee-related costs. The fellowship is limited to two years. This is a non-NRSA fellowship.

National Human Genome Research Institutes Institutional Training Grant in Genomic Sciences [grants1.nih.gov]
This is an institutional training program (T32) in genomic sciences to train scientists with multidisciplinary skills that will allow them to engage in research that will accomplish the goals of the Human Genome Program (HGP) and to take full advantage of the resulting genomic data and resources to solve biomedical problems and increase our understanding of human biology. This training program is intended to expand the research capabilities of individuals with backgrounds in either molecular biology or a nonbiological scientific discipline relevant to genomic sciences (e.g., physical, chemical, mathematical, computer or engineering sciences). Provisions include: 1) annual stipends-$11,496 for graduate students and $20,292-$32,300 for postdoctoral fellows 2) tuition and 3) partial support of research-related expenses annually-up to $1,500 per year per graduate student and up to $2,500 per year per postdoctoral trainee. The number of grants awarded annually depends on the quality of the applications received. Duration of the institutional awards is up to five years individuals are usually supported for two to three years under this mechanism. This is a National Research Service Award and as such, the provisions are determined by the NIH.

VII. Recomendaciones

The following recommendations are distilled from the discussions with the interviewees. Staff suggests that these recommendations serve as the starting point of a discussion with leaders in academia, industry and non-profits. There are clearly some areas where new mechanisms can be established, but the success of computational and mathematical biology depends upon developing a strategy in which all parties that have a collected vested interest in the area are brought together to discuss what needs to be done, who will/can do what, and how resources can be leveraged, once there has been an agreement that an opportunity exists to provide stable support to a new discipline.

Infrastructure

  1. Provide opportunities for individuals in leadership positions in academia (Provosts, Chancellors, Deans, and Department/ Division Heads) to learn more about the broad range of opportunities that computational and mathematical biology present in biology and medicine. Presentations at annual meetings of professional societies (such as the Society for Industrial and Applied Mathematics, Pacific Symposium on Biocomputing, etc) and the American Association of Medical Colleges by members who are working at the interface of biology and mathematics or computer science would be one way to discuss the opportunities this interdiscipline provides to the future of biology and medicine.

Curriculum Development
  1. Use the academic career award (K07) mechanism to support faculty to develop curricula in computational and mathematical sciences as they relate to genomics and genome analysis. Curricula should be developed for students at the undergraduate and graduate levels.
Career Development and Research Training

  1. Develop an institutional K01 program award that would provide a critical mass of non-biologists working in the areas of computational and mathematical biology in institutions where there are foci of scientists working in interdisciplinary areas critical to genome research and genome analysis and interpretation.

Investigar

  1. Evaluate why research projects in computational and/or mathematical biology receive poor priority scores.

Outreach
  1. Convene leaders in industry and academia to discuss common interests and needs in research and training.
Immediate Action Items

  1. Develop brochures about NHGRIs training and career development opportunities.

Appendix Interviewees

Russ B. Altman, MD, Ph.D. (Medical Information Sciences)
Assistant Professor of Medicine and (Computer Science by courtesy)
Department of Medicine (Department of Computer Science by courtesy)
Facultad de Medicina de la Universidad de Stanford
Stanford, CA

Michael Boehnke, Ph.D. (Biomathematics)
Profesor
Department of Biostatistics
School of Public Health
University of Michigan
Ann Arbor, MI

Dan Davison, Ph.D. (Biological Sciences-Genetics)
Principal Scientist
Bioinformatics Department
Bristol-Myers Squibb Pharmaceutical Company
Wallingford, CT

Keith A. Dunker, Ph.D. (Biophysics)
Profesor
Departments of Biochemistry and Biophysics, Chemistry
Universidad Estatal de Washington
Pullman, WA

Philip Green, Ph.D (Mathematics)
profesor adjunto
Molecular Biotechnology Department
Universidad de Washington
Seattle, WA

David Haussler, Ph.D. (Computer Science)
Professor, Computer Information Science
Division of Natural Science
Universidad de California
Santa Cruz, CA

Edward Holmes, MD
Senior Associate Dean for Research and
Vice President for Translational Medicine and Clinical Research
Facultad de Medicina de la Universidad de Stanford
Stanford, CA

Webb Miller, Ph .D. (Mathematics)
Profesor
Department of Computer Science
Universidad del Estado de Pensilvania
University Park, PA

Chris Overton, Ph.D. (Biophysics), MSE (Computer Science)
Director, Center for Bioinformatics
University of Pennsylvania
Filadelfia, PA

Neil Risch, Ph.D. (Biomathematics)
Profesor
Department of Genetics
escuela de Medicina
Stanford University
Stanford, CA

Fred Roberts, Ph.D. (Mathematics)
Professor of Mathematics
Director, Center for Discrete Mathematics and Theoretical Computer Science
Rutgers University
Piscataway, NJ

Temple Smith, Ph.D. (Physics)
Director
BioMolecular Engineering Research Center
College of Engineering
Universidad de Boston
Boston, MA

Terence P. Speed, Ph.D. (Mathematics)
Profesor
Department of Statistics
Universidad de California, Berkeley
Berkeley, CA

David States, MD, Ph.D. (Biophysics)
Director
Institute for Biomedical Computing
escuela de Medicina
Washington University
St. Louis, MO

Gary Stormo, Ph.D. (Molecular Biology)
profesor adjunto
Department of Molecular, Cellular and Developmental Biology
University of Colorado
Boulder, CO

Clark Tibbetts, Ph.D. (Biophysics/Chemistry)
Professor of Microbiology
Institute for Molecular Bioscience and Technology
George Mason University
Fairfax, VA

Michael Waterman, Ph.D. (Statistics)
Profesor
Department of Mathematics (Joint Appointments in Biological Sciences and Computer Sciences

Notas al pie

  1. This review was initially focused on bioinformatics. During the course of my interviews, it was expanded to include the application of mathematics, statistics, and computer science to genomics and genetics research. Thus, the title, while not ideal, is meant to be inclusive, rather than exclusive, of these scientific disciplines.


Major exploration course(s) added by advisors for incoming first-year students

Biomathematics Major Exploration Course(s) recommended by faculty. At least one of these will be included in your Fall schedule:

Students with a Precalculus or Calculus math placement AND Expository Writing English placement

Course Title

Course Number

Students without a Precalculus or Calculus math placement AND Expository Writing English placement

Course Title

Course Number


How to learn biomathematics? - biología

¿Necesitas ayuda? Mathematic Tutorials

An Introduction to Scientific Notation A quick review of writing very large and very small numbers using scientific notation.

Mathematical Notation Learn the proper notation for representing numbers, sets, sums, and products.

Introduction to Functions Learn the definition and properties of functions, how to perform mathematical operations on functions, and then practice what you have learned.

Transformations Learn how functions are transformed and how to sketch the graph of a function by inspecting the equation. Then test your knowledge.

Linear Functions Learn the definition of linear function, how to calculate the slope of a line, how to solve a linear equation, and how linear models are used in biology. Then practice what you have learned.

Quadratic Functions Learn the definition of a quadratic function, what the graph of quadratic function looks like,and how to solve quadratic equations. Then test your knowledge with a problem set.

Exponential Functions Learn the definitions of exponential functions, how they are graphically represented, and how to graph basic exponential functions and transformed exponential functions.

Logarithmic Functions Learn the definitions of logarithmic functions and their properties, and how to graph them. Then practice what you have learned with exponential and logarithmic functions.

Polynomials Learn the definition of a polynomial, how to perform polynomial division, and what a graph of a polynomial function looks like. Then review what you have learned with a problem set.

Power Functions Learn the definition of a power function and how to graph one. Then test your knowledge with a problem set.

Rational Functions Learn the definition of a rational function, what the graph of a rational function looks like, and how to find the asymptotes. Then complete the problem set.

Trigonometric Functions Learn the definition of a trigonometric function, review some special angles, learn what the graphs of various trigonometric function look like, and see some trigonometric identities. Then test your knowledge with a problem set.

Shodor Activities designed for either group or individual exploration into concepts from middle school mathematics. The activities are Java applets and as such require a java-capable browser.

Powers of Ten A travel across the Universe. Changing scale by just a few powers of ten dramatically alters your perspective.

Cyberchase A PBS website for kids of all ages with math games and web adventures.


Please note that the TRACS information about some of our courses is outdated. The information that appears above is more reliable, and if there is any question over course content or prerequisites, please contact the course instructor.

Abbreviations used for cross-listed courses are as follows: MA – Mathematics, OR – Operations Research, and ST – Statistics. An example of credit information is: 4(3-2). The 4 indicates the number of semester hours credit awarded for successful completion of the course. The (3-2) indicates that the course normally meets for three hours of lecture and two hours of problem session per week. The abbreviations F, S, and Sum indicate courses normally offered in the fall and spring semester and in the summer terms, respectively.

BMA 567 Modeling of Biological Systems.
Prereq: 1 semester of calculus (e.g., MA 112) 4(3-2) F. An introduction to quantitative modeling in biology. Compartment models, Forrester diagrams, probabilistic and deterministic descriptions of dynamic processes, development of model equations, simulation methods, criteria for model evaluation. Readings from current literature on applications of modeling and simulation in biology. Laboratory sessions emphasize the scientific computing skills used in biological modeling. An individual modeling project, preferably related to the student’s research interests, is required.

BMA 610 Special Topics.
Offered from time to time during Fall or Spring semesters.

BMA (ST, MA) 771 Biomathematics I.
Preq.: Advanced calculus (including matrix algebra) and reasonable background in biology, or consent of the Instructor. 3(3-0)F. Mathematical methods for dynamic state variable models in biomathematics, especially difference and differential equations, with applications including models for population dynamics, pattern formation, and enzyme kinetics. Emphasis is placed on determining the qualitative behavior of solutions rather than on explicit solutions or numerical computation.

BMA (ST,MA) 772 Biomathematics II.
Prereq.: BMA 771, elementary probability theory. 3(3-0)S. Continuation of BMA 771. Methods for analyzing nonlinear models, concepts of local and global stability, periodic and non-periodic solutions. Comparison of deterministic and stochastic models. Survey of applications and some discussion of recent research.

BMA (ST,OR,MA) 773 Stochastic Modeling.
Prereq.: BMA 772 or ST 746. 3(3-0) F. Survey of modeling approaches and analysis methods for data from continuous state random processes. Emphasis on differential and difference equations with noisy input. Doob-Meyer decomposition of process into signal and noise components. Examples from biological and physical sciences, and engineering. A student project is required. (Offered F 2000 and alt. years.)

BMA (MA,OR) 774 Partial Differential Equation Modeling in Biology.
Prereq.: BMA 771 or MA/OR 731 BMA 772 or MA 401 or MA 501 3(3-0)S. Modeling with and analysis of partial differential equations as applied to real problems in biology. Review of diffusion and conservation laws. Waves and pattern formation. Chemotaxis and other forms of cell and organism movement. Introduction to solid and fluid mechanics/dynamics. Introductory numerical methods. Scaling. Perturbations, Asymptotics, Cartesian, polar and spherical geometries. Estudios de caso.

BMA 801 Biomathematics Graduate Seminar.
Prereq.: Grad standing 1(1-0) F, S. Student and faculty presentations of current research in biomathematics. Purposes are to broaden perspective on the field of biomathematics and research opportunities, and to give students practice in seminar presentation. Students make one presentation per year. For Ph.D. candidates, two of these presentations must concern thesis research, one near the start of the work, and the other near the completion of the thesis. Attendance is required.

BMA 815 Advanced Special Topics.
Offered from time to time in the Fall and Spring semesters.


University Admission Requirements

A student applying to a master's program must:

  • have earned a four-year bachelor's degree or its equivalent from a college or university that is accredited by the appropriate regional accrediting association, or do so within one academic year
  • present unofficial transcripts from each college or university other than Illinois State at which graduate, undergraduate, or non-degree credit was earned. The unofficial transcript should be easily readable and clearly indicate degree(s) awarded, courses and course grades for each term. If accepted, official transcripts can be emailed from the university to [email protected] or mailed in a sealed envelope to: Graduate School, 209 Hovey Hall, Campus Box 4040, Normal, IL 61790-4040.

International students can learn more about specific application requirements by visiting the Office of Admissions.

Additional Program Admission Requirements

Lab Requirement

The first step in the application process is to ask about working in a lab. We do not admit graduate students unless they have at least one faculty member who is willing to have them in their lab.

Contact a member of our faculty who works in your area of interest. Discuss whether they are taking new students, whether your interests sufficiently overlap with theirs, and what research topics are being pursued in their labs.

You must have a 3.0 on a 4.0 scale for the last 60 hours of undergraduate coursework or any previous work in a master’s program.

Curriculum Vitae or Resume

Submit your vita in the application system. It should include any information that will help assess your potential as a student in our graduate program. Also include:

  • your educational background
  • previous employment or positions related to science and your current status
  • research activities, including publications
  • memberships in professional societies
  • any honors and awards you have received

Statement of Academic and Professional Goals

Write a one-to-two page statement of your academic and professional goals and submit it in the application system.

Your statement should include:

  • area of research in which you are interested
  • faculty member(s) with whom you have corresponded in regard to serving as your possible dissertation advisor
  • your plans after completing graduate school

Letters of Recommendation

Provide three letters of recommendation. Your letters should be from faculty members or others who are familiar with your academic record and can evaluate your potential for graduate study.

Test Scores

GRE scores are not required for your application. However, if you wish to submit them, you may.

Scores do not play a significant part in our decision-making process for admission. GRE scores may help your application if you did not have strong undergraduate grades but have strong GRE scores.

Use institution code 1319 if you want to submit your scores. It will not be held against you if you do not submit GRE scores as part of your application.

International students required to take an English proficiency test must have a TOEFL score of 90 or greater. The IELTS equivalent is approximately 6.5.

Application Deadlines

  • Fall (August) Term &mdash February 1
  • Spring (January) Term &mdash Not accepting applications
  • Summer Term &mdash Not accepting applications

Connect with cutting-edge research under the microscope or out in the field

Research Opportunities
Students are required to complete an independent research project under the supervision of a faculty member (either math or biology) and present their research in the Biomathematics Seminar.

Center for the Sciences and Innovation (CSI)
Trinity’s integrated, 300,000-square-foot science and engineering complex contains glass-walled laboratories, classrooms, and offices that put science on display. CSI supports teaching and research in biomathematics in addition to multiple fields of biology, chemistry, and mathematics, among others.

Undergraduates also have the opportunity to learn and perform a variety of modern research techniques such as chromatography, electrophoresis, phase contrast and fluorescent microscopy, tissue culture, electrophysiology, confocal microscopy, and ultracentrifugation.


Integrative Biomathematical Learning Alliance Across Academic Departments

Across the nation, many generalized programs have focused on retention of minority students in the sciences with varying degrees of success. Paradoxically, this challenge exists despite expanding career opportunities in industry, academia, and government for those skilled at the intersection of biology and mathematics. Here I describe a cross-departmental learning alliance (iBLEND- an Integrative Biomathematics Learning and Empowerment Network for Diversity) which directly targets these recognized challenges. Our goal is for the iBLEND project to have significant spillover effects for our university by developing new interdisciplinary collaborations that benefit our students. The iBLEND is a proactive, intensive approach in order to bridge campus chasms for both faculty and undergraduate students by positively influencing academic programs through interdisciplinary training coupled with strong evaluation and assessments. By leveraging our recent surge of competitive research activity, innovative instruction, and collaboration, the iBLEND advances our transformation to the next level by establishing a broader bridge for our undergraduates at the interface of mathematics and biology. In working together, the math and biology students learned to bridge language barriers inhibiting interdisciplinary explorations. Students are closely involved with faculty mentors in core laboratories and developed cross-disciplinary research skills that enhanced their post-graduate career opportunities. Using systems biology tools combined with targeted mathematics classroom work, students merge data from their lab bench experiments with mathematical models to determine how various changes impacted an overall organism and its functions. The students have hands-on training with a myriad of computational, simulations, data mining and data analysis tools needed in approaching their projects.

TARGETED STUDENT PARTICIPANTS AT A CRITICAL TRANSITION POINT
North Carolina Agricultural and Technical State University (NCATSU) is a historically minority-serving land-grant institution with an overall enrollment of approximately 11,000 undergraduates. Currently, the Biology Department has over 500 majors and the Mathematics Departments has over 100 majors. Undergraduates in both departments are over 90% African American representing a diverse talent pool for broadening participation in science. Although NCATSU is the largest Historically Black College and University (HBCU) in North Carolina, we are aware that overcoming under-representation in biology and mathematics is difficult. For instance, given the mission as a land grant HBCU, our entering freshman are admitted having a wide-range of prior high school success. Too many NCATSU freshmen exhibit deficits in critical thinking and writing, as compared to underrepresented as compared to the percentage of undergraduates at majority institutions who go on to pursue freshmen at other institutions participating in the same study. These data are routinely disseminated as evidence in multiple ways to faculty, highlighting the need for excellent teaching, strong interdisciplinary training, and high-quality biomathematics-related research. We focus iBLEND activities relative to deep learning that crosses beyond conventional boundaries between biology, mathematics, computer science, physics and chemistry disciplines.

INNOVATIVE STRATEGIES TO BRIDGE THE GAPS AT THE MATH-BIO INTERFACE
Our integrative model not only raises the bar for the incoming high-performing students, but seeks avenues that can amplify the overall supply of students who emerge from NCATSU on a competitive trajectory for biomathematical graduate study. Innovative to our approach is that all of the research projects bring undergraduate researchers to our centrally located Molecular Genetics, Genomics, and Proteomics Laboratory and the Applied Mathematics Modeling Laboratory. The purpose of our core lab is to provide interdisciplinary research and training for both undergraduates and faculty. The core laboratories include biologists, mathematicians, and computational bio-physicists, from each of the basic science departments involved in laboratory research. This shared space provides natural opportunities for our undergraduates to fuse conceptual understanding between research and classroom activity. We have found that the core labs provide iBLEND a supportive dynamic sphere for high expectations and academic challenges for our undergraduates. We believe shared spaces are essential to provide natural opportunities for undergraduates to fuse conceptual understanding between research and classroom activity. Hence iBLEND takes full advantage of the capabilities of our newly established Molecular Biology Core Laboratory. The core laboratories also serve as a training ground for faculty to learn new techniques. Ramifications from this research are particularly well-suited for spirited discussion and debate that further establish meaningful relationships between mathematics and biology. The strong interdisciplinary research projects and training are built on research strengths of faculty in the Departments of Biology and Mathematics enriched with collaborations with neighbor Research-1 institutions. The central geographic location of NCATSU between Wake Forest Univ., UNC-Chapel Hill, Duke Univ., and NC State Univ., and other institutions provides easy implementation for several day visits and field trips during the academic semesters with collaborating laboratories on our project.

The iBLEND research and training are coupled with mechanisms that reduce barriers to student success. As many of our students are first generation college attendees, there is a wealth of life experiences and personal connections to these projects that give real-world research purpose and provide students with every opportunity to succeed in biomathematics. The lab research described above is specifically designed to overcome pre-conceived notions concerning advanced mathematics or computationally-rich courses. This is particularly true for minority students where underrepresentation in research careers goes back to a complex interplay of socio-economic forces that impact academic achievement. Used appropriately, mathematical models can represent pathways in a physically and biologically realistic manner and generate novel and useful hypotheses. The modeling intellectual focus and tools span the range from prediction to identification of mechanistic structures. This research theme is specifically structured to complement the individual strengths and circumstances of each research mentor. Students gain a better understanding of the governing processes at the molecular, cellular, and organismal level through mathematical analysis of the overall dynamical system models and various numerical methods and simulations. The student iBLEND intellectual focus is on the development of mathematical skills in set theory, linear algebra, differential equations, number theory, numerical analysis, stochastic and deterministic processes, topology, and computational mathematics. This aids in the development of analytical argumentative strategies to better understand high-throughput biological data which includes molecular genetics, host-pathogen microbiology, comparative and functional genomics, phylogenetics, plant physiology, ecology, and genomic instability and oncology.

KEY ORGANIZATIONAL STRUCTURE AND INSTITUTIONAL ENDORSEMENTS
Because of the many positive impacts, some even beyond intended project goals, iBLEND has significant buy-in from administration, faculty, and students. We gain buy-in from stakeholders by: (1) working from the ground-up with administration to promote campus-wide biomathematics research and training (2) fostering associations between research and regular undergraduate academic courses (3) creating and disseminating biomathematics teaching and learning modules and (4) enhancing learning community support at the interface of mathematics and biology. Since 2006, NCATSU has hired many new faculty with significant biomathematical research portfolios to share with undergraduates in iBLEND. Hence, we have a solid cadre of faculty and staff pursuing research and shared discovery at the interface of mathematics and biology, and all are part of this proposed work.

These measures that have increased undergraduate research and research training included:
-Collective math-biology departmental faculty conceptualization and crafting of grant proposals
-Emphasis on faculty and student development in research and pedagogy
-Provision of collaborative math-biology departmental retreats to foster new ideas
-Emphasis on freshman orientations specific for biology and math majors
-Distribution of bio-math shared documents through centralized computer servers
-Broadening team-taught bio-math courses and research contributions
-Providing a weekly bio-math seminars and annual bio-math scientific research symposia