REU Site: ICompBio - Engaging Undergraduates in Interdisciplinary Computing for Biological Research

REU 网站:ICompBio - 让本科生参与生物研究的跨学科计算

基本信息

  • 批准号:
    1852042
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 35.11万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
    Standard Grant
  • 财政年份:
    2019
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2019-04-01 至 2024-03-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

This REU Site award to the University of Tennessee at Chattanooga, located in Chattanooga, TN, will support the training of 10 students for 10 weeks during the summers of 2019 to 2021. This REU focuses on interdisciplinary computational biology (iCompBio) training for college sophomores and juniors in STEM majors. The student application includes an application form, transcripts, a personal statement, a resume, and 2 letters of recommendations. Applications will be reviewed by a team of faculty research mentors. Students will learn various computational methods and apply them to address biological questions. Each student will be jointly mentored by a computer science mentor and a biology mentor. A one-week computing bootcamp will be provided to teach students essential data science using R, and advanced data processing and deep learning methods using Python. The biological research topics include aging and longevity, ecological networks, biodiversity, microbial pathway evolution, aquatic ecology, environment sustainability, nanoparticle fertilizers, field ecology, herbarium digitization, protein structures, and cell membrane structures. The computing training includes coding, modeling, simulation, deep learning neural networks, computer vision, parallel computing, statistics, data visualization, and mobile App development. Students will also go through training in ethics and responsible conduct for research. It is anticipated that a total of 30 students, primarily from schools with limited research opportunities, will be trained in iCompBio. Students will learn how to conduct reproducible computational research, and will make their coding projects publicly available through GitHub. Students will also be encouraged to present their research results in scientific meetings. A common web-based assessment tool, SALG URSSA, used by all REU Site programs funded by the Division of Biological Infrastructure will be used to determine the effectiveness of the training program. Students will be tracked after the program in order to determine their career paths. Students will be asked to respond to an automatic email sent via the NSF reporting system. More information about the program is available at http://utc.edu/icompbio or by contacting the PI (Dr. Hong Qin at hong-qin@utc.edu ) or the co-PI (Dr. Soubantika Palchoudhury at soubantika-palchoudhury@utc.edu).This award reflects NSF's statutory mission and has been deemed worthy of support through evaluation using the Foundation's intellectual merit and broader impacts review criteria.
该 REU 站点授予位于田纳西州查塔努加的田纳西大学查塔努加分校,将支持 10 名学生在 2019 年至 2021 年夏季进行为期 10 周的培训。该 REU 重点关注大学二年级学生的跨学科计算生物学 (iCompBio) 培训以及 STEM 专业的大三学生。学生申请包括申请表、成绩单、个人陈述、简历和两封推荐信。申请将由教师研究导师团队进行审核。 学生将学习各种计算方法并应用它们来解决生物学问题。每个学生将由计算机科学导师和生物学导师共同指导。将提供为期一周的计算训练营,向学生教授使用 R 的基本数据科学,以及使用 Python 的高级数据处理和深度学习方法。生物学研究主题包括衰老与长寿、生态网络、生物多样性、微生物途径进化、水生生态、环境可持续性、纳米颗粒肥料、野外生态学、植物标本数字化、蛋白质结构和细胞膜结构。计算培训包括编码、建模、模拟、深度学习神经网络、计算机视觉、并行计算、统计、数据可视化和移动应用程序开发。 学生还将接受道德和负责任的研究行为培训。 预计共有 30 名学生(主要来自研究机会有限的学校)将接受 iCompBio 培训。 学生将学习如何进行可重复的计算研究,并将通过 GitHub 公开他们的编码项目。还将鼓励学生在科学会议上展示他们的研究成果。 由生物基础设施司资助的所有 REU 站点计划均使用基于网络的通用评估工具 SALG URSSA,该工具将用于确定培训计划的有效性。项目结束后将对学生进行跟踪,以确定他们的职业道路。学生将被要求回复通过 NSF 报告系统发送的自动电子邮件。有关该计划的更多信息,请访问 http://utc.edu/icompbio 或联系 PI(秦红博士,邮箱:hong-qin@utc.edu)或联合 PI(Soubantika Palchoudhury 博士,邮箱:soubantika-palchoudhury) @utc.edu)。该奖项反映了 NSF 的法定使命,并通过使用基金会的智力价值和更广泛的影响审查标准进行评估,被认为值得支持。

项目成果

期刊论文数量(12)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Using a Layered Ensemble of Physics-Guided Graph Attention Networks to Predict COVID-19 Trends
使用物理引导图注意力网络的分层集成来预测 COVID-19 趋势
  • DOI:
    10.1080/08839514.2022.2055989
  • 发表时间:
    2022-04
  • 期刊:
  • 影响因子:
    2.8
  • 作者:
    Sun, Connie;Kumarasamy, Vijayalakshmi K.;Liang, Yu;Wu, Dalei;Wang, Yingfeng
  • 通讯作者:
    Wang, Yingfeng
Applying for, Operating, and Renewing a Research Experience for Undergraduates Site Program in Computational Biology
申请、运营和更新计算生物学本科生研究经验现场项目
  • DOI:
    10.54808/imcic2022.01.171
  • 发表时间:
    2022-03
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Qin; Hong
  • 通讯作者:
    Hong
Integrating Quantum Computing into De Novo Metabolite Identification
将量子计算集成到从头代谢物识别中
  • DOI:
    10.54808/jsci.21.02.83
  • 发表时间:
    2023-11
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Tsai, Li;Nuckels, Estelle;Wang, Yingfeng
  • 通讯作者:
    Wang, Yingfeng
Advances in Smart Nanomaterials: Environmental Perspective
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  • DOI:
    10.1155/2020/6715765
  • 发表时间:
    2020-01
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Palchoudhury, Soubantika;Aich, Nirupam;Zhou, Ziyou
  • 通讯作者:
    Zhou, Ziyou
Phylogenetic investigation of Gammaproteobacteria proteins involved in exogenous long-chain fatty acid acquisition and assimilation
参与外源长链脂肪酸获取和同化的伽马变形菌蛋白的系统发育研究
  • DOI:
    10.1016/j.bbrep.2023.101504
  • 发表时间:
    2023-07-04
  • 期刊:
  • 影响因子:
    2.7
  • 作者:
    Saksham Saksena;Kwame Forbes;Nipun Rajan;D. Giles
  • 通讯作者:
    D. Giles
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Hong Qin其他文献

Topological modes and spectral flows in inhomogeneous PT-symmetric continuous media
非均匀 PT 对称连续介质中的拓扑模式和谱流
  • DOI:
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  • 影响因子:
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
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    0
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
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计算机辅助几何设计
  • DOI:
  • 发表时间:
    1970-01-01
  • 期刊:
  • 影响因子:
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  • 作者:
    Chen Yang;Shuai Li;Yu Lan;Lili Wang;Aimin Hao;Hong Qin
  • 通讯作者:
    Hong Qin
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UCPERF:紧急护理患者满意度工具
  • DOI:
    10.1080/10686967.2014.11918393
  • 发表时间:
    2014-01-01
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Hong Qin;V. Prybutok;D. Peak;K. Boakye
  • 通讯作者:
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  • 发表时间:
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    2022
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    $ 35.11万
  • 项目类别:
    Standard Grant
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    1761839
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    2018
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  • 批准号:
    1663105
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    2017
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职业:细胞衰老的概率基因网络模型及其在饮食限制的保守寿命延长机制中的应用
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    1720215
  • 财政年份:
    2016
  • 资助金额:
    $ 35.11万
  • 项目类别:
    Continuing Grant
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会议:探索定量生物学作为扩大参与的工具的战略规划研讨会将于 2016 年 3 月 11 日至 12 日在斯佩尔曼学院举行
  • 批准号:
    1602594
  • 财政年份:
    2015
  • 资助金额:
    $ 35.11万
  • 项目类别:
    Standard Grant
CAREER: A Probabilistic Gene Network Model of Cellular Aging and its Application on the Conserved Lifespan Extension Mechanisms of Dietary Restriction
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    1453078
  • 财政年份:
    2015
  • 资助金额:
    $ 35.11万
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    Continuing Grant
EAGER: Bridging Geometric Manifold Theory and Higher-Dimensional Data Modeling for Visual Computing
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  • 批准号:
    1047715
  • 财政年份:
    2010
  • 资助金额:
    $ 35.11万
  • 项目类别:
    Standard Grant

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    2024
  • 资助金额:
    $ 35.11万
  • 项目类别:
    Standard Grant
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知道了