2023年谢菲尔德大学药物发现科学专业申请条件-学费-世界排名

谢菲尔德大学药物发现科学专业

Drug Discovery Science

专业排名

学制

1年

学费

31190.00英镑/年

雅思

6.5

主页排名

专业介绍

This course covers the drug discovery and design techniques used in the pharmaceutical industry. You’ll study topics such as pharmacology, toxicology and genomics as you learn how target molecules to treat specific diseases are identified, characterised and optimised for potential clinical trials.

Your training will cover the fundamental chemistry and biology of protein interactions, their role in disease and how drugs affect the human body. You’ll learn about computer-aided drug design techn

移民相关

移民专业：否

就业前景

可从事的工作：本课程旨在培养您在制药业从事药物发现工作的能力。谢菲尔德大学的毕业生已被葛兰素史克、辉瑞和阿斯利康等大型制药公司录用。

如何申请

个人陈述：【至少300字】 You should supply a statement of at least 300 words giving your reasons for applying and any other information you want to include in support of your application. Among the issues you may wish to cover are how your previous education and experience relates to the course, and how the course fits into your long-term academic or career plans.

推荐信：不要求(大学)

简历：如有工作经历(大学)

测试申请录取成功率

采用最科学的人工智能算法,已为23127位学生申请到dream school,成功率96.33%。

免费测试

入学要求

专业领域：化学，医学化学，药剂学，制药工程，中医，中药。其他相关专业满足先修科目要求也可个案评估，包括但不限于生物化学，生物医学科学，生物科学，生物技术，临床药剂，法证科学，药物分析，制药科学，药学。

先修科目：以下2个领域中每个领域至少学过1门科目。

1 基础化学，医学化学，有机化学，制药化学，Natural Product Chemistry。

2 分析化学，生物化学，微生物学，药学，毒理学。

语言要求：

雅思总分：6.5

雅思听力：6

雅思阅读：6

雅思口语：6

雅思写作：6

托福总分：88

托福听力：19

托福写作：19

托福口语：22

托福阅读：20

世界排名数据来源: QS世界排名

QS排名

专业课程

Core modules：核心模块 Laboratory Practice and Statistics：实验室实践和统计 Research and Presentation Skills：研究和表达技巧 Drug Design, Pharmacology & Medicinal Chemistry：药物设计、药理学和药物化学 Drug Discovery Research Project：药物发现研究项目 Optional modules：可选模块 The Biotech and Pharmaceutical Industry：生物技术和制药行业 Neurodevelopment and Behaviour：神经发育和行为 AMR and Current Clinical Practice：AMR与当前临床实践 Genomic Approaches to Drug Discovery：药物发现的基因组方法 Cancer Biology：癌症生物学 Medicinal Chemistry and Drug Synthesis：药物化学与药物合成 Modelling Protein Interactions：模拟蛋白质相互作用 Gene Networks: Models and Functions：基因网络: 模型和功能

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