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111 年度生科司業務說明暨座談會

111 年度生科司業務說明暨座談會

111 年度生科司業務說明暨座談會

 

一、   時間:111 年 7 月 15 日(星期五)上午 10 時 00 分

 

二、   地點:陽明交通大學交大校區       賢齊館321會議室

三、   主講人:科技部生科司 陳鴻震司長

 

四、   時程規劃:

 

時間

主題

主講人

09:30~10:00

入場

10:00~10:10

開場致詞

楊進木院長

生物科技學院院長

10:10~11:00

生科司業務說明

陳鴻震 司長

科技部生科司

11:00~12:00

綜合座談及討論暨年輕學者座談會

陳鴻震 司長

科技部生科司

 

【獎學金訊息】財團法人李長榮教育基金會第十一屆獎學金活動

財團法人李長榮教育基金會分享以下獎學金資訊,自即日起至西元2022年6月30日為止受理報名,歡迎優秀學生把握機會,踴躍報名參加。

【李長榮優秀學生獎】:

國內各公私立大學院校化工、化學及相關科系(含材料、生技、生科、機械、儀電)、商管學院及其相關科系大三至大四之優秀學生獎約20名。

【李長榮碩士生獎學金計畫】:

國內各公私立大學院校化工、化學及相關科系研究所(含材料、生技、生科、機械、儀電)、商管學院,攻讀碩士學位之在學學生獎助學金,最多錄取受獎學生10名(包含即將攻讀碩士學位之學生,但不包含在職進修生)

【李長榮博士生獎學金計畫】:

國內、外攻讀化學、化工、材料及相關科系博士學位之在學學生獎助學金,最多錄取受獎學生10名(包含即將攻讀博士學位之學生,但不包含在職進修生)。

活動網站:https://www.lcygroup.com/Scholarship/11/
報名連結:https://forms.gle/eKXfVBbbwZwz9q1a7
(此報名連結為簡易報名,請按申請書要求繳交指定文件完成報名)

附件共9件:

  1.  第十一屆獎學金活動申請書
  2.  第十一屆優秀學生獎學金活動公文
  3.  第十一屆優秀學生獎設置辦法
  4.  碩士生獎學金計畫公文
  5.  碩士生獎學金計畫設置辦法
  6.  博士生獎學金計畫公文
  7.  博士生獎學金計畫設置辦法
  8.  第十一屆優秀學生個人資料提供暨使用同意書
  9.  第十一屆優秀學生肖像授權使用同意書

李長榮教育基金會獎學金活動小組
Office: +886-2-2752-6891
Fax: +886-2-2775-2197
e-mail : LCY@neoact-imc.com
2F., No.41, Ln. 40, Andong St., Da’an Dist., Taipei City 106, Taiwan (R.O.C.)
台北市106大安區安東街40巷41號2樓

因應嚴峻疫情,生物科技學院共儀即日起僅接受具有獨立操作資格者預約使用,暫停受理委託/陪同操作

因應嚴峻疫情,全國含本校有多位學生/教職員確診,為確保本院(生物科技學院)貴共儀能維持最基本的運作。

即日起,生科院共儀即日起僅接受具有獨立操作資格者預約使用,全面暫停受理委託/陪同操作。而貴儀confocal僅受理單純樣品委託服務。

[報名至5/20]國家同步輻射研究中心111年度先進光源暑期實習

國家同步輻射研究中心 (以下簡稱國輻中心) 擁有性能優異的超高亮度光源,為學術科技及產業界拓展跨領域尖端科學研究的利器。本中心自2013年開辦第一屆先進光源暑期科學實習以來,已培育許多年輕一輩的先進光源應用研究人才,透過課程理論與實驗的結合,增加大學生對同步加速器光源的深刻理解,激發青年學子對科學應用的興趣。

今(111)年度的「111年度先進光源暑期科學實習」將於7月4日至7月29日於國輻中心舉辦。活動內容包含課程與實驗兩部分:第一週為基礎課程教學,第二至四週為實驗室或實驗站實習。實習期間除了學習基本光源與應用原理的精彩課程,學生也能有機會進入其感興趣的實驗室參與科學實驗,並於實習結束前參與實驗成果報告競賽,且頒發實習證書。國輻中心提供了多元研究領域的實驗室讓同學們選擇,包括物理、化學、生命科學、分子科學與材料科學等。學生將可結合自身的專長,使用同步輻射相關技術,如結構分析、能譜學、顯微術與加速器科技等展開進一步的研究,歷屆參與的同學皆表示獲益良多,並有許多同學畢業後進入相關領域研究所繼續研讀。

本實習活動預定招收30名學生,報名後將由國輻中心學程委員會審核。

實習期間的食宿費用將由國輻中心提供補助,詳細內容及報名表格請參閱報名網頁

本校110年度第2梯次「學生優良研究成果獎勵」自即日起至111年5月23日(一)前受理申請,請查照周知。

 通知

 

主旨:本校110年度第2梯次「學生優良研究成果獎勵」自即日起至111年5月23日(一)前受理申請,敬請協助公告所屬學生或教師周知,請查照。

 

說明:

一、研發處業於111年5月6日以陽明交大研企二字第1110016629號書函 (附件1) 通知全校各學術單位,第2梯次受理本校學生110年度衍生之研究成果項目。敬請各學院再次協助公告,並完成院內申請案件資格確認後批次彙送至本處辦理,逾期恕不受理。

(一)研究成果項目受理區間:110年度 (110年1月1日至110年12月31日止)

(二)申請資格:依「國立陽明交通大學學生優良研究成果獎勵要點」辦理 (附件2)

(三)申請流程:

  1. 填寫申請表並檢附佐證資料:
    請申請人(學生)填妥「110年度學生優良研究成果獎勵申請表」(附件3),並完成「申請人」及「指導教授」親筆簽名 (電子簽名亦可) 及檢附相關佐證文件,再提交至所屬系所辦公室辦理資格初審。
  2. 提交所屬系所、學院完成資格初審:
    敬請協助確認學生所提研究成果確實為「在學期間以本校名義獲獎」或「在學期間完成期刊論文投稿並於110年度被接受或發表者」。

(四)申請應附文件:
   敬請申請人 (學生) 將下列資料「紙本」及「電子檔」皆提送至所屬系所、學院進行辦理。

  1. 參加競賽獲獎請檢附以下資料:
    • 學生榮獲學術與專業性競賽獎項獎勵申請表 (附件3:中英文版請擇一填寫即可)
    • 團隊參賽者請貢獻度聲明書 (附件4)
    • 獲獎證明、競賽辦法及其他佐證資料,如獲獎作品照片或影音檔等
  2. 獲會議論文獎請檢附以下資料:
    • 學生優良會議論文獎勵申請表 (附件3:中英文版請擇一填寫即可)
    • 獲獎證明及會議資訊文件,如大會手冊、官方網站頁面或論文被接受函等足資證明會議名稱、時間與地點之文件
    • 檢附「交大校區各學院110年度頂尖與重要國際會議清單」(附件5) 供參考
    • 由於陽明校區各學院尚無110年度頂尖與重要國際會議清單,如需申請本項目,敬請個案簽辦受理
  3. 優良期刊論文請檢附以下資料:
    • 學生優良期刊論文獎勵申請表 (附件3:中英文版請擇一填寫即可)
    • 論文被接受函 (以完整信件提供,勿剪貼列印) 或已發表論文全文 (得以WOS資料庫論文檢索畫面取代,詳附件6)
    • JCR資料庫檢索所投稿期刊的Rank Factor畫面 (附件7)

 

二、本次110年度第2梯次「學生優良研究成果獎勵」申請資料,敬請於受理截止日111年5月23日(一)前送交系所辦公室收件窗口辦理 (資訊如下)。若有任何疑問,亦歡迎來信或來電詢問,謝謝幫忙!

 

 

[已徵得]國立陽明交通大學生物科技學院生物科技學系聘請教師啟事

一、師資需求名額:約聘教授一名。

二、領域專長:為配合本校及院系跨領域教學研究之發展及培育國際生醫人才之需求,申請人需具備下列條件:

  1. 基礎生命相關科學及跨領域生物科技相關研究及教學經驗。
  2. 資深且具國際研究聲望。
  3. 具帶領跨領域生醫相關研究團隊經驗。

三、應徵截止日期:隨到隨審。

四、應提送資料:(敬請提供電子檔資料)
個人資料(含學、經歷)及研究成果。

聯絡人:
〈30050〉新竹市博愛街75號

國立交通大學 生物科技學院 生科系所聯席教評會 賴小姐收

Tel:+886-3-5712121轉56983

E-Mail:meiling@nycu.edu.tw

肝癌術後復發精準預測,榮陽交團隊何信瑩老師發表智慧醫療研發成果

國立陽明交通大學臨床醫學研究所、臺北榮總胃腸肝膽科主任黃怡翔教授所領導的肝癌研究團隊,與陽明交大生物資訊及系統生物研究所何信瑩教授的智慧型計算實驗室共同合作,統整臺北榮總過去十年肝癌手術病例,結合臨床與電腦斷層影像資訊,以演化學習創新研發肝癌手術後復發預測模型,有效提升預測準確度,研究成果已發表於2021年11月國際知名期刊《Liver Cancer》。何信瑩教授與臺北榮總合作建立的「生醫演化學習平台:肝癌診療決策支援系統」也榮獲2021國家新創獎:學研新創獎。

臺北榮總胃腸肝膽科李懿宬醫師指出,肝癌為台灣十大死因第二位,即使接受手術治療,仍有約70%的病人會在五年內復發。過去研究僅使用臨床資料建立手術後復發預測模型,準確度有很大的改善空間。由於人工智慧AI時代的來臨,陽明交大團隊將電腦斷層放射組學(Radiomics)加入分析,建立AI預測模型,大幅提升肝癌手術後復發的預測準確度。對於高復發風險的病人,醫師能加強術後的追蹤,及早偵測腫瘤復發與治療。

何信瑩教授所研發的「智慧型演化學習平台」,以演化學習與深度學習應用於各種資料的數學建模、分析與預測,包含醫學影像、臨床數據、基因表現分析等,可以透過少量資料開發出準確度高的AI模型。這次的研究顯示演化學習產生之預測模型,準確度優於其他常見的機器學習模型,也優於傳統醫學統計分析模型。未來朝向加入病理和基因表現等資訊,有望再持續提升預測準確度。

李懿宬醫師表示,醫療已進入AI輔助的時代,可應用於影像診斷、預後風險分析、決策輔助、醫療資訊管理等面向。臺灣具有AI資訊科技的優勢、普及與高水準的醫療環境,有實力在全世界引領人工智慧醫療。臺北榮總肝癌團隊與陽明交大AI團隊合作,目標在建立肝癌診療決策支援系統,包含各期別肝癌偵測和治療預後模型,期待不久的將來能導入臨床,實際嘉惠醫師與病人。

 

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