National Phd in Systems Medicine
Doctoral programme (PhD)
A.Y. 2022/2023
Study area
Medicine and Healthcare
PhD Coordinator
Il dottorato in Medicina dei Sistemi si pone l'obiettivo di dotare medici e scienziati di una formazione teorica e tecnologica interdisciplinare nelle scienze biomediche da applicare alle problematiche della medicina di precisione, con l'obiettivo di formare figure professionali in grado di affrontare strategie tecnologiche e terapeutiche altamente complesse con approcci multidisciplinari.
L?obiettivo principale è quello di generare esperti in diverse discipline e quindi capaci di: i) gestire settori emergenti della medicina (es. biologia quantitativa, biomarcatori, medicina personalizzata, ecc.); ii) svolgere attività di ricerca in team multidisciplinari orientati alla soluzione di problemi biomedici e iii) analizzare i problemi bio-psico-sociali che caratterizzano le malattie acute e croniche eil processo di medicina personalizzata.
A tale scopo il programma si articola in 4 curricula/aree di competenza ciascuna con la propria specificità. In particolare il curriculum in Oncologia Molecolare si pone l'obiettivo di formare la prossima generazione di leader scientifici nei campi dell'oncologia molecolare tra cui genetica del cancro, genomica, proteomica e immunologia del cancro. Il curriculum in Genetica Umana si pone come obiettivo quello di applicare la conoscenza della moderna biologia cellulare e molecolare alla diagnosi, alla prevenzione e alla cura delle malattie genetiche umane, integrandole con la bioinformatica, la genomica funzionale e la biologia dei sistemi per approdare alla terapia genica. Il curriculum in Medical Humanities affronta il tema della personalizzazione in medicina e si pone l'obiettivo di formare studiosi competenti nei settori dei fondamenti delle scienze della vita, delle discipline umanistiche, della psicologia, delle scienze cognitive e delle relazioni tra biomedicina e la società. Infine il curriculum di Biologia Computazionale integra le scienze quantitative con la biologia applicata per fornire agli studiosi strumenti quantitativi, che consentano loro di gestire i big data ottenuti con high-throughput technologies (next-generation sequencing, proteomica su larga scala). Le 4 aree sopra descritte si intersecano tra loro e sono il punto di partenza per pensare ad un dottorato ad ampio respiro inter e multidisciplinare che potrà facilmente accogliere al suo interno altre aree di competenza.
In questo contesto, il programma di dottorato prevede: i) percorsi formativi ad hoc (es. corsi e cicli di seminari); ii) progetti di ricerca innovativi, sia di base che clinica, da svolgersi all?interno delle Istituzioni che afferiscono al network di SEMM, in discipline quali l'oncologia, l?immunologia, la genetica, la bioinformatica con particolare attenzione alle scienze ?omiche? (genomica, trascrittomica, proteomica, metabolomica, radiomica); iii) attività di tutoraggio sulle attività di ricerca (Journal Club; data club; report annuali; e incontri annuali con il team di relatori, composto da supervisore, relatore interno e relatore esterno); iv) accesso a piattaforme tecnologiche avanzate come imaging in vitro e in vivo; genomica con Next Generation Sequencing (NGS); proteomica; metabolomica e diagnostica cellulare; ed eventualmente v) stage formativi o summer schools nelle Istituzioni/Centri d?eccellenza che fanno parte del network.
Per quanto riguarda i percorsi formativi ad hoc, questi includono corsi, attività seminariali, e attività trasversali. Nello specifico i corsi sono suddivisi in i) corsi obbligatori per dare una base di conoscenza nelle diverse aree (es. etica nella ricerca; statistica, bioinformatica, terapia genica, genomica; proteomica; ecc.); ii) corsi specialistici a scelta per soddisfare le esigenze formative dell?ambito della ricerca svolta (es. biologia strutturale; immunologia; epidemiologia; programming ecc.) e iii) corsi in competenze trasversali (imprenditorialità, gestione dei dati; scientific writing; open science; science communication ecc.) per colmare i gap tra i vari settori e favorire il dialogo tra le diverse discipline e professionalità. Per quanto riguarda i seminari il programma prevede quattro tipologie di seminari: i) seminari interni; seminari esterni; seminari organizzati dagli studenti integrati da journal club in presenza del relatore e iii) tavole rotonde/dibattiti a tema. Infine le attività complementari prevedono il coinvolgimento degli studenti i) nella proposta e organizzazione di corsi facoltativi; ii) nell?organizzazione di conferenze scientifiche nazionali e internazionali (PhD meetings) e iii) nella proposta e organizzazione di workshops.
L?obiettivo principale è quello di generare esperti in diverse discipline e quindi capaci di: i) gestire settori emergenti della medicina (es. biologia quantitativa, biomarcatori, medicina personalizzata, ecc.); ii) svolgere attività di ricerca in team multidisciplinari orientati alla soluzione di problemi biomedici e iii) analizzare i problemi bio-psico-sociali che caratterizzano le malattie acute e croniche eil processo di medicina personalizzata.
A tale scopo il programma si articola in 4 curricula/aree di competenza ciascuna con la propria specificità. In particolare il curriculum in Oncologia Molecolare si pone l'obiettivo di formare la prossima generazione di leader scientifici nei campi dell'oncologia molecolare tra cui genetica del cancro, genomica, proteomica e immunologia del cancro. Il curriculum in Genetica Umana si pone come obiettivo quello di applicare la conoscenza della moderna biologia cellulare e molecolare alla diagnosi, alla prevenzione e alla cura delle malattie genetiche umane, integrandole con la bioinformatica, la genomica funzionale e la biologia dei sistemi per approdare alla terapia genica. Il curriculum in Medical Humanities affronta il tema della personalizzazione in medicina e si pone l'obiettivo di formare studiosi competenti nei settori dei fondamenti delle scienze della vita, delle discipline umanistiche, della psicologia, delle scienze cognitive e delle relazioni tra biomedicina e la società. Infine il curriculum di Biologia Computazionale integra le scienze quantitative con la biologia applicata per fornire agli studiosi strumenti quantitativi, che consentano loro di gestire i big data ottenuti con high-throughput technologies (next-generation sequencing, proteomica su larga scala). Le 4 aree sopra descritte si intersecano tra loro e sono il punto di partenza per pensare ad un dottorato ad ampio respiro inter e multidisciplinare che potrà facilmente accogliere al suo interno altre aree di competenza.
In questo contesto, il programma di dottorato prevede: i) percorsi formativi ad hoc (es. corsi e cicli di seminari); ii) progetti di ricerca innovativi, sia di base che clinica, da svolgersi all?interno delle Istituzioni che afferiscono al network di SEMM, in discipline quali l'oncologia, l?immunologia, la genetica, la bioinformatica con particolare attenzione alle scienze ?omiche? (genomica, trascrittomica, proteomica, metabolomica, radiomica); iii) attività di tutoraggio sulle attività di ricerca (Journal Club; data club; report annuali; e incontri annuali con il team di relatori, composto da supervisore, relatore interno e relatore esterno); iv) accesso a piattaforme tecnologiche avanzate come imaging in vitro e in vivo; genomica con Next Generation Sequencing (NGS); proteomica; metabolomica e diagnostica cellulare; ed eventualmente v) stage formativi o summer schools nelle Istituzioni/Centri d?eccellenza che fanno parte del network.
Per quanto riguarda i percorsi formativi ad hoc, questi includono corsi, attività seminariali, e attività trasversali. Nello specifico i corsi sono suddivisi in i) corsi obbligatori per dare una base di conoscenza nelle diverse aree (es. etica nella ricerca; statistica, bioinformatica, terapia genica, genomica; proteomica; ecc.); ii) corsi specialistici a scelta per soddisfare le esigenze formative dell?ambito della ricerca svolta (es. biologia strutturale; immunologia; epidemiologia; programming ecc.) e iii) corsi in competenze trasversali (imprenditorialità, gestione dei dati; scientific writing; open science; science communication ecc.) per colmare i gap tra i vari settori e favorire il dialogo tra le diverse discipline e professionalità. Per quanto riguarda i seminari il programma prevede quattro tipologie di seminari: i) seminari interni; seminari esterni; seminari organizzati dagli studenti integrati da journal club in presenza del relatore e iii) tavole rotonde/dibattiti a tema. Infine le attività complementari prevedono il coinvolgimento degli studenti i) nella proposta e organizzazione di corsi facoltativi; ii) nell?organizzazione di conferenze scientifiche nazionali e internazionali (PhD meetings) e iii) nella proposta e organizzazione di workshops.
Tutte le classi di laurea magistrale - All classes master's degree
Dipartimento di Oncologia ed Ematologia-Oncologia - Via Adamello, 16 - 20139 MILANO (MI)
- Main offices
Dipartimento di Oncologia ed Ematologia-Oncologia - Via Adamello, 16 - 20139 MILANO (MI) - Degree course coordinator: Saverio Minucci
[email protected] - Degree course website
https://www.semm.it/education
Title | Professor(s) |
---|---|
Genomics of Cancer and Targeted Therapies
Curriculum: Molecular Oncology |
A. Bardelli UNITO
|
Impact of DNA repair pathways inactivation in colorectal cancers
Curriculum: Molecular Oncology |
A. Bardelli UNITO
|
Molecular, computational and clinical profiles of colorectal cancer
Curriculum: Molecular Oncology |
A. Bardelli UNITO
|
Studying the dynamics of the higher-order chromatin structure using multi-omics and molecular dynamics simulations.
Curriculum: Computational Biology |
M. Bienko HT
N. Soranzo Univ. Cambridge
|
Studying the eukaryotic genome in 3D
Curriculum: Molecular Oncology |
M. Bienko HT
N. Soranzo Univ. Cambridge
|
Rewiring the human karyotype: what can engineered chromosomal translocations teach us about the 3D genome structure and function?
Curriculum: Molecular Oncology |
M. Bienko HT
N. Soranzo Univ. Cambridge
|
Multi-OMIC integration of epigenomics and proteomics data from cancer clinical samples, for epigenetic biomarkers identification and dissection of novel targets
Curriculum: Molecular Oncology |
|
Nuclear Proteomics to Study Gene Expression Regulation in Cancer
Curriculum: Molecular Oncology |
|
An integrative analysis framework between RNA synthesis and decay.
Curriculum: Computational Biology |
L. Calviello HT
|
RNP dynamics along the mRNA in normal and mis-regulated translation.
Curriculum: Computational Biology |
L. Calviello HT
|
Charting and understanding the molecular basis of Myc-driven replicative stress
Curriculum: Molecular Oncology |
S. Campaner IIT
|
Genomics Science
Curriculum: Molecular Oncology |
S. Campaner IIT
|
Analysis of non-coding genome and transcriptome
Curriculum: Computational Biology |
P. Carninci HT
|
Functional Genomics
Curriculum: Computational Biology |
P. Carninci HT
|
Molecular Mechanisms of mRNA Modifying Machines
Curriculum: Molecular Oncology |
A. Casanal HT
|
RNA modifications and their role
Curriculum: Molecular Oncology |
A. Casanal HT
|
Thyroid Biology
Curriculum: Molecular Oncology |
A. Casanal HT
|
Structural and functional characterization of thyroid trafficking factors
Curriculum: Molecular Oncology |
A. Casanal HT
|
In situ structural characterization of thyroid cell models
Curriculum: Molecular Oncology |
A. Casanal HT
|
Understanding how vertebrate stem cells maintain genome stability
Curriculum: Molecular Oncology |
|
Understanding the role of tumor suppressor genes BRCA1/2 at the intersection of DNA repair and epigenetic regulation in stem cells and cancer
Curriculum: Molecular Oncology |
|
Uncovering molecular networks mediating stress vulnerability and genetic risk for brain disorders
Curriculum: Computational Biology |
J. Davila-Velderrain HT
|
Cellular complexity of the human brain in development and neurodegeneration
Curriculum: Computational Biology |
J. Davila-Velderrain HT
|
Endocytosis, signaling and cancer
Curriculum: Molecular Oncology |
|
Role of Epsin3-mediated E-Cadherin endocytosis in partial EMT, breast cancer cell invasion and metastasis.
Curriculum: Molecular Oncology |
|
Investigating the mechanisms of eccDNA accumulation following DNA damage
Curriculum: Molecular Oncology |
Y. Doksani IFOM
|
Replication Stress Response
Curriculum: Molecular Oncology |
Y. Doksani IFOM
|
Dissecting immune developmental trajectories with single-cell genomics
Curriculum: Computational Biology |
C. Domínguez Conde HT
N. Soranzo Univ. Cambridge
|
Understanding early-life human immunity and immune-mediated diseases in children using cutting-edge genomic and computational methods
Curriculum: Computational Biology |
C. Domínguez Conde HT
N. Soranzo Univ. Cambridge
|
Computational Phenotyping with Machine Learning
Curriculum: Computational Biology |
C. Glastonbury HT
N. Soranzo Univ. Cambridge
|
Application of machine learning techniques to any aspect of human genetic discovery
Curriculum: Computational Biology |
C. Glastonbury HT
N. Soranzo Univ. Cambridge
|
Morphology of neural stem cells as the root of malformations of cortical development
Curriculum: Molecular Oncology |
N. Kalebic HT
|
Molecular mechanisms underlying brain development and evolution
Curriculum: Molecular Oncology |
N. Kalebic HT
|
How does the morphology of glioblastoma stem cells affect their proliferation and invasiveness?
Curriculum: Molecular Oncology |
N. Kalebic HT
|
Metabolic targeting of tumors escape pathways
Curriculum: Molecular Oncology |
V. Longo IFOM
|
Longevity and Cancer
Curriculum: Molecular Oncology |
V. Longo IFOM
|
Mechanistics of Wnt-dependent self-renewal of intestinal stem cells
Curriculum: Molecular Oncology |
M. Mapelli IEO
|
Molecular Basis of Asymmetric Cell Divisions
Curriculum: Molecular Oncology |
M. Mapelli IEO
|
Translational studies in clinical trials to identify biomarkers for response prediction, diagnosis and genetic risk
Curriculum: Computational Biology |
L. Mazzarella IEO
|
Translational oncology
Curriculum: Computational Biology |
L. Mazzarella IEO
|
Molecular and functional analysis of heterogeneity in pancreatic cancer
Curriculum: Molecular Oncology |
G. Natoli IEO
|
Transcriptional Control in Inflammation and Cancer
Curriculum: Molecular Oncology |
G. Natoli IEO
|
Transcriptional and Epigenetic mechanisms provided by Noncoding RNAs in human cancer
Curriculum: Molecular Oncology |
F. Nicassio IIT
|
Noncoding Genome in Development and Disease
Curriculum: Molecular Oncology |
F. Nicassio IIT
|
Charting the regulatory T cell molecular blueprints in the human cancer microenvironment by the combined analysis of “omics” and spatially resolved datasets
Curriculum: Computational Biology |
M. Pagani IFOM
|
Epigenetic Mechanisms in Cancer
Curriculum: Computational Biology |
M. Pagani IFOM
|
Exploring molecular and cellular mechanisms of cancer progression and metastases
Curriculum: Molecular Oncology |
|
Molecular mechanisms of tumorigenesis
Curriculum: Molecular Oncology |
|
Molecular mechanisms of tumorigenesis from a computational point of view
Curriculum: Computational Biology |
|
Analyses of the genetic and phenotypic evolution at single-cell level of normal and cancer stem cells
Curriculum: Computational Biology |
|
Development of artificial intelligence for multi-parametric MRI of prostate
Curriculum: Computational Biology |
M. Pelizzola IIT
|
The role of RNA modifications in the onset of breast cancer spliceosomal vulnerability
Curriculum: Computational Biology |
M. Pelizzola IIT
|
Prediction of the eubiosis/dysbiosis state through a machine-learning based integrative omics data analysis
Curriculum: Computational Biology |
G. Pesole UNIBA
|
Study of the microbiome in clinical and environmental samples using metagenomic approaches
Curriculum: Computational Biology |
G. Pesole UNIBA
|
Cilia structure, dynamics and function in human health and disease
Curriculum: Molecular Oncology |
G. Pigino HT
|
Understanding the underlying molecular mechanisms of ciliary functions and dysfunctions
Curriculum: Molecular Oncology |
G. Pigino HT
|
Predicting mechanisms of resistance evolution
Curriculum: Computational Biology |
F. Pinheiro HT
|
Predicting ecological and evolutionary processes
Curriculum: Computational Biology |
F. Pinheiro HT
|
Ubiquitin in RNPs phase separation and dynamics and its relevance in neurodegenerative disorders
Curriculum: Molecular Oncology |
|
Molecular Machines in Signalling Pathways
Curriculum: Molecular Oncology |
|
Intelligent data platform for Individualized LUNG cancer care decision making
Curriculum: Medical Humanities |
|
Psycho-social behavior and immune system: Developing an integrated model of care
Curriculum: Medical Humanities |
|
Developing integrated health behavioural models to prevent cancer disease
Curriculum: Medical Humanities |
|
Effects of adjuvant endocrine therapy on cognitive performance in patients with breast cancer: a longitudinal study
Curriculum: Medical Humanities |
|
Healthy aging and the human microbiome
Curriculum: Computational Biology |
N. Segata UNITN
|
The horizontal transmission of the human microbiome and biomedical applications
Curriculum: Computational Biology |
N. Segata UNITN
|
Cardiometabolic risk in an Italian population
Curriculum: Computational Biology |
N. Soranzo Univ. Cambridge
|
Unravelling the function of genetic variation associated with blood and immune disease
Curriculum: Computational Biology |
N. Soranzo Univ. Cambridge
|
Investigating cell type-specific molecular and genetic associations to autoimmune diseases
Curriculum: Computational Biology |
B. Soskic HT
N. Soranzo Univ. Cambridge
|
Variation in the immune system
Curriculum: Computational Biology |
B. Soskic HT
N. Soranzo Univ. Cambridge
|
Subcellular Imaging of Evolving Patient-Derived Tumour Organoid Models
Curriculum: Molecular Oncology |
A. Sottoriva HT
|
Predicting cancer evolution
Curriculum: Molecular Oncology |
A. Sottoriva HT
|
Cell biology of brain development and evolution
Curriculum: Molecular Oncology |
E. Taverna HT
G. Testa
|
Stem cell identity in brain development
Curriculum: Molecular Oncology |
E. Taverna
|
NeuroCOVID: experimental disease modelling for tackling brain vulnerability in COVID19 at high resolution
Curriculum: Molecular Oncology |
|
Stem Cell and Organoid Epigenetics
Curriculum: Molecular Oncology |
|
Deep learning approaches to data integration and multi-omic lineage tracing in ovarian cancer
Curriculum: Computational Biology |
|
Interactive atlas of the developing human brain and brain organoids at single cell resolution for disease modelling of neurodevelopmental disorders
Curriculum: Computational Biology |
|
NeuroCOVID: computational analysis for tackling brain vulnerability in COVID19 at high resolution
Curriculum: Computational Biology |
|
Studying architectural proteins of the human genome by cryo-EM
Curriculum: Molecular Oncology |
A. Vannini HT
|
Molecular basis of RNA Polymerase III transcription in health and disease
Curriculum: Molecular Oncology |
A. Vannini HT
|
Identification of inherited genetic variation that predisposes to the development of neuroblastoma through large-scale genome analysis
Curriculum: Human Genetics |
M. Capasso UNINA, C. Missero UNINA
|
Developing innovative therapeutic strategies for the treatment of brain pathology in mucopolysaccharidoses.
Curriculum: Human Genetics |
A. Fraldi UNINA
C. Missero UNINA
|
Exploiting cell cycle checkpoints for cancer therapy
Curriculum: Molecular Oncology |
D. Grieco UNINA
C. Missero UNINA
|
Lab-on-chip microfluidic platforms for biomedical applications
Curriculum: Human Genetics |
S. Guido UNINA
|
Exploring gene regulatory networks in squamous cell carcinoma
Curriculum: Molecular Oncology |
C. Missero UNINA
|
Functional Genomics to tackle Metastatic Brain Tumor Microenvironment (MBTM)
Curriculum: Molecular Oncology |
M. Zollo UNINA
|
Mucosal Immunology
Curriculum: Molecular Oncology |
Rescigno Maria HUNIMED
|
Analyzing the biodiversity of microbiome after dietary intervention
Curriculum: Molecular Oncology |
Rescigno Maria HUNIMED
|
Mapping tumor microenvironment heterogeneity and plasticity through single-cell and spatial transcriptomics
Curriculum: Molecular Oncology |
De Maria Ruggero UNICatt
|
Molecular and clonical oncology
Curriculum: Molecular Oncology |
De Maria Ruggero UNICatt
|
Overcoming the challenge of gene therapy in inborn errors of metabolism with liver damage
Curriculum: Human Genetics |
Pasquale Piccolo Ceinge
Nicola Brunetti-Pierri UNINA
|
Kidney organoids to study rare diseases with renal involvement
Curriculum: Human Genetics |
Brunella Franco UNINA
|
miR-181a/b down regulation as a therapeutic approach for Leigh syndrome
Curriculum: Human Genetics |
Brunella Franco UNINA
|
Mammalian Synthetic Biology approaches to develop Next Generation Whole Cell Biosensors for biotechnology and biomedicine
Curriculum: Human Genetics |
Diego di Bernardo TIGEM
D. Cacchiarelli UNINA
|
Nutrient signaling and metabolic diseases
Curriculum: Human Genetics |
Gennaro Napolitano TIGEM
A. Ballabio UNINA
|
Role of endoplasmic reticulum dynamics in neuromuscular diseases
Curriculum: Human Genetics |
Paolo Grumati TIGEM
A. Ballabio UNINA
|
Multiomics functional genomics to dissect the role of genetic disorders
Curriculum: Human Genetics |
Davide Cacchiarelli UNINA
|
Dissecting the TFEB-mTORC1 lysosomal signaling pathway as central regulator of cellular homeostasis in healthy and disease conditions
Curriculum: Human Genetics |
Andrea Ballabio UNINA
|
Molecular and structural characterization of SARS-CoV-2-induced cellular remodeling.
Curriculum: Human Genetics |
Mirko Cortese TIGEM
A. De Matteis UNINA
|
Gene therapy and genome editing in the retina
Curriculum: Human Genetics |
A. Auricchio UNINA
|
The miRNAs in Eye Function and Disease: new targets for molecular therapy
Curriculum: Human Genetics |
A. Auricchio UNINA
|
1) Generation of innovative gene-independent therapeutic strategies for mitochondrial diseases 2) Targeting mitochondrial turnover in rare and common neurodegenerative diseases
Curriculum: Human Genetics |
Alessia Indrieri TIGEM
B. Franco UNINA
|
Innovative gene therapy approaches for tackling retinal diseases
Curriculum: Human Genetics |
Ivana Trapani TIGEM
A. Auricchio UNINA
|
Applications of spatial transcriptomics technologies to the study of cancer (Ex DM 352/2022)
Curriculum: Molecular Oncology |
|
Generation of anticancer RNA-based vaccines (Ex DM 352/2022)
Curriculum: Molecular Oncology |
|
Biological and molecular mechanisms underlying the cancer development (Ex DM 352/2022)
Curriculum: Molecular Oncology |
A. Bardelli UNITO
|
Identification of novel RNA-based anticancer therapies, and study of their mechanism of action
Curriculum: Molecular Oncology |
Courses list
January 2023
Courses or activities | Professor(s) | ECTS | Total hours | Language |
---|---|---|---|---|
Compulsory | ||||
Biochemistry and Molecular Biology Techniques | 4 | 20 | English | |
From R to Statistics | 6 | 30 | English |
February 2023
Courses or activities | Professor(s) | ECTS | Total hours | Language |
---|---|---|---|---|
Compulsory | ||||
Cancer Genetics | 2 | 10 | English | |
Scientific Writing | 2 | 10 | English |
September 2023
Courses or activities | Professor(s) | ECTS | Total hours | Language |
---|---|---|---|---|
Compulsory | ||||
Immunology | 3 | 16 | English |
January 2023
Courses or activities | Professor(s) | ECTS | Total hours | Language |
---|---|---|---|---|
Compulsory | ||||
From R to Statistics | 6 | 30 | English |
February 2023
Courses or activities | Professor(s) | ECTS | Total hours | Language |
---|---|---|---|---|
Compulsory | ||||
Genomics & Proteomics | 5 | 25 | English | |
Programming | 8 | 40 | English | |
Scientific Writing | 2 | 10 | English |
February 2023
Courses or activities | Professor(s) | ECTS | Total hours | Language |
---|---|---|---|---|
Compulsory | ||||
Scientific Writing | 2 | 10 | English |
May 2023
Courses or activities | Professor(s) | ECTS | Total hours | Language |
---|---|---|---|---|
Compulsory | ||||
Introduction to Quantitative Data Analysis with Spss | 6 | 30 | English |
June 2023
Courses or activities | Professor(s) | ECTS | Total hours | Language |
---|---|---|---|---|
Compulsory | ||||
Digital Interventions in Applied Psychology | 2 | 10 | English |
February 2023
Courses or activities | Professor(s) | ECTS | Total hours | Language |
---|---|---|---|---|
Compulsory | ||||
Scientific Writing | 2 | 10 | English |
Following the programme of study
Contacts
Office and services for PhD students and companies