香港科技大學 (HKUST)博士申請攻略及PhD導師簡介

導師簡介

如果你想申請香港科技大學 化學與(yu) 生物工程係博士，那今天這期文章解析可能對你有用！今天Mason學長為(wei) 大家詳細解析香港科技大學的Prof.Lam的研究領域和代表文章，同時，我們(men) 也推出了新的內(nei) 容“科研想法&開題立意”，為(wei) 同學們(men) 的科研規劃提供一些參考，並且會(hui) 對如何申請該導師提出實用的建議！方便大家進行套磁！後續我們(men) 也將陸續解析其他大學和專(zhuan) 業(ye) 的導師，歡迎大家關(guan) 注！

教授現為(wei) 香港科技大學化學與(yu) 生物工程係教授，並擔任工程教育創新中心主任。教授擁有麻省理工學院化學工程博士學位，長期從(cong) 事化學與(yu) 生物工程領域的研究，尤其專(zhuan) 注於(yu) 生物信息學、質譜技術、代謝組學、微生物組學和蛋白質組學等方向。他的研究不僅(jin) 在基礎科學方麵取得了突破，還推動了相關(guan) 技術的實際應用，尤其在生物醫學和環境科學領域具有廣泛影響。

研究領域

教授的教學與(yu) 研究涵蓋多個(ge) 領域，具體(ti) 包括：

• 生物信息學（Bioinformatics）：通過生物數據的分析與建模，探索生物係統的內在規律。
• 質譜技術（Mass Spectrometry）：開發並應用質譜技術，以精確分析與鑒定複雜的生物分子
• 代謝組學（Metabolomics）：研究代謝物的變化及其在生物體內的動態過程，特別是在疾病相關的代謝變化中。
• 微生物組學（Microbiomes and Microbial Communities）：研究微生物群落與宿主的相互作用及其在生態和生物醫學中的作用。
• 蛋白質組學（Proteomics）：利用先進的技術全麵分析細胞和組織中的蛋白質，研究其在生物學過程中的作用。

研究分析

1 "On the use of tandem mass spectra acquired from samples of evolutionarily distant organisms to validate methods for false discovery rate estimation"

期刊：Proteomics, 2024年3月 研究內(nei) 容：該論文探索了如何利用來自進化上距離較遠的生物體(ti) 的串聯質譜數據，驗證假發現率估計方法的有效性。 重要發現：提出了一種新的質譜數據處理方法，有效減少了假發現率估計中的誤差。

2 "Targeted Protein O-GlcNAcylation Using Bifunctional Small Molecules"

期刊：Journal of the American Chemical Society, 2024年4月 研究內(nei) 容：本研究探討了雙功能小分子在蛋白質O-GlcNAcylation中的應用，旨在揭示其在調控蛋白質功能中的潛力。 重要發現：開發的雙功能小分子能夠精確調控蛋白質的O-GlcNAcylation修飾，並展示了其在疾病治療中的潛在應用。

3 "Comparative proteomic analysis reveals the different hepatotoxic mechanisms of human hepatocytes exposed to silver nanoparticles"

期刊：Journal of Hazardous Materials, 2023年3月 研究內(nei) 容：本文采用比較蛋白質組學的方法，分析了人類肝細胞暴露於(yu) 銀納米顆粒後不同的肝毒性機製。 重要發現：銀納米顆粒通過多途徑引起肝細胞損傷(shang) ，主要通過氧化應激和細胞凋亡。

4 "Mechanistic Insight into the Inhibitory Activity of Elasnin-Based Coating against Early Marine Biofilms"

期刊：Environmental Science and Technology, 2023年6月 研究內(nei) 容：該研究探討了基於(yu) Elasnin的塗層在抑製早期海洋生物膜形成中的機製。 重要發現：Elasnin塗層通過阻止生物膜的形成，展現了在海洋環境中的應用潛力。

5 "Merging Full-Spectrum and Fragment Ion Intensity Predictions from Deep Learning for High-Quality Spectral Libraries"

期刊：Journal of Proteome Research, 2023年12月 研究內(nei) 容：本研究提出了一種基於(yu) 深度學習(xi) 的全光譜和片段離子強度預測方法，用於(yu) 構建高質量的譜庫。 重要發現：深度學習(xi) 算法提高了質譜數據的準確性，並有效優(you) 化了譜庫的質量。

6 "metaSpectraST: an unsupervised and database-independent analysis workflow for metaproteomic MS/MS data using spectrum clustering"

期刊：Microbiome, 2023年8月 研究內(nei) 容：提出了一種無監督的分析工作流程，利用光譜聚類技術處理元蛋白質組學的質譜數據。 重要發現：該方法不依賴數據庫，能夠有效處理複雜的元組學數據。

項目分析

1. "High-resolution single-cell multi-omics: Joint profiling of multiple types of biomolecules in the same single cell"

研究領域：單細胞分析、組學技術 研究內(nei) 容：該項目旨在開發高分辨率的單細胞多組學技術，用於(yu) 聯合分析同一細胞中的多種生物分子。 重要發現：提出了新的單細胞多組學聯合分析方法，可以更精細地揭示細胞內(nei) 的生物學現象。

2. "Rethinking spectrum-spectrum matching for peptide identification in proteomics: a Bayesian approach"

研究領域：蛋白質組學、質譜數據分析 研究內(nei) 容：該項目提出了一種基於(yu) 貝葉斯方法的肽段鑒定方法，重新審視了質譜數據匹配中的問題。 重要發現：貝葉斯方法提高了質譜數據匹配的準確性和可靠性。

3. "Proteomic investigation of evolved antibiotic tolerance in Staphylococcus aureus mutant strains from adaptive laboratory evolution"

研究領域：抗生素耐藥性、蛋白質組學 研究內(nei) 容：該項目通過蛋白質組學分析了通過適應性實驗演化出的金黃色葡萄球菌突變株的抗生素耐藥性。 重要發現：抗生素耐藥性通過特定的蛋白質表達變化產(chan) 生。

研究想法

1. 高分辨率單細胞多組學分析的進一步拓展

• AI與機器學習優化數據整合與解讀：利用人工智能（AI）與機器學習進一步提升單細胞多組學數據的整合與解讀，尤其是在單細胞層麵發現微觀差異與生物學規律。
• 結合空間組學與單細胞分析：探索結合空間組學與單細胞分析技術，研究腫瘤微環境或其他複雜生物體係中的細胞異質性，揭示其在疾病發生與發展中的關鍵作用。

2. 基於(yu) 質譜數據的多肽信息存儲(chu) 與(yu) 提取技術

• 高效肽段選擇算法的開發：設計高效的肽段選擇算法，以提高信息存儲密度，使質譜數據存儲不僅限於生物樣本數據，還能夠拓展至一般信息存儲應用，提升數據存儲的多功能性。
• 質譜數據加密與安全保護機製：基於肽段的編碼原理，開發一種新的數據加密與安全保護機製，提高質譜數據存儲的隱私性與安全性，防止數據泄漏與篡改。

3. 微生物組與(yu) 抗生素耐藥性研究的深度挖掘

• 係統生物學研究微生物群落的抗藥性機製：采用係統生物學方法，研究不同抗生素對微生物群落結構與功能的影響，探索耐藥性發展的生態學與代謝機製，揭示群落動態與抗藥性之間的內在聯係。
• 多層次組學分析耐藥性機製：應用高通量組學技術，從基因組、轉錄組、蛋白質組等多個層次，深入分析耐藥性微生物的適應機製，挖掘其耐藥性的分子基礎。

4. 蛋白質翻譯後修飾（PTM）與(yu) 疾病關(guan) 聯的研究

• PTM在神經退行性疾病中的作用：研究O-GlcNAcylation等翻譯後修飾在神經退行性疾病中的作用，探索其作為生物標誌物的潛力，為早期診斷提供新的思路。
• 高靈敏PTM鑒定方法的開發：利用質譜技術，開發新型的PTM鑒定方法，提升蛋白質翻譯後修飾的檢測靈敏度與準確性，為疾病的早期診斷提供更精準的工具。

申請建議

1. 充分了解導師的研究領域與(yu) 論文

• 閱讀導師的研究論文：申請前，學生應詳細閱讀林教授的相關研究論文，深入理解論文中提出的研究方法、研究結果及其學術影響。
• 精通研究技術：教授的研究涉及多個高端技術，包括質譜分析、單細胞組學、蛋白質組學等。學生應當在相關領域具備紮實的技術基礎。

2. 設計有針對性的研究計劃

• 結合導師的研究方向：學生在寫博士研究計劃時，應明確結合導師的研究方向。可以圍繞“抗生素耐藥性”、“蛋白質翻譯後修飾”等話題設計獨特的研究問題，並提出可行的研究方法。
• 展示研究創新性：學生還應提出創新性研究點，如結合AI和機器學習在質譜數據中的應用，或者開發新的生物標誌物檢測方法等。

3. 提供實驗室經驗和實際技能

• 展示實驗室技能：如果學生有相關的實驗室工作經驗，尤其是在質譜分析、代謝組學、蛋白質組學等領域的實驗操作經驗，需重點突出。
• 編程和數據分析技能：學生應展示自己在相關技術方麵的實際能力，如掌握Python、R語言、MATLAB等編程工具，能夠進行數據分析、模型建立和結果解讀。

4. 展現個(ge) 人素質與(yu) 誌向

• 學生應展現出自己對學術研究的濃厚興趣，並明確闡述自己未來的研究目標及其長遠規劃。強調自己對生物信息學、質譜技術、微生物學等學科的熱情。

博士背景

Benzene,化學化工學院博士生，專(zhuan) 注於(yu) 有機合成化學和綠色化學研究。擅長運用計算化學和人工智能輔助設計方法，探索新型催化劑和環境友好型合成路徑。在研究光驅動CO2還原製備高附加值化學品方麵取得重要突破。研究成果發表於(yu) 《Journal of the American Chemical Society》和《Angewandte Chemie》等頂級期刊。