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科研主题：芝加哥大学贺教授——
基于全基因组关联(GWAS)数据的基因突变问题研究
随着生物信息学和基因测序技术的飞速发展，全基因组关联研究（GWAS）已经成为探索复杂疾病和性状遗传基础的重要工具。GWAS通过检测大量个体的数百万个单核苷酸多态性（SNP）位点，旨在找出与特定疾病或性状相关的基因变异。然而，尽管GWAS已经成功地鉴定出许多与疾病风险相关的基因位点，但这些位点往往只能解释一小部分的遗传变异。这意味着还有大量的遗传变异隐藏在我们尚未探索的区域。其中，基因突变，特别是那些在功能区域或调控区域的突变，可能是导致疾病或性状变异的关键因素。基于GWAS数据的基因突变问题研究，旨在深入挖掘这些数据中的潜在信息，识别和验证与疾病或性状相关的关键突变。这不仅可以帮助我们更好地理解疾病的遗传机制，还可以为疾病的预防、诊断和治疗提供新的靶点。在这样的背景下，对基于GWAS数据的基因突变问题进行深入研究，对于推动遗传学、分子生物学和医学的发展具有重要的理论和实践价值。本次科研将结合当前技术前沿以及学生的相关经历和需求，展开1v1科研指导服务。此外，学生也可以定制其他专业的科研课题。
特邀
导师
指南者留学特邀导师：贺教授
芝加哥大学（US排名:6）副教授
在Nature,Cell等顶级期刊会议上发表20余篇论文
研究方向包括：全基因组关联、外显子测序、单细胞转录组、肿瘤基因组学等
我们的优势
我们的名校科研
其他机构科研
教授1v1指导
10-20人班课
提供更个性化的科研教学指导
学生不容易得到个人化的关注
独立一作论文
共同一作论文
让学生全面地参与研究项目，从而获得更多的学术成就和独立思考的能力
导致学生的贡献被稀释，不容易凸显个人能力
教授直接指导论文
教授不指导论文
直接从资深专家那里获取知识和经验，有利于论文的高质量完成
缺乏专业指导，导致论文质量不高
Research论文
Review论文
强调实际研究和数据收集，更容易在学术界得到认可
更侧重于理论分析而非数据研究，不容易得到学术认可
100%有推荐信
不全都有推荐信
确保学生在留学申请时有强有力的推荐支持
缺乏推荐信会影响将来的留学申请
EDU邮箱推荐信
私人邮箱推荐
使用教育邮箱发送的推荐信更具权威性
缺乏权威性，不容易被接受
教授进群随时直接联系
只能在班课会议上沟通
便于实时解答疑问和及时获取反馈
缺乏及时和个性化的反馈
华人教授汉语指导
英文授课听不懂
使用汉语讲授专业知识内容更容易消化理解
用英文讲授高深的专业知识内容会形成语言障碍影响学习的质量
你将收获
国际会议论文发表
名校推荐信
全方位助力留学申请
适合人群
留学申请：计划申请生物信息/生物统计/数据科学/生命科学等相关专业的同学
提升背景：希望增加深度学术研究经历，提升独立研究能力的同学
锻炼技能：想要掌握人工智能领域知识，包括Python、数据处理、论文撰写等技能的同学
具体安排
Week 1
Find the Topic
  • 1V1 office hour
  • Find the topic
Week 2
Machine 
Learning
Algorithms I
  • Supervised Learning and Unsupervised Learning
  • Categorical Variable and Continuous Variable
  • Linear Models
Week 3
Machine 
Learning 
Algorithms II
  • Multicollinearity
  • Entropy
  • Decision Tree
Week 4
Machine 
Learning 
Algorithms III
  • Advanced Tree Based Models
  • Neural Network
  • Unstructured Data
Week 5
Data 
Analysis
  • 1V1 office hour
  • Try to analyze the data
Week 6-8
Implementation of 
Machine 
Learning Algorithms
  • 1V1 office hour
  • Apply machine learning algorithms to make predictions.
Week
9-12
Paper
Writing
  • Discussion & Paper Writing
  • Submit Paper   
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科研
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