芝加哥大学贺教授：疾病类遗传突变的生物信息学分析｜收获一作论文与导师推荐信！

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2023-07-28 04:07

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科研主题：芝加哥大学教授——

疾病类遗传突变的生物信息学分析

疾病类遗传突变是引起人类疾病的主要原因之一。突变可以导致蛋白质结构或功能的改变，进而影响基因表达的调控，从而引发疾病的发生与发展。因此，精确地预测突变的功能对于疾病的诊断、治疗和预防具有重要意义。生物信息学是一种研究生物学问题的多学科交叉领域，结合了计算机科学、统计学和生物学等知识与技术。利用生物信息学的方法，特别是机器学习算法，可以从大量的遗传数据中寻找规律和模式，以预测突变的功能。这种方法通过建立模型来学习突变与功能之间的关联，从而使我们能够快速、准确地预测突变的影响。机器学习是一种人工智能的分支，通过训练模型从数据中学习，并根据学习到的知识做出预测或决策。在研究疾病类遗传突变中，机器学习可以利用已知的突变和功能关联信息，构建预测模型，并使用该模型对未知突变进行预测。这种基于机器学习的方法不仅能够提高研究效率，还能够减少实验成本和时间，为突变的功能预测提供了一种快速、准确且可靠的策略。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等顶级期刊会议中发表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

我们的科研	其他机构科研
教授1v1指导独立一作论文	10-20人班课共同一作论文
教授直接指导论文	教授不指导论文
Research论文	Review论文
100%有推荐信	不全都有推荐信
EDU邮箱推荐信	私人邮箱推荐
教授进群随时直接联系华人教授汉语指导	只能在班课会议上沟通英文授课听不懂

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适合人群

留学申请：计划申请生物信息/数据科学/统计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、机器学习、论文撰写等技能的同学

具体安排

Week 1

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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