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｜收获一作论文与导师推荐信！

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2023-09-29 04:09

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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

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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

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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.
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