科研主题：芝加哥大学贺教授——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

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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

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