导师简介
如果你想申请香港科技大学 化学与生物工程系博士，那今天这期文章解析可能对你有用！今天Mason学长为大家详细解析香港科技大学的Prof.Lam的研究领域和代表文章，同时，我们也推出了新的内容“科研想法&开题立意”，为同学们的科研规划提供一些参考，并且会对如何申请该导师提出实用的建议！方便大家进行套磁！后续我们也将陆续解析其他大学和专业的导师，欢迎大家关注！
教授现为香港科技大学化学与生物工程系教授，并担任工程教育创新中心主任。教授拥有麻省理工学院化学工程博士学位，长期从事化学与生物工程领域的研究，尤其专注于生物信息学、质谱技术、代谢组学、微生物组学和蛋白质组学等方向。他的研究不仅在基础科学方面取得了突破，还推动了相关技术的实际应用，尤其在生物医学和环境科学领域具有广泛影响。
研究领域
教授的教学与研究涵盖多个领域，具体包括：
- 生物信息学（Bioinformatics）：通过生物数据的分析与建模，探索生物系统的内在规律。
- 质谱技术（Mass Spectrometry）：开发并应用质谱技术，以精确分析与鉴定复杂的生物分子
- 代谢组学（Metabolomics）：研究代谢物的变化及其在生物体内的动态过程，特别是在疾病相关的代谢变化中。
- 微生物组学（Microbiomes and Microbial Communities）：研究微生物群落与宿主的相互作用及其在生态和生物医学中的作用。
- 蛋白质组学（Proteomics）：利用先进的技术全面分析细胞和组织中的蛋白质，研究其在生物学过程中的作用。
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 研究内容：该论文探索了如何利用来自进化上距离较远的生物体的串联质谱数据，验证假发现率估计方法的有效性。 重要发现：提出了一种新的质谱数据处理方法，有效减少了假发现率估计中的误差。
2 "Targeted Protein O-GlcNAcylation Using Bifunctional Small Molecules"
期刊：Journal of the American Chemical Society, 2024年4月 研究内容：本研究探讨了双功能小分子在蛋白质O-GlcNAcylation中的应用，旨在揭示其在调控蛋白质功能中的潜力。 重要发现：开发的双功能小分子能够精确调控蛋白质的O-GlcNAcylation修饰，并展示了其在疾病治疗中的潜在应用。
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 研究内容：本文采用比较蛋白质组学的方法，分析了人类肝细胞暴露于银纳米颗粒后不同的肝毒性机制。 重要发现：银纳米颗粒通过多途径引起肝细胞损伤，主要通过氧化应激和细胞凋亡。
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 研究内容：该研究探讨了基于Elasnin的涂层在抑制早期海洋生物膜形成中的机制。 重要发现：Elasnin涂层通过阻止生物膜的形成，展现了在海洋环境中的应用潜力。
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 研究内容：本研究提出了一种基于深度学习的全光谱和片段离子强度预测方法，用于构建高质量的谱库。 重要发现：深度学习算法提高了质谱数据的准确性，并有效优化了谱库的质量。
6 "metaSpectraST: an unsupervised and database-independent analysis workflow for metaproteomic MS/MS data using spectrum clustering"
期刊：Microbiome, 2023年8月 研究内容：提出了一种无监督的分析工作流程，利用光谱聚类技术处理元蛋白质组学的质谱数据。 重要发现：该方法不依赖数据库，能够有效处理复杂的元组学数据。
项目分析
1. "High-resolution single-cell multi-omics: Joint profiling of multiple types of biomolecules in the same single cell"
研究领域：单细胞分析、组学技术 研究内容：该项目旨在开发高分辨率的单细胞多组学技术，用于联合分析同一细胞中的多种生物分子。 重要发现：提出了新的单细胞多组学联合分析方法，可以更精细地揭示细胞内的生物学现象。
2. "Rethinking spectrum-spectrum matching for peptide identification in proteomics: a Bayesian approach"
研究领域：蛋白质组学、质谱数据分析 研究内容：该项目提出了一种基于贝叶斯方法的肽段鉴定方法，重新审视了质谱数据匹配中的问题。 重要发现：贝叶斯方法提高了质谱数据匹配的准确性和可靠性。
3. "Proteomic investigation of evolved antibiotic tolerance in Staphylococcus aureus mutant strains from adaptive laboratory evolution"
研究领域：抗生素耐药性、蛋白质组学 研究内容：该项目通过蛋白质组学分析了通过适应性实验演化出的金黄色葡萄球菌突变株的抗生素耐药性。 重要发现：抗生素耐药性通过特定的蛋白质表达变化产生。
研究想法
1. 高分辨率单细胞多组学分析的进一步拓展
- AI与机器学习优化数据整合与解读：利用人工智能（AI）与机器学习进一步提升单细胞多组学数据的整合与解读，尤其是在单细胞层面发现微观差异与生物学规律。
- 结合空间组学与单细胞分析：探索结合空间组学与单细胞分析技术，研究肿瘤微环境或其他复杂生物体系中的细胞异质性，揭示其在疾病发生与发展中的关键作用。
2. 基于质谱数据的多肽信息存储与提取技术
- 高效肽段选择算法的开发：设计高效的肽段选择算法，以提高信息存储密度，使质谱数据存储不仅限于生物样本数据，还能够拓展至一般信息存储应用，提升数据存储的多功能性。
- 质谱数据加密与安全保护机制：基于肽段的编码原理，开发一种新的数据加密与安全保护机制，提高质谱数据存储的隐私性与安全性，防止数据泄漏与篡改。
3. 微生物组与抗生素耐药性研究的深度挖掘
- 系统生物学研究微生物群落的抗药性机制：采用系统生物学方法，研究不同抗生素对微生物群落结构与功能的影响，探索耐药性发展的生态学与代谢机制，揭示群落动态与抗药性之间的内在联系。
- 多层次组学分析耐药性机制：应用高通量组学技术，从基因组、转录组、蛋白质组等多个层次，深入分析耐药性微生物的适应机制，挖掘其耐药性的分子基础。
4. 蛋白质翻译后修饰（PTM）与疾病关联的研究
- PTM在神经退行性疾病中的作用：研究O-GlcNAcylation等翻译后修饰在神经退行性疾病中的作用，探索其作为生物标志物的潜力，为早期诊断提供新的思路。
- 高灵敏PTM鉴定方法的开发：利用质谱技术，开发新型的PTM鉴定方法，提升蛋白质翻译后修饰的检测灵敏度与准确性，为疾病的早期诊断提供更精准的工具。
申请建议
1. 充分了解导师的研究领域与论文
- 阅读导师的研究论文：申请前，学生应详细阅读林教授的相关研究论文，深入理解论文中提出的研究方法、研究结果及其学术影响。
- 精通研究技术：教授的研究涉及多个高端技术，包括质谱分析、单细胞组学、蛋白质组学等。学生应当在相关领域具备扎实的技术基础。
2. 设计有针对性的研究计划
- 结合导师的研究方向：学生在写博士研究计划时，应明确结合导师的研究方向。可以围绕“抗生素耐药性”、“蛋白质翻译后修饰”等话题设计独特的研究问题，并提出可行的研究方法。
- 展示研究创新性：学生还应提出创新性研究点，如结合AI和机器学习在质谱数据中的应用，或者开发新的生物标志物检测方法等。
3. 提供实验室经验和实际技能
- 展示实验室技能：如果学生有相关的实验室工作经验，尤其是在质谱分析、代谢组学、蛋白质组学等领域的实验操作经验，需重点突出。
- 编程和数据分析技能：学生应展示自己在相关技术方面的实际能力，如掌握Python、R语言、MATLAB等编程工具，能够进行数据分析、模型建立和结果解读。
4. 展现个人素质与志向
- 学生应展现出自己对学术研究的浓厚兴趣，并明确阐述自己未来的研究目标及其长远规划。强调自己对生物信息学、质谱技术、微生物学等学科的热情。
博士背景
Benzene,化学化工学院博士生，专注于有机合成化学和绿色化学研究。擅长运用计算化学和人工智能辅助设计方法，探索新型催化剂和环境友好型合成路径。在研究光驱动CO2还原制备高附加值化学品方面取得重要突破。研究成果发表于《Journal of the American Chemical Society》和《Angewandte Chemie》等顶级期刊。
【竞赛报名/项目咨询+微信：mollywei007】
