导师简介
如果你想申请澳洲悉尼大学生命与环境科学学院的博士，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悉尼大学的Professor Jean Yang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！
Jean Yang教授是悉尼大学生命与环境科学学院和查尔斯·佩金斯医学院的教授。她主要从事生物信息学和计算生物学领域的研究，致力于开发新的计算和统计方法来分析和解释生物数据。
Yang教授是澳大利亚科学院和澳大利亚医学科学院的院士，也是多个国际期刊的编辑。她的研究工作获得了多个奖项和荣誉，包括澳大利亚研究理事会的Future Fellowship和澳大利亚科学院颁发的Gottschalk Medal。
研究领域
Yang教授的教学领域主要包括生物信息学、计算生物学、统计学和机器学习。她的研究兴趣集中在开发新的计算和统计方法来分析各种类型的生物数据，如基因组数据、转录组数据、蛋白质组数据和临床数据等。她的研究目标是利用这些方法来解决生物学和医学中的重要问题，如疾病的分子机制、药物反应的预测和个性化医疗等。
研究分析
A novel statistical method for differential expression analysis based on inference from multiple variance components. 这篇论文发表在顶级期刊《Genome Biology》上。Yang教授及其团队开发了一种新的统计方法，用于分析基因表达数据中的差异表达基因。该方法基于多个方差分量的推断，可以更准确地识别差异表达基因，并且对小样本数据和异质性数据具有更好的适应性。这项研究为基因表达数据分析提供了一个新的有力工具。
A computational approach to remove batch effects from single-cell RNA sequencing data. 这篇论文发表在《Nature Protocols》杂志上。单细胞RNA测序技术为研究细胞异质性提供了新的机会，但是批次效应会对数据分析产生重要影响。Yang教授及其团队开发了一种计算方法，可以有效地从单细胞RNA测序数据中去除批次效应，提高了数据分析的准确性和可靠性。这项研究为单细胞RNA测序数据分析提供了一个重要的数据预处理工具。
A statistical framework for detecting differential splicing using RNA sequencing data. 这篇论文发表在《Nucleic Acids Research》杂志上。Yang教授及其团队开发了一个统计框架，用于利用RNA测序数据检测差异剪接事件。该框架采用了一种新的统计检验方法，可以有效地控制假阳性率，提高了差异剪接事件检测的灵敏度和特异性。这项研究为研究基因剪接调控提供了一个有力的计算工具。
A probabilistic framework for detecting rare subtypes in single-cell RNA sequencing data. 这篇论文发表在《Nature Communications》杂志上。单细胞RNA测序数据中往往存在一些稀有的细胞亚型，这些亚型可能在疾病发生和发展中起重要作用。Yang教授及其团队开发了一个概率框架，可以有效地从单细胞RNA测序数据中检测稀有细胞亚型。该框架采用了一种新的贝叶斯方法，可以自动估计稀有亚型的数量和特征。这项研究为研究细胞异质性和稀有细胞类型提供了一个新的计算工具。
An integrative analysis of transcriptomic and proteomic data reveals insights into the molecular mechanisms of colorectal cancer. 这篇论文发表在《EBioMedicine》杂志上。Yang教授与其合作者进行了一项结直肠癌的整合分析，综合利用转录组和蛋白质组数据，揭示了结直肠癌发生发展的分子机制。这项研究发现了几个关键的信号通路和调控网络在结直肠癌中发生了显著变化，为开发新的诊断和治疗策略提供了重要线索。
A network-based approach to predict drug-target interactions using heterogeneous data sources. 这篇论文发表在《Bioinformatics》杂志上。Yang教授及其团队开发了一种基于网络的方法，用于预测药物-靶点相互作用。该方法利用了多种异构数据源，包括药物化学结构、蛋白质序列、基因表达和蛋白质相互作用等，构建了一个整合的药物-靶点相互作用网络。这项研究为药物重定位和新药开发提供了一个有效的计算框架。
项目分析
Developing novel statistical methods for analyzing single-cell RNA sequencing data 这个项目由澳大利亚研究理事会资助，旨在开发新的统计方法来分析单细胞RNA测序数据。Yang教授及其团队开发了一系列新的方法，包括用于去除批次效应的方法、检测差异表达基因的方法、识别细胞亚型的方法等。这些方法极大地提高了单细胞RNA测序数据分析的准确性和效率，为研究细胞异质性提供了重要的计算工具。
Integrative analysis of multi-omics data to identify biomarkers and therapeutic targets for cancer 这个项目由澳大利亚政府资助，旨在通过整合多组学数据来识别癌症的生物标志物和治疗靶点。Yang教授与其合作者收集了大量的基因组、转录组、蛋白质组和临床数据，开发了一套整合分析的计算流程，鉴定了一系列潜在的生物标志物和治疗靶点。这项研究为癌症的早期诊断和个性化治疗提供了重要的候选目标。
Developing machine learning methods for predicting drug response and toxicity 这个项目由制药公司资助，旨在开发机器学习方法来预测药物反应和毒性。Yang教授及其团队收集了大量的药物-靶点相互作用数据、化合物毒性数据和患者临床数据，开发了一套基于深度学习的预测模型。这些模型可以根据药物的化学结构和作用靶点预测其在体内的药代动力学性质和毒性反应，为药物筛选和优化提供了重要的计算工具。
研究想法
基于单细胞多组学数据的肿瘤异质性研究
利用单细胞RNA测序、单细胞ATAC测序等技术，对肿瘤组织进行多组学分析，揭示肿瘤内部的细胞异质性和进化动态。结合Yang教授在单细胞数据分析方面的expertise，开发新的计算方法来整合多组学数据，识别肿瘤中的稀有细胞类型，追踪肿瘤进化的轨迹，探索肿瘤异质性与药物耐受的关系，为精准医疗提供新的思路。
开发新的统计方法用于生物大数据的整合分析
随着高通量测序技术的发展，生物学研究产生了海量的组学数据，如何有效地整合和挖掘这些异构数据是一个巨大的挑战。Yang教授在开发统计方法用于生物数据分析方面有丰富的经验，可以在此基础上，开发新的统计框架和机器学习算法，用于整合基因组、转录组、蛋白质组、代谢组等多层次数据，揭示生物系统的调控网络和功能模块，探索疾病发生发展的分子机制。
构建药物-靶点相互作用的预测模型用于药物重定位
传统的药物开发流程耗时耗力，如何利用已上市药物进行药物重定位是一个很有前景的研究方向。Yang教授在开发药物-靶点相互作用预测方法方面有一定的基础，可以在此基础上，整合药物化学结构、药物副作用、靶点序列、蛋白质相互作用等多种数据，构建一个多模态的药物-靶点相互作用预测模型，用于预测已上市药物的新适应症。还可以进一步利用机器学习方法，优化药物化学结构，设计出更安全、更有效的药物分子。
开发基于人工智能的医学影像分析方法用于疾病诊断
医学影像技术如CT、MRI、PET等在疾病诊断中发挥着重要作用，但是影像数据的分析和解读很大程度上依赖于医生的经验和专业知识。Yang教授在机器学习和统计建模方面有较好的基础，可以探索将深度学习等人工智能技术应用于医学影像分析，开发自动化的影像分析和疾病诊断工具，辅助医生进行疾病筛查和鉴别诊断，提高诊断的效率和准确性。还可以将影像数据与其他临床数据整合分析，构建多模态的疾病预测模型
申请建议
1.提升生物信息学和编程技能
Yang教授主要从事生物信息学和计算生物学的研究，因此对申请者的生物信息学背景和编程技能有较高的要求。建议有意向申请的同学，在本科和硕士阶段就开始系统地学习生物信息学的理论知识和数据分析方法，熟练掌握至少一门编程语言如Python或R。可以通过在线课程、网络教程等资源进行自学，也可以选修学校开设的生物信息学相关课程。此外，要多参与生物信息学方面的实习和项目，锻炼数据分析和编程实践能力。
2.积累科研经历和发表论文
Yang教授非常注重申请者的科研背景和学术成果，因此在申请之前，要尽可能地积累科研经历，参与导师的研究课题或自己开展一些独立研究，争取发表一些学术论文，特别是以第一作者身份在生物信息学或计算生物学领域的期刊上发表论文。如果已经有发表的论文，要在申请材料中着重突出自己的贡献和创新点。如果暂时没有论文发表，也要在申请材料中详细描述自己参与的研究项目和取得的成果，体现自己的科研能力和发展潜力。
3.提高英语水平和沟通能力
Yang教授实验室的工作语言是英语，因此要系统地学习英语，提高听说读写能力，争取达到雅思7分或托福100分以上的水平。此外，Yang教授非常重视团队合作和学术交流，因此在平时的学习和研究中，要注意锻炼自己的沟通表达能力，多参与小组讨论、学术报告等活动，学会如何清晰地表达自己的想法，如何与他人进行有效的学术交流。
4.了解导师的研究方向和兴趣
在申请之前，要认真阅读Yang教授发表的论文和主持的研究项目，深入了解她的研究方向和学术兴趣。要思考自己的研究兴趣和职业规划与导师的研究方向是否契合，自己能否在导师的指导下取得进一步的发展。在与导师联系时，要体现出自己对导师研究工作的了解和兴趣，提出一些有见地的问题和想法，争取给导师留下深刻印象。
5.准备详实的申请材料
申请材料是导师了解申请者背景和能力的主要渠道，因此要认真准备，确保材料的真实性、完整性和逻辑性。个人陈述要突出自己在生物信息学和计算生物学方面的学习和研究经历，讲清楚自己的学术兴趣和职业规划与导师的研究方向之间的契合点，表达出对导师研究工作的理解和热情。研究计划要体现出自己在生物信息学领域的前瞻性思考和创新性想法，同时要有可行性和操作性，不能脱离实际或者过于夸大。此外，要充分利用学校和学院提供的各种资源，如学长老师的建议等，不断修改和完善申请材料。
【竞赛报名/项目咨询请加微信：mollywei007】
