【推荐发表期刊】

• Nature Communications (IF=16.6) | 中科院1区Top | JCR Q1

• Bioinformatics (IF=6.2) | 中科院2区Top | JCR Q1

• Journal of Proteome Research (IF=5.3) | 中科学院2区 | JCR Q1

【课题背景】 

传统新药研发面临周期长、成本高、成功率低的困境。随着高通量测序技术的普及，海量的多组学数据与临床电子病历共同构成了理解疾病分子机制和发现新靶点的宝库。然而，如何有效整合、解读这些异构大数据，并转化为可验证的生物学洞见，是当前生物信息学与转化医学的核心挑战。该方向旨在弥合数据与临床应用的鸿沟，具有巨大的科学价值与市场潜力。

【参考方向】

• 多组学数据整合与疾病分子分型算法

• 基于知识图谱与深度学习的药物重定位

• 药物不良反应的多组学生物标志物挖掘

• 单细胞多组学在肿瘤免疫治疗中的应用

【适合人群】

 生物信息学、计算生物学、医学、药学、统计学等相关专业硕博研究生，具备编程基础（R/Python）和生物医学知识。

【课题收获】

• 高质量论文一篇

• 期刊投递与发表指导

• 结业证书

【课题安排】

研究周期预估六个月左右，具体视学员情况调整。