研究方向

机器学习-癌症药物 癌症主要是由基因组改变的积累引起的。即使对于具有相同病理表型的相同癌症类型，患者也可能属于不同的癌症亚型，并且受到不同的分子机制的影响。如何推荐现有的抗癌药物并促进基因组学研究，这是化学和药物基因组学在精准医学和癌症患者个性化治疗中的关键任务。在该项目中，我们将实施、开发和比较用于解释癌细胞系药物反应的多种可解释机器学习模型，包括套索回归，支持向量机（SVM），协作过滤和深度学习模型。

 

相关学科

计算机科学、生物医学工程

 

科研导师

Y. T

• 卡耐基梅隆大学计算生物学博士，机器学习硕士，GPA满分，斯坦福大学访问学者；
• 本科毕业于清华大学自动化与经济学双学位，清华大学荣誉毕业生并连续两年获得清华大学卓越学术奖学金；
• 曾获CMLH奖学金，CPCB项目 Best Poster Award，全国物理奥林匹克竞赛一等奖；
• 研究领域为机器学习在癌症基因组的精准医疗应用。

科研成果

成果一：在英文期刊中发表学术论文

有方学者项目保证为学员在正规的英文学术期刊中发表论文。正规的学术期刊均要求由独立审稿人决定论文的录用与否。因此，论文的成功发表标志着这篇文章已达到学界公认的学术标准。有方学者最优秀的学生，不但可以冲击EI、SCI等高级别期刊，而且有机会参与全球顶级的学术会议。

成果二：第一作者身份

有方学者项目坚持帮助学生以第一作者身份发表论文。在申请过程中，招生官最看重的是学生在科研项目中的参与程度，而第一作者顺位恰恰是这一点的最佳证明。近年来，有大量的中国学生在教授署名的论文中挂名，这使得第一作者身份的含金量更为突出。

成果三：独一无二的课题

有方学者项目的导师会为每个学生提供独一无二的课题，连接最前沿的科研方法和学生感兴趣的学术方向，保证学生研究内容的差异性。

成果四：顶尖院校导师的推荐信

有方学者项目将为学生提供项目导师撰写的推荐信。导师作为推荐人，来自于美国顶尖学府的科研团队，保证了推荐信的可信度；而导师所提供的丰富的细节和生动的描述能更好展现学生的过人之处，从而大大提高了推荐信的价值。

成果五：高效备战具有高影响力、高含金量的科研竞赛

学生可以直接使用有方学者项目的成果论文冲击多项全球顶级的科研赛事，其中包括：被誉为“中国青年的诺贝尔奖”的丘成桐科学奖、ISEF 国际科学与工程奖、全国青少年科技创新大赛等。

 

 

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