香港城市大学全奖博士招生(Prof. Mingxuan CAI)

招生要求

根据查询到的信息，City University of Hong Kong的博士招生要求如下：

1. 学术背景要求：申请者需具备相关领域的硕士学位或同等学历

2. 英语能力要求：非英语授课背景的申请者需提供以下英语水平证明之一：

·TOEFL iBT 不低于79分（不接受"TOEFL iBT Home Edition"和"TOEFL MyBest Score"）

·IELTS 总分不低于6.5分（不接受"IELTS Indicator"、"IELTS One Skill Retake"和"IELTS Online"）

·中国大陆申请者可提供大学英语六级(CET-6)不低于450分的成绩

3. 奖学金支持：

·常规大学奖学金：每月17,800港币（约2,282美元）

·香港博士研究生奖学金计划(HKPFS)：优秀申请者可获每月27,100港币（约3,474美元）的奖学金

4. 材料要求：

·学历证书和成绩单（非英文需提供正式英文翻译）

·研究计划书

·推荐信

·英语水平证明

·其他专业资格证书（如适用）

5. 特别说明：

·申请者可选择全日制或非全日制就读方式

·在港学习期间，国际学生需购买个人意外和医疗保险/旅行保险

·单身学生在港生活基本费用约为每月13,000至23,000港币

研究方向

根据Prof. Mingxuan CAI的研究发表记录和个人简介，他的主要研究方向可归纳为：

1. 统计遗传学与基因组学：Prof. CAI专注于开发用于分析全基因组数据的统计方法，特别是基因组范围关联研究(GWAS)相关的方法学研究。他的团队开发了多个创新工具，如用于细胞类型特异性eQTL优先级排序的统计框架，以及整合多组学数据的方法。

2. 可扩展贝叶斯推断：开发适用于高维回归问题的可扩展统计方法，利用贝叶斯框架处理大规模数据分析。代表性工作包括2025年发表的"Funmap"项目，该项目整合了高维功能注释以改进精细映射。

3. 经验贝叶斯方法：应用经验贝叶斯方法解决复杂的统计问题，特别是在遗传学和基因组学研究中的应用。

4. 大规模生物数据风险预测：使用生物库规模数据进行风险预测，开发了如PALM和XMAP等创新工具，用于整合功能注释优先排序风险变异和跨人群精细映射。

5. 空间和单细胞转录组学整合：通过开发如SpatialScope的深度生成模型，实现空间转录组学和单细胞转录组学数据的整合分析。

Mason博士有想法

基于Prof. CAI的研究方向，以下是几个可行的创新研究计划：

1. 多模态组学数据的整合框架：开发一个统一的计算框架，整合单细胞RNA测序、空间转录组学、表观基因组学和蛋白质组学数据，以全面解析细胞异质性与疾病机制。该框架将利用深度学习模型捕捉不同组学层次间的关联，并应用于癌症、神经退行性疾病等复杂疾病的机制研究。

2. 基于联邦学习的跨人群遗传风险预测：针对不同人群间的遗传多样性挑战，设计基于联邦学习的统计框架，实现在保护数据隐私的同时，利用多中心、多种族的基因组数据提高遗传风险预测准确性。这一方法将特别适用于罕见疾病和多因素复杂疾病研究。

3. 时空分辨的单细胞多组学分析系统：开发一个能够捕捉细胞状态时间演变和空间组织的计算系统，结合贝叶斯推断和深度生成模型，重建细胞分化轨迹和组织发育过程。该系统可应用于器官发育、疾病进展和药物响应研究，为精准医疗提供新见解。

4. 可解释AI驱动的功能基因组学：构建一个可解释的人工智能框架，整合多源组学数据识别功能性遗传变异，并预测其对表型的影响。该框架将结合大型语言模型和图神经网络，实现从基因型到表型的可解释映射，为药物靶点发现和个体化治疗提供支持。