澳门大学健康科学系全奖博士招生 | Prof. ZHENG

导师简介

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教授是澳门大学健康科学学院的教授，是神经药理学领域的杰出学者。作为神经退行性疾病研究的专家，教授的研究主要集中在老化过程、阿尔茨海默病和视网膜退行性疾病的分子机制探索，以及新药开发方面。

教授是一位在神经药理学领域拥有丰富经验和杰出成就的学者。他获得了中山医科大学（现中山大学）医学学士和药理学硕士学位，后在加拿大麦吉尔大学获得药理学博士学位。他曾在多个国际知名研究机构进行博士后研究，包括美国国立卫生研究院(NIH)、罗切斯特大学和麦吉尔大学。教授于2006年成为中山大学教授，2015年加入澳门大学健康科学学院，现任该学院教授，主要研究方向包括神经药理学、老化、神经退行性疾病以及新药开发。

研究领域

教授的教学和研究兴趣主要集中在以下几个方面：

1. 老化和退行性疾病（如阿尔茨海默病和视网膜退行性疾病）中信号通路的改变研究和新生物标志物的鉴定
2. PI3K/Akt信号通路和FoxO转录因子在老化和退行性疾病中的作用，以及FoxO的新功能和下游靶点的鉴定
3. 谷氨酸盐和生长因子的相互作用及其在神经疾病和眼部疾病治疗中的意义
4. 新药开发，尤其关注青蒿素及其衍生物在神经保护和抗癌方面的应用
5. 诱导多能干细胞(iPSC)/胚胎干细胞(ESC)及其在神经退行性疾病治疗和药物筛选中的应用，以及FoxO在iPSC/ESC生长、分化和死亡中的作用

研究分析

1. 《Artemisinin protected human bronchial epithelial cells from amiodarone-induced oxidative damage via 5′-AMP-activated protein kinase (AMPK) activation》

发表于《Redox Report》(2025)

这项研究中，教授团队探究了青蒿素对胺碘酮引起的氧化损伤的保护作用。研究发现青蒿素能够通过激活AMPK信号通路，有效保护人支气管上皮细胞免受胺碘酮引起的氧化损伤。这项研究为理解青蒿素在呼吸系统疾病中的潜在应用提供了新的视角，特别是对于需要长期使用胺碘酮治疗的患者，青蒿素可能成为一种有效的辅助保护药物。

2. 《Artemisinin Exerts Antidepressant-like Effects via Activation of AKT and ERK Signaling Pathways》

发表于《Journal of Cellular and Molecular Medicine》(2025).这项研究揭示了青蒿素具有抗抑郁样作用，其机制是通过激活AKT和ERK信号通路。研究团队通过多种抑郁症模型验证了青蒿素的抗抑郁效果，并确定了其分子机制。这一发现为开发新型抗抑郁药物提供了潜在靶点，同时也扩展了青蒿素从抗疟药物到中枢神经系统药物的应用范围。

3. 《Dihydroartemisinin inhibits the proliferation and migration of melanoma cells by promoting the ubiquitination and degradation of the transcription factor SP1》

这是一项即将发表的研究，教授团队发现二氢青蒿素能够通过促进转录因子SP1的泛素化和降解，从而抑制黑色素瘤细胞的增殖和迁移。SP1是一种重要的转录因子，在多种肿瘤中过度表达。这项研究不仅揭示了二氢青蒿素的抗肿瘤机制，而且为黑色素瘤的治疗提供了新的思路。

4. 《Artemisinin Alleviates Astrocyte Over-Activation and Neuroinflammation by modulating the IRE1/NF-κB Signaling Pathway in in vitro and in vivo Alzheimer's Disease Models》

这项研究探讨了青蒿素在阿尔茨海默病模型中的神经保护作用。研究表明，青蒿素通过调节IRE1/NF-κB信号通路，减轻星形胶质细胞的过度活化和神经炎症反应。这一发现对于阿尔茨海默病的治疗具有重要意义，因为神经炎症是阿尔茨海默病发病机制中的关键环节。教授的这项研究为青蒿素在神经退行性疾病治疗中的应用提供了科学依据。

5. 《Neurosurgical Clipping versus Endovascular Coiling for treatment of unruptured intracranial aneurysms: A Systematic Review and Meta-Analysis》

这是一项系统性综述和荟萃分析，比较了神经外科夹闭术与血管内栓塞术治疗未破裂颅内动脉瘤的效果。通过对现有文献的系统分析，研究为临床医生在选择治疗方案时提供了循证医学依据。教授参与这项研究表明其研究兴趣不仅限于基础医学，也涉及临床治疗方案的评估和优化。

6. 《Artemisinin Activates the Phosphorylation of IGF1R/AKT/GSK-3β to Attenuate the Hyperphosphorylation of Tau Induced by β-Amyloid in PC12 Cells and 3xTg Mouse Model》

这项研究探究了青蒿素减轻β-淀粉样蛋白诱导的Tau蛋白过度磷酸化的机制。研究发现，青蒿素通过激活IGF1R/AKT/GSK-3β信号通路，有效减轻了PC12细胞和3xTg小鼠模型中的Tau蛋白过度磷酸化。这一发现对于阿尔茨海默病的治疗具有重要意义，因为Tau蛋白的过度磷酸化是阿尔茨海默病的主要病理特征之一。教授的这项研究为青蒿素在神经退行性疾病治疗中的应用提供了新的理论基础。

项目分析

1. 青蒿素及其衍生物的神经保护作用研究项目

根据网络搜索信息，教授团队在青蒿素神经保护作用方面进行了系统性研究。他们发现青蒿素能有效保护细胞免受氧化应激损伤，并确定了其作用机制，显示青蒿素具有显著的神经保护效果，使其成为潜在的中枢神经系统疾病治疗化合物。

教授团队通过体外细胞模型和体内动物模型，证实了青蒿素及其衍生物在多种神经退行性疾病模型中的保护作用，包括阿尔茨海默病、帕金森病、缺血性脑卒中等。研究揭示了青蒿素通过激活ERK、CREB、AMPK等多种信号通路发挥神经保护作用，为其临床应用提供了科学依据。

2. FoxO转录因子在老化和退行性疾病中的作用研究项目

教授是FoxO转录因子研究领域的专家。他的研究团队深入探讨了FoxO转录因子在老化和退行性疾病中的作用，特别是在饮食限制(DR)条件下FoxO转录因子网络对延长寿命和健康寿命的影响机制。

这一项目通过研究FoxO转录因子与PI3K/Akt、AMPK、Sirtuins和mTOR等信号通路的相互作用，阐明了FoxO在调节细胞代谢、氧化应激反应和细胞存活中的关键作用。教授的研究为开发以FoxO为靶点的治疗策略提供了重要理论基础。

3. 肿瘤代谢和血管生成中FOXO转录因子的作用研究项目

教授团队对FOXO转录因子在肿瘤代谢和血管生成中的作用进行了深入研究，揭示了FOXO作为肿瘤抑制因子在调节癌细胞代谢和血管生成过程中的重要作用。

这项研究对理解肿瘤发生、发展和转移的机制具有重要意义，为开发以FOXO为靶点的抗肿瘤药物提供了新的思路。教授团队特别关注了青蒿素类化合物对FOXO信号通路的调节作用，探索其在肿瘤治疗中的潜在应用。

研究想法

1. 非分解性能度量下的自监督学习

研究背景与意义：自监督学习在近年来取得了巨大进展，但大多数方法仍然基于标准损失函数进行优化。将教授在非分解性能度量方面的工作与自监督学习相结合，可以开发出针对特定任务更有效的自监督学习方法。

研究思路：

• 设计适用于自监督学习的非分解性能度量，例如基于表示相似性的F-measure或G-mean
• 开发在这些性能度量下的一致学习算法
• 探索如何在存在噪声标签的情况下进行有效的自监督学习
• 将这些方法应用于数据有限或类别不平衡的场景

2. 多智能体系统中的对偶反馈学习

研究背景与意义：多智能体系统在机器人、自动驾驶、智能交通等领域有广泛应用。将教授在对偶匹配和对抗性干扰方面的工作扩展到多智能体系统，可以提高这些系统在不确定和对抗环境中的鲁棒性。

研究思路：

• 设计多智能体对偶反馈学习框架，使智能体能够通过偏好反馈相互学习
• 开发对抗性环境下的鲁棒学习算法，处理其他智能体可能引入的干扰
• 探索不同智能体之间的协作和竞争机制，以优化整体系统性能
• 研究在通信受限情况下如何有效利用对偶反馈进行学习

3. 生成式AI的校准与可靠性评估

研究背景与意义：生成式AI模型如大型语言模型(LLMs)和扩散模型在生成内容时常常产生不确定或不准确的结果。利用教授在替代损失函数和校准方面的专业知识，可以开发更可靠和可信的生成式AI系统。

研究思路：

• 设计适用于生成式模型的校准方法，确保模型输出的概率与实际正确性相符
• 开发评估生成内容质量和可靠性的非分解性能度量
• 探索在人类反馈存在噪声的情况下，如何有效优化生成模型
• 研究在对抗性攻击下保持生成模型稳定性的方法

4. 跨模态学习中的排序与选择建模

研究背景与意义：跨模态学习需要在不同数据模态(如文本、图像、音频)之间建立联系。教授在排序和选择建模方面的工作可以用来改进跨模态学习中的匹配和检索任务。

研究思路：

• 开发基于排序的跨模态表示学习方法，优化不同模态数据间的相对关系
• 设计能处理跨模态噪声的鲁棒算法
• 探索如何利用复杂性能度量评估跨模态模型的效果
• 研究人类对跨模态内容偏好的认知模型，并将其融入机器学习算法

申请建议

1. 学术背景准备

• 扎实的神经科学或药理学基础：申请者应当具备扎实的神经科学、药理学或相关领域的基础知识，特别是对神经退行性疾病、细胞信号转导和药物作用机制有一定的了解。
• 研究方法技能培养：熟悉细胞培养、动物模型建立、蛋白质印迹、免疫组织化学、PCR等基本实验技术。特别是熟悉神经细胞培养和神经功能评估技术将是很大的优势。
• 跨学科知识整合能力：教授的研究涉及神经科学、药理学、分子生物学、中医药学等多个学科，申请者应培养跨学科思维和知识整合能力。

2. 研究提案准备

• 基于教授研究领域的创新性提案：在申请前应仔细研读教授的最新发表论文，特别是关于青蒿素神经保护作用和FoxO信号通路的研究，设计与其研究兴趣相契合的研究提案。
• 具体研究问题与可行的研究方法：提案应包含明确的研究问题、合理的研究假设和可行的研究方法，避免过于宏大而不切实际的研究目标。
• 结合临床转化价值：强调研究的潜在临床应用价值，特别是针对神经退行性疾病的治疗策略，这与教授注重转化医学研究的理念相符。

3. 专业技能与经验积累

• 实验室研究经验：争取在相关领域的研究实验室进行实习或助研工作，积累实际的实验操作经验，特别是与神经细胞培养、神经功能评估相关的技术。
• 科研论文发表：尽可能在申请前在相关领域发表学术论文，证明自己的研究能力和学术潜力。
• 数据分析能力：掌握生物信息学和统计分析工具，如R语言、SPSS等，能够独立进行实验数据的处理和分析。

4. 个人陈述与面试准备

• 个人研究兴趣与教授研究方向的匹配性：在个人陈述中明确表达对青蒿素神经保护作用、FoxO信号通路等研究方向的兴趣，并说明自己的背景如何支持这些研究。
• 长期学术目标：清晰阐述自己的长期学术目标，特别是在神经药理学或相关领域的发展规划，体现出对学术研究的持久热情。
• 文献阅读与学术讨论准备：面试前广泛阅读教授近期发表的论文，准备可能的学术讨论话题，展示自己对该领域的了解和思考深度。

博士背景

Edward。985医学院博士生，专注于肿瘤免疫治疗和精准医学研究。擅长运用基因编辑技术和人工智能算法，探索个体化癌症治疗策略。在研究CAR-T细胞疗法改良方面取得重要突破。曾获国家奖学金和中华医学会青年科学家奖。研究成果发表于《Nature Medicine》和《Cancer Cell》等顶级期刊。