| 研究方向 | 单细胞测序数据挖掘与肿瘤免疫机制 |
|---|---|
| 技术方法 | 机器学习算法、细胞分化图谱构建 |
| 学术产出 | 国际会议论文+导师推荐信 |
单细胞测序技术作为基因组学研究的革命性突破，能够精确解析肿瘤微环境中各类细胞的分子特征。本科研项目重点运用随机森林算法和神经网络模型，系统识别恶性肿瘤细胞增殖的关键调控因子，构建免疫细胞相互作用网络。
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项目由清华大学肿瘤生物学博士领衔，联合多位具有Nature、Cell系列期刊发表经验的科研人员组成指导团队，确保学术研究的前沿性和创新性。
"我们特别注重培养学生独立设计生物信息学分析流程的能力，通过真实科研项目的完整周期训练，帮助学生建立系统的科研思维体系。"
