今天，我们为大家解析的是昆士兰科技大学博士研究项目。
“New mathematical models to make biology predictable”
学校及专业介绍
学校概况
昆士兰科技大学(Queensland University of Technology，简称QUT)位于澳大利亚布里斯班，是一所国际知名的研究型大学，创立于1989年，前身可追溯至1849年建立的布里斯班技术学院。作为澳大利亚顶尖的科技型大学之一，QUT以其实用性研究和就业导向的教育方式而闻名，现有学生约5万人，其中包括来自100多个国家的国际学生。学校拥有两大主校区：花园角校区(Gardens Point)和克尔文格罗夫校区(Kelvin Grove)，提供涵盖工程、商业、创意产业、教育、健康、科学和数学等领域的多种课程。
院系介绍
昆士兰科技大学数学学院(School of Mathematical Sciences)是澳大利亚领先的数学研究和教育中心之一。学院设有应用数学、计算数学、统计学和数据科学等多个研究方向，拥有一支由国际知名学者组成的教授队伍。该项目的主要指导教授包括Pascal Buenzli副教授和Matthew Simpson教授，两位都是生物数学领域的知名专家。
学院拥有先进的计算设施和研究实验室，为研究生提供卓越的科研条件。作为MACSYS的重要节点，学院与澳大利亚其他研究机构保持紧密合作，形成了活跃的研究网络和合作生态系统。
招生专业介绍
本次招生项目隶属于应用数学领域，具体为细胞系统数学分析方向的博士研究项目。该项目是澳大利亚研究委员会细胞系统数学分析卓越中心(MACSYS)昆士兰科技大学节点的重要组成部分。该项目致力于开发数学和计算模型，对生物学过程进行预测和分析，使生物学研究更加精确和可预测。
项目培养目标是培养能够运用数学工具解决复杂生物学问题的跨学科人才，尤其专注于多组学数据分析、微生物竞争过程模拟和反应-扩散模型构建等研究方向。
毕业生具备扎实的数学建模、数据分析和计算模拟能力，就业前景广阔，可在学术研究机构、生物技术公司、制药企业、数据科学领域和政府机构等多个领域发展。
申请要求
1.学术背景要求：
申请者需持有物理、数学、工程或计算机科学领域的一等荣誉学位或同等学历(如研究型硕士学位)，且成绩优异。
2.技能要求：
- 具备扎实的数学建模基础知识
- 精通计算技术，熟练使用Julia、Python、C++等编程语言
- 掌握求解偏微分方程的数值方法实现技能(必须)
- 具备优秀的英文写作能力
3.申请材料：
- 申请信(不超过2页)
- 最新简历(包括教育背景、研究经验和技能)
- 完整的学术成绩单
- 两位推荐人的联系方式和电子邮箱
项目特色与优势
- 权威研究平台：项目隶属于澳大利亚研究委员会MACSYS卓越中心，专注于细胞系统的数学分析，研究基础雄厚。
- 跨学科前沿研究：融合应用数学与生物学，开发预测性数学模型解决复杂生物问题，站在学科交叉前沿。
- 应用领域广泛：研究成果可应用于多组学数据分析、蓝细菌CO2浓缩机制和微生物竞争过程模拟等多个生物领域。
- 优质学术环境：成功申请者将加入QUT数学学院的大型研究团队，与MACSYS生态系统内的众多研究人员共同合作。
- 充足资金支持：提供税免奖学金约35,000澳元/年，支持生活费用长达3年，经济无忧。
有话说
项目理解
- 交叉学科本项目位于应用数学与生物学的交叉前沿，整合了微分方程理论、计算模拟、多组学数据分析和系统生物学等多个学科领域，旨在构建生物过程的数学框架，打破传统学科界限，推动生物数学这一新兴跨学科领域的发展。
- 研究目标项目核心目标是开发可靠的数学和计算模型来描述和预测MACSYS生态系统中产生的实验数据，通过构建精确的数学框架，使复杂的生物学过程变得可预测，从而深入理解细胞系统如何响应外部压力、微生物如何进行物质转换和竞争等生物学难题。
- 技术手段项目采用多种数学建模和计算方法，包括偏微分方程(PDE)的数值求解、反应-扩散模型构建、多组学数据分析和处理算法开发、计算流体动力学模拟以及复杂系统的统计分析，并结合高性能计算技术，实现大规模生物系统的高效模拟。
- 理论贡献该项目将为生物系统的数学表征提供新的理论框架，帮助解释细胞水平上的复杂动力学过程，增强我们对生物系统对外界刺激响应机制的理解，同时推动数学理论本身在处理多尺度、非线性和随机系统方面的发展，为系统生物学提供更精确的数学基础。
- 应用价值项目研究成果具有显著的应用前景，可用于优化工业发酵过程，提高蓝藻CO2浓缩机制的效率，设计更精确的药物递送系统，并为个性化医疗提供数据驱动的决策支持工具，还能为理解气候变化对生物系统的影响提供预测模型，具有广泛的生物技术和医疗应用价值。
创新思考
- 前沿方向：可拓展研究方向包括将多组学数据与空间转录组学技术相结合，构建考虑空间异质性的细胞响应模型；整合人工智能与机器学习方法提升生物数据解释能力；研究不同尺度(分子、细胞、组织)之间的信息传递机制；开发生物系统韧性和稳定性的数学理论，解释生物系统面对扰动的适应性机制。
- 技术手段可采用新型研究方法如图神经网络(GNN)建模复杂的生物分子相互作用网络；利用量子计算加速复杂生物系统的模拟；开发自适应网格细化算法提高反应-扩散模拟精度；结合单细胞测序数据和空间转录组学开发多尺度建模框架；应用贝叶斯优化和强化学习技术自动调整模型参数，提高模拟效率和准确性。
- 理论框架可构建整合随机性和确定性动力学的混合数学框架，更准确地捕捉生物系统的本质特性；发展多尺度均质化理论描述细胞内部结构对宏观行为的影响；提出生物系统稳态转换的分岔理论，解释细胞命运决定的数学机制；建立信息论框架量化细胞对环境信号的处理效率，形成生物信息处理的数学基础理论。
- 应用拓展项目应用可拓展至精准农业，通过模拟植物与微生物互作优化作物产量；应用于环境修复，预测微生物群落在污染物降解中的动态表现；延伸到神经科学领域，模拟神经元网络的信息处理机制；扩展到生物制造领域，优化合成生物学中的代谢通路设计；还可应用于抗生素耐药性研究，预测细菌群落对药物的适应性进化过程。
- 实践意义通过建立开源建模平台和标准化工具包，可极大提高研究成果的可访问性和应用价值；与生物技术公司建立合作伙伴关系，加速技术转化；开发面向非数学背景研究人员的用户友好型分析工具，降低应用门槛；与临床研究机构合作验证模型预测，增强模型在医疗决策中的实用性；为应对公共卫生挑战如抗生素耐药性提供数据支持。
- 国际视野可通过建立国际虚拟研究网络，整合全球数学生物学资源；与国际组织如世界卫生组织合作，将研究成果应用于全球健康挑战；参与国际大科学计划如人类细胞图谱计划，提供数学建模支持；推动建立国际数据共享标准，促进跨国研究合作；举办跨区域学术研讨会，培养下一代跨学科研究人才，增强项目的全球影响力。
- 交叉创新深化与合成生物学的交叉，设计具有预定功能的人工生物系统；与量子生物学结合，研究量子效应在生物过程中的作用；探索与社会科学的交叉，研究生物系统与社会系统的相似性；结合材料科学，设计受生物系统启发的智能材料；与地球系统科学交叉，模拟微生物对地球生物地球化学循环的影响；与认知科学结合，探索信息处理的生物学基础。
- 其他创新点建立生物数学在线教育平台，提高公众科学素养；开发虚拟现实工具，直观展示复杂生物过程的数学描述；探索群体智能在解决复杂建模问题中的应用；结合市民科学(Citizen Science)方法，吸引公众参与数据收集和分析；开发实时监测和预测系统，用于环境监测和疾病爆发预警；探索生物启发的人工智能算法，从生物系统中汲取计算灵感，推动计算方法学创新。
博士背景
Stellan，香港top5院校数学系博士生，研究方向为代数几何与数学物理交叉领域的镜像对称理论和Calabi-Yau流形。曾获香港数学会青年学者奖，研究成果发表于《Journal of Differential Geometry》、《Communications in Mathematical Physics》和《Advances in Mathematics》等国际顶级期刊。他在新加坡国立大学数学系完成本科与硕士学位，期间主持多项纯数学基础研究项目，现致力于代数拓扑方法在弦理论中的应用研究。
【竞赛报名/项目咨询+微信：mollywei007】
