01、招生要求
根据香港理工大学研究生院2026学年最新规定，应用生物与化学科技学系博士项目申请条件如下：
1. 学历背景：申请者需持有硕士学位或一等荣誉学士学位。直博生须具备一等荣誉学位或同等资格的优秀本科学位。硕博连读申请者需提交在读证明，内容包含硕士入学时间、转博时间、课程完成情况及学术水平说明。
2. 语言能力：雅思总分不低于6.5或托福网考不低于80分，成绩须在申请时处于两年有效期内。若申请者先前学位的授课语言为英文，可豁免此项要求。申请建设及环境学院相关方向者需在2026年4月30日前提交合格语言成绩。
3. 学术基础：优先考虑具备微生物学、分子生物学、生物化学或相关领域扎实背景的候选人。编程能力、生物信息学分析经验及微生物实验技能构成重要评估指标。
4. 申请材料：需提交个人陈述、完整成绩单、学历证明、语言成绩、研究计划书及两封学术推荐信。研究计划应明确阐述与导师研究方向的契合点。
5. 奖学金机制：获录取者将自动纳入香港博士奖学金计划（HKPFS）及理大校长博士研究生奖学金（PPPFS）评选体系。2025/26年度基础奖学金为每月港币18,390元，会议差旅津贴每年最高港币13,300元。
02、研究方向
基于2013至2025年间59篇研究产出分析，Chua团队聚焦以下核心领域：
1. 抗菌素耐药性机制解析
-2025年发表于Microorganisms的综述系统梳理Pseudomonas aeruginosa耐药现状与替代疗法
-2023年The Lancet Microbe通讯揭示碳青霉烯耐药P. aeruginosa生物膜形成与毒力关联
-2024年Journal of Advanced Research证实化疗药物Etoposide诱导的氧化应激促进肿瘤相关细菌对氟喹诺酮类耐药
-研究轨迹显示从单一病原体耐药表型向化疗-微生物互作诱导耐药的多因素机制深化
2. 生物膜动态行为与调控
-2024年PNAS论文阐明细菌铁载体在捕食者-猎物互作中作为猎物信号的功能，发现Caenorhabditis elegans通过识别铁载体定位细菌生物膜
-2023年ISME Journal研究区分生物膜解聚与崩解后细菌种群动态差异，揭示解聚过程促进疾病播散的独特机制
-2024年ACS Pharmacology and Translational Science证实胡桃醌作为天然群体感应抑制剂对P. aeruginosa pqs系统介导毒力与生物膜的抑制作用
-2023年CourseSource发表教学法论文，构建"生物膜城市"类比模型用于微生物生命周期间教学
3. 微生物-宿主-环境三维互作
-2024年Advanced Science研究建立生物膜-肿瘤球体共培养模型，揭示细菌铁载体驱动肿瘤存活与铁死亡抵抗
-2023年Small论文构建三维多层面肿瘤模型，证实生物膜增强肿瘤相关巨噬细胞的促癌效应
-2024年Environmental Science and Technology监测中国东海与南海沿岸食用牡蛎中药品残留，评估对人类与野生动物健康风险
-2023年Environmental Science & Technology发现线虫作为载体协同传播纳米塑料与抗生素抗性基因
4. 转化诊断技术开发
-2023年Chemical Engineering Journal建立多变量液体活检分析体系，实现生物膜相关感染（BAI）实时检测
-2023年Sensors and Actuators B: Chemical开发无创尿液活检标签免生物传感器，用于转移性风险预警
-2022年Chemical Engineering Journal设计靶向细菌的聚集诱导发光光敏剂，协同增强化疗对炎症相关癌症疗效
03、有想法
计划一：噬菌体-抗生素协同增效的实时定量评估体系
科学问题：传统抗菌治疗忽视生物膜微环境对抗生素渗透率与噬菌体感染效率的动态影响，导致协同方案设计依赖经验试错。
技术路径：构建集成微流控芯片与单细胞拉曼光谱的动态监测平台。芯片模拟体内生物膜三维结构，实时追踪亚致死浓度抗生素处理后P. aeruginosa的代谢活性变化与噬菌体受体表达水平。拉曼光谱量化细菌胞内ATP/ADP比值与氧化还原状态，建立"代谢压力-噬菌体敏感性"预测模型。
创新价值：突破现有研究仅关注静态最低抑菌浓度（MIC）的局限，将代谢异质性纳入协同治疗决策。预期在Advanced Science发表方法论论文，并申请微流控装置专利。该体系可推广至其他革兰氏阴性菌，为精准抗菌治疗提供动态评估工具。
计划二：铁死亡诱导剂逆转肿瘤相关细菌耐药的机制与干预策略
科学问题：Chua团队2024年研究揭示细菌铁载体赋予肿瘤细胞铁死亡抵抗，但反向调控机制——肿瘤微环境如何重塑细菌耐药表型——尚未阐明。
技术路径：利用患者来源肿瘤类器官（PDO）与临床分离P. aeruginosa菌株建立共培养模型。比较铁死亡诱导剂（如RSL3）处理前后，细菌外膜蛋白组变化与抗生素蓄积量差异。结合转座子测序（Tn-seq）鉴定关键耐药基因，并通过基因敲除验证其对铁死亡微环境的特异性响应。
创新价值：首次建立肿瘤治疗药物对细菌耐药性的反向调控理论框架。研究结果将拓展至Journal of Clinical Investigation级别的临床转化研究，探索肿瘤化疗方案选择的抗菌考量。为联合使用铁死亡诱导剂与抗生素提供机制基础。
计划三：环境线索驱动的生物膜可塑性及其在感染复发中的预测价值
科学问题：2023年ISME Journal工作显示生物膜解聚后细菌呈现不同播散模式，但环境因子如何程序化这一表型转换尚属未知。
技术路径：采集慢性感染患者不同病灶部位的P. aeruginosa分离株，全基因组测序构建系统发育树。体外模拟不同环境线索（铁限制、氧化应激、 nematode存在），量化生物膜形成能力、解聚阈值与播散速度。机器学习整合基因组变异与环境响应数据，构建感染复发风险预测算法。
创新价值：将基础微生物生态学发现转化为临床预后工具。预期开发可部署于医院信息系统的风险预测软件，成果发表于Nature Communications并申请医疗器械注册。解决生物膜感染"何时复发"的临床难题，指导长期抗菌疗程制定。
【竞赛报名/项目咨询+微信：mollywei007】
