香港大学博士导师（Tim Tsang教授）

01、招生要求

香港大学研究生院采用全年招生制度，2026-27学年博士申请设三轮截止日期。主轮次为2025年9月1日至12月1日（香港时间GMT+8），首轮与次轮补录分别截止于2026年4月30日与8月31日。鉴于名额限制，候选者宜在主轮次提交材料。

申请人须持认可大学二等荣誉甲等（或同等）以上学士学位，或硕士学位。语言门槛方面，非英语授课背景申请者需提供TOEFL（通常要求80分及以上）或IELTS（通常要求6.5分及以上）成绩。申请费500港元，一经缴纳不予退还。

资助体系包含三层：香港博士研究生奖学金计划（HKPFS）提供每月28,100港元津贴，最长三年，可延至第四年，另加每年14,200港元会议差旅补助；HKU Presidential PhD Scholarship首年发放40,000港元现金奖，后续每年20,000港元，并豁免每年44,500港元学费；普通研究生奖学金（PGS）基准为每月19,135港元，通过博士资格考试后上调至19,655港元。所有奖项按年续评，视研究进展与资金状况而定。

02、研究方向

Prof. Tim Tsang现任香港大学公共卫生学院助理教授，专注传染病动力学与生物统计方法学。其工作可归纳为四个层面：

第一，方法论创新。开发针对急性传染病数据的专用统计工具，处理COVID-19、甲型/乙型流感、登革热、诺如病毒与寨卡病毒等病原体的监测信息流。这些方法超越传统流行病模型，纳入个体异质性、报告延迟与检测偏差。

第二，传播机制解析。通过家庭接触研究量化病毒传播链。2020年发表于Clinical Infectious Diseases的论文揭示，链球菌属（Streptococcus spp.）与唾液普雷沃氏菌（Prevotella salivae）丰度每增加十倍，甲型H3N2流感感染风险分别下降48%与25%。该发现将微生物组特征与个体易感性直接关联。

第三，干预措施评估。构建仿真模型测算公共卫生策略效果。针对COVID-19餐厅管控措施的研究（Emerging Infectious Diseases, 2022）与病例定义变更对流行曲线的影响分析（Lancet Public Health, 2020）均属此类。模型输出直接服务于政策制定者。

第四，数据融合探索。整合多源异构数据（如临床记录、抗体动态、基因序列）以重构完整传播图景。2022年Nature Communications论文通过抗体水平重建推断流感感染风险，展现整合时间序列血清学数据的潜力。

03、有想法

基于实验室现有框架，未来研究可朝三个方向推进：

第一，微生物组导向的精准预防框架。传统流感疫苗策略忽视宿主微生物背景。候选者可设计前瞻性队列，采集鼻腔微生物组样本与抗体滴度数据，建立机器学习预测模型。该模型将识别高易感性个体，实现精准接种。分析需处理高维组学数据与纵向缺失值，统计方法上可借鉴贝叶斯变量选择。此方向直接延续Prof. Tsang在Clin Infect Dis 2020的工作，但转向预测性应用。

第二，家庭传播网络中的超级传播者识别。现有研究多关注平均传播参数。候选者可利用接触追踪数据构建分层模型，识别病毒载量、接触模式与传播效力的交互作用。特别值得检验的假设是：儿童是否通过生物（病毒脱落量）与行为（接触频率）双重机制成为传播枢纽。这需要整合病毒动力学模型与社会网络分析，方法上超越2023年eLife论文中个体传染性变异的讨论。

第三，干预措施的分配效率优化。资源约束下，政策需权衡精准与公平。候选者可开发空间显式模型，评估不同疫苗分配策略（如优先覆盖传播热点与优先保护脆弱人群）的边际效益。模型需纳入社会经济数据与移动性数据，输出可为卫生部门提供可操作的分配算法。此方向将Prof. Tsang的评估研究从二元"有效/无效"推进至资源优化层面。

Prof. Tsang的研究特色在于坚持方法学严谨性与公共卫生相关性的平衡。其论文频繁发表于Nature Communications、Lancet Public Health等顶刊，表明工作兼具技术深度与政策影响力。对申请者而言，关键在于展示量化分析能力（R/Python编程、贝叶斯统计）与传染病问题的理解深度。建议申请材料中附上一页研究设想，明确指出可如何利用公开数据（如GISAID、Nextstrain）延续实验室已有成果，而非空泛陈述兴趣。此外，HKPFS竞争激烈，候选人需突出学术潜力，例如本科或硕士期间是否参与过流行病学建模项目，或是否发表过方法学论文。此类证据比GPA更具区分度。