导师简介
如果你想申请香港中文大学生物医学学院的博士，那今天这期文章解析可能对你有用！今天Mason学长为大家详细解析香港中文大学的Prof SO的研究领域和代表文章，同时，我们也推出了新的内容“科研想法&开题立意”，为同学们的科研规划提供一些参考，并且会对如何申请该导师提出实用的建议！方便大家进行套磁！后续我们也将陆续解析其他大学和专业的导师，欢迎大家关注！
作为香港中文大学生物医学学院的副教授，导师是当今生物信息学、统计遗传学和精神疾病基因组学研究领域的重要学者。导师于2012年获得香港大学的内外全科医学士学位和哲学博士学位，博士期间主要从事统计和精神疾病基因组学的研究。凭借出色的学术成就，导师获得了包括裘槎基金会奖学金和香港大学医学院最佳博士论文张世杰金奖等众多奖项。
在担任现职前，导师曾在玛丽医院和青山医院担任住院精神科医生。2016年1月，导师加入香港中文大学生物医学学院，担任助理教授，同时兼任香港中文大学精神病学系的助理教授。
研究领域
导师的主要研究兴趣包括开发和应用新的统计和计算方法来分析组学和临床数据。特别是，导师致力于揭示复杂疾病的遗传结构，并基于生物信息学和临床数据预测疾病风险和表型。导师开发了评估全基因组关联分析（GWAS）中个别遗传变异和整套标记所解释的遗传力的方法。
此外，导师还开发了将遗传信息与家族史相结合以改善风险预测的新方法，以及构建多基因风险评分的新方法。在最近的研究中，导师还对利用GWAS和其他组学数据进行药物再利用的生物信息学方法产生了兴趣，并开发了几种利用GWAS和其他组学数据进行再利用的方法。
研究分析
Rao, S., Yin, L., Xiang, Y., & So, H.C.* (2021). Analysis of genetic differences between psychiatric disorders: exploring pathways and cell types/tissues involved and ability to differentiate the disorders by polygenic scores. Translational psychiatry, 11(1), 1-13.
研究内容：本研究分析了精神疾病之间的遗传差异，探索了相关的生物学通路和细胞/组织类型，并评估了使用多基因风险评分区分不同精神疾病的能力。
重要发现：不同精神疾病之间存在显著的遗传差异，涉及特定的生物学通路和细胞/组织类型。多基因风险评分可以在一定程度上区分不同的精神疾病。
Yin, L., Chau, C.K.L., Lin, Y.P., Rao, S., Xiang, Y., Sham, P.C., & So, H.C.* (2021). A framework to decipher the genetic architecture of combinations of complex diseases: Applications in cardiovascular medicine. Bioinformatics, Epub ahead of print.
研究内容：本研究提出了一个解析复杂疾病组合遗传架构的框架，并将其应用于心血管医学领域。
重要发现：该框架可以有效地识别与复杂疾病组合相关的遗传变异和生物学通路，为理解疾病的共同遗传基础提供了新的见解。
So, H.C.*, Chau, C.K.L., Cheng, Y.Y., & Sham, P.C. (2020). Causal relationships between blood lipids and depression phenotypes: A Mendelian randomization analysis. Psychological Medicine, (Epub ahead of print).
研究内容：本研究使用孟德尔随机化分析来探索血脂与抑郁表型之间的因果关系。
重要发现：研究发现，血脂水平与抑郁表型之间存在因果关系，提高血脂水平可能会增加抑郁的风险。
So, H.C.*, Chau, C.K.L., Ao, F.K., Mo, C.H., & Sham, P.C. (2019). Exploring shared genetic bases and causal relationships of schizophrenia and bipolar disorder with 28 cardiovascular and metabolic traits. Psychological Medicine, 49(8), 1286-1298.
研究内容：本研究探索了精神分裂症和双相情感障碍与28种心血管和代谢性状之间的共同遗传基础和因果关系。
重要发现：研究发现，精神分裂症和双相情感障碍与多种心血管和代谢性状存在共同的遗传基础，并且某些心血管和代谢性状可能与这些精神疾病存在因果关系。
So, H.C.*, & Wong, Y.H. (2019). Implications of de novo mutations in guiding drug discovery: A study of four neuropsychiatric disorders. Journal of Psychiatric Research, 110, 83-92.
研究内容：本研究探讨了如何利用四种神经精神疾病的新发突变信息来指导药物发现。
重要发现：研究发现，新发突变所涉及的基因和通路可能是开发新药的潜在靶点，并提出了一些具有治疗潜力的候选药物。
研究项目
精神疾病的多组学整合分析
该项目旨在整合基因组、转录组、表观基因组和其他组学数据，全面解析精神疾病的分子机制，并开发新的诊断和预后标志物。项目揭示了一些关键的分子事件和信号通路在精神疾病发病机制中的重要作用，并确定了一些有前景的生物标志物。
精神疾病的药物再定位研究
该项目利用GWAS和其他基因组学数据，系统评估已上市药物治疗精神疾病的潜力，旨在发现新的治疗方案。项目确定了一些有希望治疗精神疾病的药物再定位候选药物，如甲氨蝶呤和茶碱等。
心理健康的人工智能预测模型开发
该项目旨在开发基于机器学习和深度学习的预测模型，通过整合遗传、环境、行为和临床数据，实现对个体心理健康状态的早期预警。项目开发了一些性能优异的预测模型，展示了人工智能技术在心理健康预测和管理中的广阔应用前景。
研究想法
1. 结合多组学数据（如基因组、转录组、蛋白组等）和临床数据，开发AI驱动的精神疾病风险预测模型和早期诊断工具，实现对精神疾病的精准预防和早期干预。
2. 利用单细胞测序技术，绘制精神疾病患者大脑的细胞图谱，并与健康对照进行比较，深入解析不同类型脑细胞在疾病发生发展中的作用，为开发细胞类型特异性的治疗策略提供线索。
3. 整合电子健康记录、智能穿戴设备等多源异构数据，开发面向精神疾病患者的智能健康管理系统，实现对病情的实时监测和对治疗方案的动态优化，提高疾病管理的有效性和精准性。
4. 探索精神疾病与代谢性疾病之间的分子联系，阐明共同的遗传风险因子和生物学通路，为揭示疾病共病机制、开发联合干预策略提供新思路。
5. 开展精神疾病的多中心前瞻性队列研究，收集患者的长期随访数据，结合基因组学分析，发现影响疾病预后和药物反应的关键因素，为实现精神疾病的精准治疗和个体化用药提供循证依据。
申请建议
1. 精读苏教授的代表性论文，特别是近五年发表在《Nature Neuroscience》、《Biological Psychiatry》、《Psychological Medicine》等期刊上的文章。仔细研究这些论文的研究设计、方法创新点和主要发现，并思考如何在此基础上提出新的研究问题和解决方案。在与苏教授沟通时，表达对他研究工作的深刻理解和独到见解，展示你的学术洞察力和创新思维。
2. 针对性地加强以下领域的知识学习和技能训练：
①统计遗传学方法，如全基因组关联分析（GWAS）、孟德尔随机化分析等；
②生物信息学工具，如常用的基因组数据分析软件（如PLINK、GCTA）和数据库（如Gene Ontology、KEGG Pathway）；
③机器学习算法，如支持向量机、随机森林、深度神经网络等。
可以考虑修读相关的在线课程或参加实践培训，提升数据分析和解释的能力。
3. 关注精神疾病基因组学和生物信息学领域的前沿进展，特别是苏教授及其合作者的最新研究成果。可以定期浏览《Nature Genetics》、《American Journal of Psychiatry》、《Bioinformatics》等权威期刊，了解学科的最新动向和热点问题。同时，积极参与相关主题的学术会议（如世界精神病学大会、美国人类遗传学年会），聆听大牛报告，与其他研究者交流切磋。
4. 尝试融合苏教授过往研究工作的思路和方法，提出一个独具创新性且切实可行的研究设想。例如，利用基因组学和电子健康记录数据，开发整合遗传风险和临床表型的精神疾病风险预测模型；又或探索精神疾病与心血管代谢性疾病之间的遗传关联，揭示共同的生物学机制和药物治疗靶点。在申请材料（如研究计划）中，详细阐述研究设想的背景意义、拟解决的关键科学问题、采用的技术路线和预期成果，力求思路清晰、论证充分、有理有据。
博士背景
John，本硕985，现就读于美国顶尖大学PhD。研究领域包括精神疾病基因组学、生物统计分析和复杂数据建模。在国际权威期刊《Nature Genetics》和《American Journal of Human Genetics》上发表多篇论文，曾获得国际基因组学会议最佳论文奖。擅长遗传数据分析和多变量统计方法，致力于通过基因组学研究揭示精神疾病的遗传基础。
【竞赛报名/项目咨询请加微信：mollywei007】
