癌症单细胞数据分析与肿瘤免疫学机制研究
本项目通过生物信息学的方法挖掘癌症单细胞测序数据，单细胞测序可以揭示出每个细胞独特的微妙变化，甚至可以揭示全新的细胞类型。单细胞测序技术可谓是科技发展史上的一大创举，它极大地推进了基因组学领域，使不同细胞类型得以精细区分，使得科学家们在单细胞水平进行分子机制研究成为可能。我们采用机器学习的方法识别各类细胞的标签基因，从而划分细胞种类，进一步通过细胞分化图谱来识别免疫细胞，刻画癌症病人体内的免疫微环境，通过随机森林算法识别不同种类的恶性肿瘤细胞，揭示恶性肿瘤细胞增殖的关键机制。
肿瘤免疫治疗在2018年刚获得诺贝尔生理学奖和医学奖，我们通过识别癌症病人体内不同种类的免疫细胞（T细胞，B细胞，NK细胞，巨噬细胞，粒细胞等）来揭示免疫学在癌症治疗中发挥的关键机制，系统地揭示不同免疫细胞对恶性肿瘤细胞的增殖，迁移的影响。
申请生物信息学、细胞生物学、免疫学方向的高中生与本科生
EI/CPCI/SCOPUS收录国际会议论文一篇
导师推荐信一封
清华大学博士
4-6个月
线上1V1
