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本周课题导视
生物医学方向课题
基于机器学习构建药物响应预测模型
基于深度学习的非配对多模态核磁共振图像生成
季铵化光敏剂用于癌症溶酶体精准光动力治疗：分子动力学研究
不同强度运动对青少年抑郁影响的探究
基于大脑可控性分析的阿尔兹海默症的早期诊断
多组学分析助力抗癌靶点药物的设计和开发
基于机器学习时序建模方法的假新闻识别
1.基于机器学习构建药物响应预测模型
本项目关注于通过构建机器学习模型来预测药物对于某一特定疾病的疗效，以预测有机小分子对HIV的抑制效果为例，且给出一些目前没有用于治疗该疾病的由本项目预测出来的药物分子信息，作为潜在的治疗药物。
相关学科
生物医学工程；计算机科学技术
2. 基于深度学习的非配对多模态
核磁共振图像生成
如今，多模态磁共振成像 （MRI）被认为是诊断脑神经系统疾病的最主要工具之一。该项目的总体目标是提出一种新的基于深度学习的高保真MRI脉冲序列生成模型，用于肿瘤分割和生存预测等下游任务。
相关学科
生物学；计算机科学技术
3.不同强度运动对青少年抑郁影响的探究
本项目首先关注青少年抑郁状况，并探究不同强度运动与抑郁之间的关系，在一定范围内为降低青少年的抑郁程度提供指导性运动建议。依据年龄、性别和BMI等对其进行亚组分析，得到不同人群个性化运动指导方案。
相关学科
生物学；心理学；统计学
4.季铵化光敏剂用于癌症溶酶体精准
光动力治疗：分子动力学研究
将光敏剂聚集在细胞关键的细胞器中（比如线粒体，溶酶体）能够实现细胞层面上的精准杀伤作用，并有望实现更有效的抗癌作用。课题将从分子模拟的角度出发，研究季铵化是否能够利于BODIPY类光敏剂在细胞内吞之后在溶酶体中的聚集。
相关学科
化学；生物医学工程
5.基于大脑可控性分析的阿尔兹
海默症的早期诊断
该项目专注于探索早期检测阿尔茨海默症的新方法，并为将来对AD患者进行基于神经回路的计算机辅助神经调控治疗提供新靶点，以在早期阶段就能够逆转AD的相关症状（将用Matlab来实现大脑可控性的相关算法）。
相关学科
生物医学工程；计算机科学技术
6. 多组学分析助力抗癌靶点药物的设计和开发
近年来，多组学研究被广泛应用于癌症领域，为癌症发生发展机制、早期发现和诊断等方面提供了依据。本课题重点就转录组学、蛋白组学和表观遗传组学的多组学研究在抗癌药物开发中的应用进行深入探讨。
相关学科
生物学
7.预期调控人类记忆
生活中我们要时刻处理来自外部世界的丰富刺激，而完成这些复杂的认知任务离不开工作记忆。学习过程中学生将亲自设计认知实验、收集并分析数据，通过科学的实验和严谨的数据分析来探索人类记忆被操控的证据。
相关学科
心理学；生物医学工程；统计学

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