█ 厦门大学 BioNet 团队硕博研究生招生启事

你是否希望把人工智能方法真正用到生命科学和医学问题中？

你是否希望自己的算法、模型和数据分析能力，不只是停留在公开数据集和课堂作业中，而是能够进入真实的组学数据、质谱数据和疾病样本分析场景？

欢迎关注厦门大学 BioNet 团队。

█ 团队定位

厦门大学 BioNet 团队依托厦门大学电子科学与技术学院电子科学系、厦门大学健康医疗大数据国家研究院开展研究，长期面向人工智能与生命科学交叉领域，围绕生物医学信号处理、组学数据分析和健康医疗大数据中的关键问题发展新方法。

团队关注真实生物医学问题中的数据建模与方法创新，强调算法研究与实际样本分析相结合，希望用可靠、可解释、可验证的数据分析方法，推动重大疾病机制研究和精准医学分析。

█ 我们研究什么？

团队的研究方向可以概括为三个关键词："AI + 组学数据分析"、"AI + 计算质谱与质谱成像"、"AI + 重大疾病精准医学"；

具体研究内容包括机器学习、空间多组学、计算质谱、质谱成像、分子网络建模、多模态生物医学数据融合和健康医疗大数据分析。团队面向阿尔茨海默病、肝细胞肝癌、糖尿病肾病、鼻咽癌、胃癌等重大疾病，发展代谢网络分析、空间代谢组学解析、质谱成像数据处理和机器学习建模方法，用于刻画疾病发生发展过程中的代谢异常、空间异质性和分子互作关系。

█ 为什么适合交叉背景的学生？

如果你来自计算机、数学、电子信息、统计学、物理等方向，这里有大量真实而复杂的生物医学数据问题，需要你用算法、模型和编程能力去解决。

如果你来自生物、医学、化学、生物信息学等方向，这里也提供了进入人工智能和数据科学研究的交叉平台。

团队欢迎不同学科背景的同学加入，也重视学生从单一专业训练逐步成长为交叉学科研究者的过程。跨专业申请的同学不必过度担心背景差异，我们更看重基础能力、主动学习意识和对交叉研究的真实兴趣。

█  在 BioNet，你将接受怎样的科研训练？

在 BioNet 团队，你将参与从问题提出、方法设计、数据分析、结果验证到论文写作的完整科研过程。

我们希望学生不仅会使用工具，更能逐步理解：问题从哪里来？方法为什么这样设计？数据结果是否可靠？论文如何形成清晰的科学叙事？

团队鼓励学生在导师指导下提出自己的想法，逐步培养独立思考、严谨分析和清晰表达的能力。这里需要扎实投入，也尊重学生的主动性和个性化发展。

█ 招生类别与申请要求

本团队可招收博士研究生和硕士研究生。

招生单位包括：厦门大学电子科学与技术学院电子科学系、厦门大学健康医疗大数据国家研究院

欢迎生物、医学、计算机、数学、物理、电子信息、化学、统计学、生物信息学及相关专业的同学报考。

我们希望申请者具备较好的学习能力、科研兴趣和持续投入的意愿，能够较顺畅地阅读英文文献，并具有一定的 Python、R、MATLAB 或 C++ 等编程基础。熟悉机器学习、深度学习、图模型、质谱数据分析、生物信息学或组学数据分析者优先。

█ 欢迎加入我们

如果你希望在人工智能与生命科学交叉领域开展研究，如果你希望自己的代码、模型和数据分析能力能够服务于真实的医学问题，欢迎加入厦门大学 BioNet 团队。

团队主页：https://bionet.xmu.edu.cn

申请方式：请将个人简历发送至 jydong@xmu.edu.cn

期待在厦门大学，与对人工智能、组学数据分析、质谱数据处理和生物医学大数据研究感兴趣的同学一起，探索有意义的科学问题，做扎实而有价值的科研。