加拿大全額獎學金碩博招生：計算化學研究方向

01、項目概述

加拿大紐芬蘭(lan) 紀念大學化學係Oh實驗室現麵向全球招收一名碩士或博士研究生，研究方向位於(yu) 計算化學、分子生物物理學和人工智能的交叉領域。該職位為(wei) 全日製研究生崗位，提供全額獎學金及助教津貼，申請截止日期為(wei) 2025年3月31日。

項目將開展"揭示視黃醇結合蛋白(RBPs)對視黃醇類和非視黃醇類物質轉運的分子機製"研究，結合機器學習(xi) 輔助的集體(ti) 變量發現技術，增強對RBP2和RBP4結合視黃醇和脂質的采樣分析，以理解它們(men) 對視黃醇類和非視黃醇類物質親(qin) 和力的分子基礎。基於(yu) 研究發現，將構建機器學習(xi) 預測模型，旨在識別新型RBP拮抗劑。

02、大學與(yu) 院係簡介

紐芬蘭(lan) 紀念大學位於(yu) 加拿大最東(dong) 端的紐芬蘭(lan) 與(yu) 拉布拉多省聖約翰斯市，是一所充滿活力的學術社區，擁有近18,000名來自120多個(ge) 國家的學生。

該校在紐芬蘭(lan) 和拉布拉多省設有多個(ge) 校區，擁有近100,000名傑出校友網絡，被公認為(wei) 研究、教學和公共參與(yu) 領域的領先機構。紀念大學提供從(cong) 本科到研究生的多樣化項目，培養(yang) 各學科的探索和創新能力。

作為(wei) 加拿大排名前20的研究型大學，紀念大學每年吸引超過1.3億(yi) 加元的研究經費，支持1,500多個(ge) 研究生獎學金項目和854名博士生。值得一提的是，2020年，該校有64名研究人員被列入世界前2%的科學家名單。

化學係是大西洋加拿大地區最大、研究最活躍的化學係之一。擁有20名專(zhuan) 職教師和10名兼職或交叉任命的教師，指導80多名攻讀碩士和博士學位的研究生，研究領域涵蓋分析、生物、計算、環境、無機、材料、有機和物理化學等多個(ge) 方向。研究人員每年吸引近300萬(wan) 加元的外部資金，確保學生能夠使用前沿設施和資源。

該係以營造協作和支持性環境而自豪，從(cong) 世界一流的實驗室到跨學科合作的機會(hui) ，化學係為(wei) 研究生提供了一個(ge) 動態平台，使他們(men) 能夠在研究中脫穎而出，並為(wei) 解決(jue) 全球挑戰做出貢獻。

03、研究內(nei) 容詳解

本研究項目立足於(yu) 計算化學、分子生物物理學和人工智能的交叉領域，聚焦於(yu) 視黃醇結合蛋白(RBPs)對視黃醇類和非視黃醇類物質轉運的分子機製研究。視黃醇結合蛋白是一類重要的細胞內(nei) 脂質轉運蛋白，在維生素A代謝、視覺循環、細胞分化和免疫調節等多種生理過程中發揮關(guan) 鍵作用。其中，RBP2和RBP4作為(wei) 該家族中的重要成員，分別在小腸吸收和血清轉運維生素A過程中扮演核心角色。

近年來的研究表明，除了其經典的視黃醇結合功能外，這些蛋白還能與(yu) 多種非視黃醇類脂質分子結合，這一發現極大拓展了我們(men) 對RBPs生物學功能的認識，同時也為(wei) 開發針對代謝性疾病、炎症反應和某些癌症的新型治療策略提供了可能。然而，RBPs如何識別並區分結構多樣的配體(ti) 分子，以及這種選擇性結合的精確分子機製尚未被充分闡明。

本項目將采用多尺度計算模擬與(yu) 先進的人工智能技術相結合的研究策略，旨在從(cong) 原子和分子水平揭示RBP2和RBP4對視黃醇類和非視黃醇類物質結合的動力學過程和熱力學特性。具體(ti) 而言，研究將通過以下幾個(ge) 方麵展開：

1.分子動力學模擬：利用高性能計算資源，構建RBP2和RBP4與(yu) 不同配體(ti) 複合物的全原子模型，模擬蛋白-配體(ti) 相互作用的動態行為(wei) 。通過分析軌跡數據，確定關(guan) 鍵結合位點、構象變化和結合自由能。

2.機器學習(xi) 輔助的集體(ti) 變量發現：傳(chuan) 統的分子動力學模擬往往難以有效采樣生物大分子的罕見事件和構象轉變。項目將開發和應用機器學習(xi) 算法，從(cong) 模擬數據中自動識別描述蛋白-配體(ti) 結合過程的關(guan) 鍵集體(ti) 變量，這些變量能夠捕捉係統的慢動力學特征。

3.增強采樣技術：基於(yu) 發現的集體(ti) 變量，應用偏置勢、元動力學或傘(san) 形采樣等增強采樣方法，克服能量壁壘，高效探索配體(ti) 結合和解離的完整路徑，獲取更為(wei) 準確的熱力學和動力學參數。

4.結合機製的結構基礎解析：通過對比分析RBP2和RBP4與(yu) 不同類型配體(ti) 的結合模式，識別決(jue) 定選擇性和親(qin) 和力的關(guan) 鍵結構因素，包括疏水口袋特征、氫鍵網絡、關(guan) 鍵殘基相互作用以及蛋白質構象柔性的作用。

5.機器學習(xi) 預測模型構建：整合多源數據，包括結構信息、分子動力學軌跡、實驗測定的結合常數等，訓練高精度的機器學習(xi) 模型，用於(yu) 預測潛在RBP拮抗劑的活性。該模型將為(wei) 計算機輔助藥物設計提供理論基礎，指導開發能夠特異性調節RBPs功能的新型小分子化合物。

通過上述研究，項目不僅(jin) 將闡明RBPs選擇性配體(ti) 識別的基本科學問題，還將為(wei) 開發針對與(yu) RBPs相關(guan) 疾病的創新治療策略提供重要的理論依據和藥物設計思路。

04、申請資格與(yu) 技能要求

1.學曆背景：擁有化學、生物化學、生物物理學、生物學或相關(guan) 學科的學士或碩士學位。

2.研究經驗：具有分子動力學模擬或機器學習(xi) 方麵的經驗或知識將是一項優(you) 勢，但不是必需的。

3.核心能力：具備強大的分析和解決(jue) 問題的能力，能夠獨立思考並有效應對研究中的挑戰。

4.編程技能：基本的編程能力是有益的，尤其是Python、R或C++等語言，以便處理和分析大規模數據集。

5.學術潛力：展現出對科學研究的熱情和承諾，具有發表高質量學術論文的潛力。

6.溝通能力：良好的英語口頭和書(shu) 麵溝通能力，能夠有效地與(yu) 團隊成員協作並清晰地表達科學概念。

7.跨學科思維：願意在化學、生物學和計算機科學的交叉領域學習(xi) 和工作，能夠整合不同學科的知識和方法。

8.適應能力：能夠在快速發展的研究環境中適應新技術和方法，並對研究方向的調整持開放態度。

05、培養(yang) 與(yu) 發展前景

加入Oh實驗室的研究生將獲得多方麵的專(zhuan) 業(ye) 培養(yang) ：

1.前沿技術掌握：發展尖端計算技術專(zhuan) 業(ye) 知識，包括分子動力學和機器學習(xi) ，這些技能在當今學術和工業(ye) 界都有極高的需求。

2.集體(ti) 變量發現與(yu) 增強采樣經驗：獲得集體(ti) 變量發現和增強采樣技術的實踐經驗，這些方法在計算化學和生物物理學研究中日益重要。

3.藥物發現技能培養(yang) ：掌握計算機輔助藥物發現方法和複雜係統數學模型開發能力，為(wei) 未來在製藥行業(ye) 的職業(ye) 發展奠定基礎。

4.多學科協作環境：在多學科環境中合作，提高團隊協作和溝通能力，培養(yang) 跨學科研究思維。

5. 編程與(yu) 數據分析能力提升：增強編程和數據分析能力，這些技能在現代科學研究和數據驅動行業(ye) 中至關(guan) 重要。

6.國際學術交流機會(hui) ：參與(yu) 國際會(hui) 議和學術交流，建立廣泛的專(zhuan) 業(ye) 網絡，提升學術影響力。

7.教學經驗積累：通過擔任助教，培養(yang) 教學和知識傳(chuan) 播能力，為(wei) 未來學術職業(ye) 做準備。

8.研究創新能力：在指導下獨立設計和執行研究項目，培養(yang) 科學創新和批判性思維能力。

06、實用申請建議

對於(yu) 有意向申請此項目的候選人，以下是一些具有針對性的實用建議：

1.研究背景強化：在申請前，主動學習(xi) 計算化學和分子模擬的基礎知識。可以通過在線課程（如Coursera上的"Statistical Molecular Thermodynamics"或"Machine Learning for Chemistry and Materials Science"）來強化基礎。對於(yu) 沒有相關(guan) 背景的申請者，展示您在其他定量分析領域的經驗，如物理化學實驗、數據分析或數學建模，也是非常有價(jia) 值的。

2.編程能力展示：準備一個(ge) 小型編程項目或代碼示例，展示您的編程能力，特別是在數據處理、可視化或科學計算方麵。即使您的編程經驗有限，也可以通過自學Python中的NumPy、Pandas或PyTorch等科學計算庫，並完成一些基礎練習(xi) 來證明您的學習(xi) 能力。

3.個(ge) 性化申請材料：在求職信中具體(ti) 說明您對項目感興(xing) 趣的原因，並將其與(yu) 您的學術背景和職業(ye) 目標聯係起來。詳細閱讀Oh實驗室近期發表的論文，在申請中引用特定研究並討論您如何能夠為(wei) 這些工作做出貢獻，這將顯著提升您的申請競爭(zheng) 力。

4.科研潛力強調：在簡曆中突出任何與(yu) 研究相關(guan) 的經驗，包括本科研究項目、實驗室實習(xi) 或與(yu) 數據分析和計算相關(guan) 的工作。具體(ti) 量化您的成就，如"使用機器學習(xi) 算法分析X數據集，提高了Y%的預測準確率"，而不是簡單描述"有機器學習(xi) 經驗"。

5.推薦信策略：請能夠具體(ti) 評價(jia) 您的分析思維、解決(jue) 問題能力和研究潛力的教授或導師撰寫(xie) 推薦信。最好是有計算或理論背景的推薦人，但更重要的是推薦人能夠詳細說明您的學術優(you) 勢和工作態度。

6.預先聯係：在正式申請前，可以向Oh教授發送一封簡短的郵件表達您的興(xing) 趣，並詢問有關(guan) 項目的具體(ti) 問題。這不僅(jin) 表明您的主動性，還能幫助您更好地了解項目細節，調整申請策略。

7.科研提案準備：盡管不是必需的，但準備一個(ge) 簡短的研究想法或方案，說明您如何看待項目中的科學問題並提出可能的研究方法，這將展示您的獨立思考能力和對該領域的理解。

8.麵試準備：準備討論您過去的研究經驗、技術能力以及對分子動力學和機器學習(xi) 的理解。複習(xi) 基本的計算化學和蛋白質結構生物學概念，並準備解釋您如何能夠快速學習(xi) 項目所需的新技能。

9.長期規劃展示：在申請中清晰地表達您的長期學術和職業(ye) 目標，說明這個(ge) 項目如何幫助您實現這些目標。展示您對學術研究的承諾和熱情，以及對該特定研究領域的興(xing) 趣。

10.加拿大學術環境適應：了解加拿大的學術係統和紐芬蘭(lan) 紀念大學的特點。研究該校和化學係的研究重點、資源和文化，展示您對這個(ge) 特定學術環境的了解和適應能力。