香港中文大學Prof SO的研究領域和代表文章詳細解析

導師簡介

如果你想申請香港中文大學生物醫學學院的博士，那今天這期文章解析可能對你有用！今天Mason學長為(wei) 大家詳細解析香港中文大學的Prof SO的研究領域和代表文章，同時，我們(men) 也推出了新的內(nei) 容“科研想法&開題立意”，為(wei) 同學們(men) 的科研規劃提供一些參考，並且會(hui) 對如何申請該導師提出實用的建議！方便大家進行套磁！後續我們(men) 也將陸續解析其他大學和專(zhuan) 業(ye) 的導師，歡迎大家關(guan) 注！

作為(wei) 香港中文大學生物醫學學院的副教授，導師是當今生物信息學、統計遺傳(chuan) 學和精神疾病基因組學研究領域的重要學者。導師於(yu) 2012年獲得香港大學的內(nei) 外全科醫學士學位和哲學博士學位，博士期間主要從(cong) 事統計和精神疾病基因組學的研究。憑借出色的學術成就，導師獲得了包括裘槎基金會(hui) 獎學金和香港大學醫學院最佳博士論文張世傑金獎等眾(zhong) 多獎項。

在擔任現職前，導師曾在瑪麗(li) 醫院和青山醫院擔任住院精神科醫生。2016年1月，導師加入香港中文大學生物醫學學院，擔任助理教授，同時兼任香港中文大學精神病學係的助理教授。

研究領域

導師的主要研究興(xing) 趣包括開發和應用新的統計和計算方法來分析組學和臨(lin) 床數據。特別是，導師致力於(yu) 揭示複雜疾病的遺傳(chuan) 結構，並基於(yu) 生物信息學和臨(lin) 床數據預測疾病風險和表型。導師開發了評估全基因組關(guan) 聯分析（GWAS）中個(ge) 別遺傳(chuan) 變異和整套標記所解釋的遺傳(chuan) 力的方法。

此外，導師還開發了將遺傳(chuan) 信息與(yu) 家族史相結合以改善風險預測的新方法，以及構建多基因風險評分的新方法。在最近的研究中，導師還對利用GWAS和其他組學數據進行藥物再利用的生物信息學方法產(chan) 生了興(xing) 趣，並開發了幾種利用GWAS和其他組學數據進行再利用的方法。

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.

研究內(nei) 容：本研究分析了精神疾病之間的遺傳(chuan) 差異，探索了相關(guan) 的生物學通路和細胞/組織類型，並評估了使用多基因風險評分區分不同精神疾病的能力。

重要發現：不同精神疾病之間存在顯著的遺傳(chuan) 差異，涉及特定的生物學通路和細胞/組織類型。多基因風險評分可以在一定程度上區分不同的精神疾病。

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.

研究內(nei) 容：本研究提出了一個(ge) 解析複雜疾病組合遺傳(chuan) 架構的框架，並將其應用於(yu) 心血管醫學領域。

重要發現：該框架可以有效地識別與(yu) 複雜疾病組合相關(guan) 的遺傳(chuan) 變異和生物學通路，為(wei) 理解疾病的共同遺傳(chuan) 基礎提供了新的見解。

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).

研究內(nei) 容：本研究使用孟德爾隨機化分析來探索血脂與(yu) 抑鬱表型之間的因果關(guan) 係。

重要發現：研究發現，血脂水平與(yu) 抑鬱表型之間存在因果關(guan) 係，提高血脂水平可能會(hui) 增加抑鬱的風險。

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.

研究內(nei) 容：本研究探索了精神分裂症和雙相情感障礙與(yu) 28種心血管和代謝性狀之間的共同遺傳(chuan) 基礎和因果關(guan) 係。

重要發現：研究發現，精神分裂症和雙相情感障礙與(yu) 多種心血管和代謝性狀存在共同的遺傳(chuan) 基礎，並且某些心血管和代謝性狀可能與(yu) 這些精神疾病存在因果關(guan) 係。

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.

研究內(nei) 容：本研究探討了如何利用四種神經精神疾病的新發突變信息來指導藥物發現。

重要發現：研究發現，新發突變所涉及的基因和通路可能是開發新藥的潛在靶點，並提出了一些具有治療潛力的候選藥物。

研究項目

精神疾病的多組學整合分析

該項目旨在整合基因組、轉錄組、表觀基因組和其他組學數據，全麵解析精神疾病的分子機製，並開發新的診斷和預後標誌物。項目揭示了一些關(guan) 鍵的分子事件和信號通路在精神疾病發病機製中的重要作用，並確定了一些有前景的生物標誌物。

精神疾病的藥物再定位研究

該項目利用GWAS和其他基因組學數據，係統評估已上市藥物治療精神疾病的潛力，旨在發現新的治療方案。項目確定了一些有希望治療精神疾病的藥物再定位候選藥物，如甲氨蝶呤和茶堿等。

心理健康的人工智能預測模型開發

該項目旨在開發基於(yu) 機器學習(xi) 和深度學習(xi) 的預測模型，通過整合遺傳(chuan) 、環境、行為(wei) 和臨(lin) 床數據，實現對個(ge) 體(ti) 心理健康狀態的早期預警。項目開發了一些性能優(you) 異的預測模型，展示了人工智能技術在心理健康預測和管理中的廣闊應用前景。

研究想法

1. 結合多組學數據（如基因組、轉錄組、蛋白組等）和臨(lin) 床數據，開發AI驅動的精神疾病風險預測模型和早期診斷工具，實現對精神疾病的精準預防和早期幹預。

2. 利用單細胞測序技術，繪製精神疾病患者大腦的細胞圖譜，並與(yu) 健康對照進行比較，深入解析不同類型腦細胞在疾病發生發展中的作用，為(wei) 開發細胞類型特異性的治療策略提供線索。

3. 整合電子健康記錄、智能穿戴設備等多源異構數據，開發麵向精神疾病患者的智能健康管理係統，實現對病情的實時監測和對治療方案的動態優(you) 化，提高疾病管理的有效性和精準性。

4. 探索精神疾病與(yu) 代謝性疾病之間的分子聯係，闡明共同的遺傳(chuan) 風險因子和生物學通路，為(wei) 揭示疾病共病機製、開發聯合幹預策略提供新思路。

5. 開展精神疾病的多中心前瞻性隊列研究，收集患者的長期隨訪數據，結合基因組學分析，發現影響疾病預後和藥物反應的關(guan) 鍵因素，為(wei) 實現精神疾病的精準治療和個(ge) 體(ti) 化用藥提供循證依據。

申請建議

1. 精讀蘇教授的代表性論文，特別是近五年發表在《Nature Neuroscience》、《Biological Psychiatry》、《Psychological Medicine》等期刊上的文章。仔細研究這些論文的研究設計、方法創新點和主要發現，並思考如何在此基礎上提出新的研究問題和解決(jue) 方案。在與(yu) 蘇教授溝通時，表達對他研究工作的深刻理解和獨到見解，展示你的學術洞察力和創新思維。

2. 針對性地加強以下領域的知識學習(xi) 和技能訓練：

①統計遺傳(chuan) 學方法，如全基因組關(guan) 聯分析（GWAS）、孟德爾隨機化分析等；

②生物信息學工具，如常用的基因組數據分析軟件（如PLINK、GCTA）和數據庫（如Gene Ontology、KEGG Pathway）；

③機器學習(xi) 算法，如支持向量機、隨機森林、深度神經網絡等。

可以考慮修讀相關(guan) 的在線課程或參加實踐培訓，提升數據分析和解釋的能力。

3. 關(guan) 注精神疾病基因組學和生物信息學領域的前沿進展，特別是蘇教授及其合作者的最新研究成果。可以定期瀏覽《Nature Genetics》、《American Journal of Psychiatry》、《Bioinformatics》等權威期刊，了解學科的最新動向和熱點問題。同時，積極參與(yu) 相關(guan) 主題的學術會(hui) 議（如世界精神病學大會(hui) 、美國人類遺傳(chuan) 學年會(hui) ），聆聽大牛報告，與(yu) 其他研究者交流切磋。

4. 嚐試融合蘇教授過往研究工作的思路和方法，提出一個(ge) 獨具創新性且切實可行的研究設想。例如，利用基因組學和電子健康記錄數據，開發整合遺傳(chuan) 風險和臨(lin) 床表型的精神疾病風險預測模型；又或探索精神疾病與(yu) 心血管代謝性疾病之間的遺傳(chuan) 關(guan) 聯，揭示共同的生物學機製和藥物治療靶點。在申請材料（如研究計劃）中，詳細闡述研究設想的背景意義(yi) 、擬解決(jue) 的關(guan) 鍵科學問題、采用的技術路線和預期成果，力求思路清晰、論證充分、有理有據。

博士背景

John，本碩985，現就讀於(yu) 美國頂尖大學PhD。研究領域包括精神疾病基因組學、生物統計分析和複雜數據建模。在國際權威期刊《Nature Genetics》和《American Journal of Human Genetics》上發表多篇論文，曾獲得國際基因組學會(hui) 議最佳論文獎。擅長遺傳(chuan) 數據分析和多變量統計方法，致力於(yu) 通過基因組學研究揭示精神疾病的遺傳(chuan) 基礎。