Shen Lab @ NTU

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Thu, 10 Sep 2026 00:00:00 +0000

Open Opportunities

加入 Shen Lab

我们欢迎希望发展计算方法、数据驱动生物学发现和多组学研究的同学与研究人员。研究方向包括代谢组学、微生物组、衰老、妊娠、精准健康和 AI for Science。

奖学金、申请截止日期和申请条件可能会变化。申请前请以 NTU 和 LKCMedicine 官方页面为准。

博士生 PhD Student

适合具有定量思维、编程能力和生物医学兴趣的申请者。欢迎 bioinformatics、computational biology、computer science、statistics、biomedical engineering、analytical chemistry、life sciences、medicine 等背景。

我们看重的背景

熟悉 R 或 Python，愿意做可复现的数据分析。
对多组学整合、LC-MS 数据分析、微生物组-代谢组互作、因果推断或生物医学 AI 感兴趣。
有清晰的科学写作能力和长期科研投入意愿。

申请和资助

博士申请通常通过 LKCMedicine PhD by Research Programme。请关注一月和八月入学批次，以及官方公布的具体截止日期和条件。

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Research Fellow / 博士后

欢迎能够独立推进项目、发表论文并开发可复用方法或软件的博士后申请者。相关方向包括生物信息学、计算生物学、统计、计算机科学、代谢组学、微生物组、系统生物学和分析化学。

本科生 Undergraduate Student

欢迎 NTU 本科生通过 URECA、FYP、课程研究项目或非正式 research attachment 加入。项目可包括组学数据分析、生物医学 AI、可复现编程、网页工具和数据可视化。

访问学者 Visiting Scholar

访问学者需要有外部资助或所在机构支持，覆盖工资、旅行、签证、保险和生活费用。请发送 CV、访问时间、资助来源和简短研究计划。

访问博士生 Visiting PhD Student

欢迎与课题组方向匹配且有外部资助的访问博士生，例如 CSC 或学校资助项目。请提供 CV、博士课题、导师信息、访问时间、资助计划和一页研究计划。

暑期实习 Summer Intern

在项目明确且有足够指导时间的情况下，我们接受暑期实习和远程实习。远程项目通常要求更强的独立性、稳定沟通和清楚的代码或分析产出。

相册

Sat, 13 Jun 2026 00:00:00 +0000

研究方向

Thu, 23 Nov 2023 00:00:00 +0000

Shen Lab 的总体研究方向是开发用于多组学和可穿戴数据分析的生物信息学算法，并将这些方法应用于精准医学和重要生物学问题。

多组学与可穿戴数据的方法开发

质谱数据

质谱是测量离子质荷比的核心分析技术，可用于研究生物样本中的小分子、蛋白质、肽段、脂质和其他生物分子。我们关注质谱数据处理和分析中的生物信息学方法与算法开发，包括 LC-MS 数据处理流程、代谢网络分析，以及与转录组、蛋白组、微生物组等数据的整合。

微生物组数据

我们研究微生物组数据的统计建模、特征解释、跨身体部位关联，以及微生物组与代谢组之间的相互作用。重点问题包括如何从复杂、高维、异质的数据中得到可复现、可解释的生物学发现。

可穿戴数据

可穿戴设备提供连续、纵向、个体化的健康信息。我们关注如何将可穿戴数据与多组学数据整合，用于健康状态监测、疾病风险评估和个体化医学研究。

多组学整合与健康应用

精准医学和生物学问题

我们希望通过多组学整合，把分子层面的变化与个体健康、疾病风险、生活方式和环境因素联系起来。

衰老

我们关注人类衰老过程中多组学分子的动态变化，以及如何用计算方法识别非线性变化、转折点和潜在机制。

妊娠

我们研究妊娠相关的代谢组、微生物组和其他组学变化，探索其与母婴健康、妊娠阶段和疾病风险之间的关系。

个人健康监测和疾病早期诊断

通过多组学、临床指标和可穿戴数据的整合，我们希望发展更早、更个体化、更可解释的健康监测方法。

联系我们

Mon, 20 Nov 2023 00:00:00 +0000

合作者

Mon, 24 Oct 2022 00:00:00 +0000

团队成员