今天，我们为大家解析的是爱丁堡大学博士研究项目。
“The genetics of ageing in a wild mammal ”
学校及院系介绍
学校概况:
爱丁堡大学（University of Edinburgh）始建于1583年，是英国历史悠久且具有世界影响力的研究型高等学府之一。大学位于苏格兰首府爱丁堡，这座城市以其丰富的历史文化遗产和浓厚的学术氛围闻名，为学生的学习和生活创造了独特的环境。
2024年最新全球排名显示，爱丁堡大学位列世界前50，其学术研究和教学质量在国际上享有很高的认可度。
院系介绍:
本项目隶属于爱丁堡大学生物科学学院（School of Biological Sciences），由国际知名的导师团队领导，包括David Nussey教授和Colin Walling教授。学生将受益于学院的一流科研设施及数据分析平台，并有机会与多个国际科研团队合作，参与生物科学领域的前沿研究。
项目专业介绍
项目名称：
野生哺乳动物衰老遗传学（The genetics of ageing in a wild mammal）
研究领域：
行为生物学、生态学、进化生物学、遗传学、基因组学、动物学
本博士项目旨在研究野生哺乳动物衰老的遗传机制及其在自然环境中的表现。本项目通过结合长期野外观测数据与先进的遗传学技术，力求揭示基因如何在自然环境中影响寿命及衰老的进程。
培养目标：
- 掌握先进的生物数据分析方法和遗传学技术；
- 培养独立科研能力，为衰老遗传学领域提供理论和实践支持；
- 为学生未来在学术界或生物技术行业的发展奠定坚实基础。
就业前景：
完成该项目的博士生具备跨学科的研究能力，可在高校或研究机构从事进化生物学、生态学和遗传学相关的研究工作，也可在生物医药和环境保护领域寻找职业机会。
申请要求
1. 学术背景
申请者需具有以下之一的教育背景：
- 生物学相关领域的学士学位（荣誉学位，成绩优秀）；
- 生物学、生态学、遗传学、动物学或相关学科的硕士学位（优先考虑）。
2. 研究兴趣
- 动物行为学与生态学；
- 进化生物学与遗传学；
- 自然环境中基因与表型相互作用的研究。
3. 技能要求
- 数据分析能力：熟悉统计软件（如R语言）及相关建模方法；
- 基因组学技术：了解基因组分析的基本方法及实验设计；
- 学术写作与表达能力：能够撰写研究报告及发表学术论文；
- 野外研究经验（非必需，但具有相关经验者优先）。
4. 语言要求
- 雅思总分不低于6.5，单项成绩不低于6.0；
- 具备良好的学术写作能力。
项目特色与优势
1. 研究特色
- 长期数据积累：依托40年的详细野外观测数据，提供强大的研究基础；
- 交叉学科视角：整合生态学、遗传学与行为学方法；
- 创新性验证：首次在自然环境中验证实验室研究发现的遗传机制。
2. 研究环境
- 配备先进的实验室设备及遗传数据分析平台；
- 提供与国际顶尖科研团队合作的机会；
- 有机会参与野外研究基地（St Kilda岛）的实际调研工作。
3. 职业发展支持
- 鼓励参加国际学术会议，拓展学术网络；
- 指导发表高质量论文，为未来学术生涯奠定基础；
- 提供职业技能培训课程，帮助提升沟通、写作等软实力。
4. 资金支持
- 提供Darwin Trust奖学金：国际学生学费全额资助，另包括每年生活补助（2024-2025年度为£21,354）；
- 博士项目为期4年，确保全程经济支持。
有话说
项目理解
1.交叉学科：
该项目聚焦于多领域交叉融合，具体涵盖以下学科：
- 行为生物学
- 生态学
- 进化生物学
- 遗传学与基因组学
- 动物学
2. 研究目标
该项目的研究目标主要集中于以下几个方面：
- 揭示基因在自然环境中调控寿命和衰老速度的机理；
- 探索寿命与衰老速率是否由遗传因素决定；
- 确定哪些基因或基因区域在调控衰老中起作用；
3. 技术手段
- 混合效应线性模型
- 动物模型（Animal Models）
- 全基因组关联分析（GWAS）
- 长期野外数据采集
4. 理论贡献
- 提供自然环境中衰老遗传学的实证数据，弥补实验室研究的不足；
- 建立基因-表型关系的研究框架，为生态学、遗传学和进化生物学的交叉研究提供新的思路；
- 对环境压力如何塑造个体生命历程的理论进行补充和完善。
5. 应用价值
- 为人类衰老相关疾病（如阿尔茨海默症）的基因研究提供新的视角；
- 为濒危物种的遗传管理和种群健康提供科学依据；
- 为家养动物的育种优化及寿命管理提供理论支持；
创新思考
1.前沿方向：
- 环境表观遗传学：探索环境因素如何通过表观遗传修饰影响衰老基因的表达；
- 微生物组研究：研究肠道微生物与寿命及健康老龄化的关系；
- 进化医学：结合研究成果，分析衰老相关疾病的遗传基础及其进化背景。
2. 技术手段
- 机器学习与人工智能分析
- 多组学整合分析
- 分布式数据存储
3. 理论框架
- 构建“基因-环境-表型”三位一体的动态研究模型；
- 提出“生态遗传适应性”概念，分析自然选择如何影响基因对环境的响应模式。
4. 应用拓展
- 研究城市化环境对动物寿命与衰老模式的影响；
- 应用相关研究于家畜育种，提升健康水平与繁殖能力；
- 为濒危物种的遗传管理提供数据支持，增强种群复原能力。
5. 实践意义
- 提供种群动态预测的方法学支持；
- 为野生动物保护的政策制定提供理论依据；
- 为健康老龄化和疾病预防提供参考数据与研究框架。
6. 国际视野
- 建立国际研究合作网络，推动爱丁堡大学与其他顶尖科研机构的合作；
- 通过高水平论文和学术会议提升研究在全球范围内的学术影响力。
7. 交叉创新
- 将生态学与生物信息学结合，利用大数据技术推动衰老遗传学的发展；
- 探讨研究成果在人类社会中的社会影响及伦理意义，与社会科学领域进行跨学科合作。
8. 其他创新点
- 科学传播：开发适合公众的科普内容，提升野外生态研究的社会关注度；
- 教育与培训：设计面向研究生的专业课程，培养跨学科研究能力的人才。
博士背景
Darwin，985生物医学工程系博士生，专注于合成生物学和再生医学的交叉研究。擅长运用基因编辑技术和组织工程方法，探索人工器官构建和个性化医疗的新途径。在研究CRISPR-Cas9系统在干细胞定向分化中的应用方面取得重要突破。曾获国家自然科学基金优秀青年科学基金项目资助，研究成果发表于《Nature Biotechnology》和《Biomaterials》等顶级期刊。
【竞赛报名/项目咨询+微信：mollywei007】
