01、项目概述
加拿大纽芬兰纪念大学化学系Oh实验室现面向全球招收一名硕士或博士研究生，研究方向位于计算化学、分子生物物理学和人工智能的交叉领域。该职位为全日制研究生岗位，提供全额奖学金及助教津贴，申请截止日期为2025年3月31日。
项目将开展"揭示视黄醇结合蛋白(RBPs)对视黄醇类和非视黄醇类物质转运的分子机制"研究，结合机器学习辅助的集体变量发现技术，增强对RBP2和RBP4结合视黄醇和脂质的采样分析，以理解它们对视黄醇类和非视黄醇类物质亲和力的分子基础。基于研究发现，将构建机器学习预测模型，旨在识别新型RBP拮抗剂。
02、大学与院系简介
纽芬兰纪念大学位于加拿大最东端的纽芬兰与拉布拉多省圣约翰斯市，是一所充满活力的学术社区，拥有近18,000名来自120多个国家的学生。
该校在纽芬兰和拉布拉多省设有多个校区，拥有近100,000名杰出校友网络，被公认为研究、教学和公共参与领域的领先机构。纪念大学提供从本科到研究生的多样化项目，培养各学科的探索和创新能力。
作为加拿大排名前20的研究型大学，纪念大学每年吸引超过1.3亿加元的研究经费，支持1,500多个研究生奖学金项目和854名博士生。值得一提的是，2020年，该校有64名研究人员被列入世界前2%的科学家名单。
化学系是大西洋加拿大地区最大、研究最活跃的化学系之一。拥有20名专职教师和10名兼职或交叉任命的教师，指导80多名攻读硕士和博士学位的研究生，研究领域涵盖分析、生物、计算、环境、无机、材料、有机和物理化学等多个方向。研究人员每年吸引近300万加元的外部资金，确保学生能够使用前沿设施和资源。
该系以营造协作和支持性环境而自豪，从世界一流的实验室到跨学科合作的机会，化学系为研究生提供了一个动态平台，使他们能够在研究中脱颖而出，并为解决全球挑战做出贡献。
03、研究内容详解
本研究项目立足于计算化学、分子生物物理学和人工智能的交叉领域，聚焦于视黄醇结合蛋白(RBPs)对视黄醇类和非视黄醇类物质转运的分子机制研究。视黄醇结合蛋白是一类重要的细胞内脂质转运蛋白，在维生素A代谢、视觉循环、细胞分化和免疫调节等多种生理过程中发挥关键作用。其中，RBP2和RBP4作为该家族中的重要成员，分别在小肠吸收和血清转运维生素A过程中扮演核心角色。
近年来的研究表明，除了其经典的视黄醇结合功能外，这些蛋白还能与多种非视黄醇类脂质分子结合，这一发现极大拓展了我们对RBPs生物学功能的认识，同时也为开发针对代谢性疾病、炎症反应和某些癌症的新型治疗策略提供了可能。然而，RBPs如何识别并区分结构多样的配体分子，以及这种选择性结合的精确分子机制尚未被充分阐明。
本项目将采用多尺度计算模拟与先进的人工智能技术相结合的研究策略，旨在从原子和分子水平揭示RBP2和RBP4对视黄醇类和非视黄醇类物质结合的动力学过程和热力学特性。具体而言，研究将通过以下几个方面展开：
1.分子动力学模拟：利用高性能计算资源，构建RBP2和RBP4与不同配体复合物的全原子模型，模拟蛋白-配体相互作用的动态行为。通过分析轨迹数据，确定关键结合位点、构象变化和结合自由能。
2.机器学习辅助的集体变量发现：传统的分子动力学模拟往往难以有效采样生物大分子的罕见事件和构象转变。项目将开发和应用机器学习算法，从模拟数据中自动识别描述蛋白-配体结合过程的关键集体变量，这些变量能够捕捉系统的慢动力学特征。
3.增强采样技术：基于发现的集体变量，应用偏置势、元动力学或伞形采样等增强采样方法，克服能量壁垒，高效探索配体结合和解离的完整路径，获取更为准确的热力学和动力学参数。
4.结合机制的结构基础解析：通过对比分析RBP2和RBP4与不同类型配体的结合模式，识别决定选择性和亲和力的关键结构因素，包括疏水口袋特征、氢键网络、关键残基相互作用以及蛋白质构象柔性的作用。
5.机器学习预测模型构建：整合多源数据，包括结构信息、分子动力学轨迹、实验测定的结合常数等，训练高精度的机器学习模型，用于预测潜在RBP拮抗剂的活性。该模型将为计算机辅助药物设计提供理论基础，指导开发能够特异性调节RBPs功能的新型小分子化合物。
通过上述研究，项目不仅将阐明RBPs选择性配体识别的基本科学问题，还将为开发针对与RBPs相关疾病的创新治疗策略提供重要的理论依据和药物设计思路。
04、申请资格与技能要求
1.学历背景：拥有化学、生物化学、生物物理学、生物学或相关学科的学士或硕士学位。
2.研究经验：具有分子动力学模拟或机器学习方面的经验或知识将是一项优势，但不是必需的。
3.核心能力：具备强大的分析和解决问题的能力，能够独立思考并有效应对研究中的挑战。
4.编程技能：基本的编程能力是有益的，尤其是Python、R或C++等语言，以便处理和分析大规模数据集。
5.学术潜力：展现出对科学研究的热情和承诺，具有发表高质量学术论文的潜力。
6.沟通能力：良好的英语口头和书面沟通能力，能够有效地与团队成员协作并清晰地表达科学概念。
7.跨学科思维：愿意在化学、生物学和计算机科学的交叉领域学习和工作，能够整合不同学科的知识和方法。
8.适应能力：能够在快速发展的研究环境中适应新技术和方法，并对研究方向的调整持开放态度。
05、培养与发展前景
加入Oh实验室的研究生将获得多方面的专业培养：
1.前沿技术掌握：发展尖端计算技术专业知识，包括分子动力学和机器学习，这些技能在当今学术和工业界都有极高的需求。
2.集体变量发现与增强采样经验：获得集体变量发现和增强采样技术的实践经验，这些方法在计算化学和生物物理学研究中日益重要。
3.药物发现技能培养：掌握计算机辅助药物发现方法和复杂系统数学模型开发能力，为未来在制药行业的职业发展奠定基础。
4.多学科协作环境：在多学科环境中合作，提高团队协作和沟通能力，培养跨学科研究思维。
5. 编程与数据分析能力提升：增强编程和数据分析能力，这些技能在现代科学研究和数据驱动行业中至关重要。
6.国际学术交流机会：参与国际会议和学术交流，建立广泛的专业网络，提升学术影响力。
7.教学经验积累：通过担任助教，培养教学和知识传播能力，为未来学术职业做准备。
8.研究创新能力：在指导下独立设计和执行研究项目，培养科学创新和批判性思维能力。
06、实用申请建议
对于有意向申请此项目的候选人，以下是一些具有针对性的实用建议：
1.研究背景强化：在申请前，主动学习计算化学和分子模拟的基础知识。可以通过在线课程（如Coursera上的"Statistical Molecular Thermodynamics"或"Machine Learning for Chemistry and Materials Science"）来强化基础。对于没有相关背景的申请者，展示您在其他定量分析领域的经验，如物理化学实验、数据分析或数学建模，也是非常有价值的。
2.编程能力展示：准备一个小型编程项目或代码示例，展示您的编程能力，特别是在数据处理、可视化或科学计算方面。即使您的编程经验有限，也可以通过自学Python中的NumPy、Pandas或PyTorch等科学计算库，并完成一些基础练习来证明您的学习能力。
3.个性化申请材料：在求职信中具体说明您对项目感兴趣的原因，并将其与您的学术背景和职业目标联系起来。详细阅读Oh实验室近期发表的论文，在申请中引用特定研究并讨论您如何能够为这些工作做出贡献，这将显著提升您的申请竞争力。
4.科研潜力强调：在简历中突出任何与研究相关的经验，包括本科研究项目、实验室实习或与数据分析和计算相关的工作。具体量化您的成就，如"使用机器学习算法分析X数据集，提高了Y%的预测准确率"，而不是简单描述"有机器学习经验"。
5.推荐信策略：请能够具体评价您的分析思维、解决问题能力和研究潜力的教授或导师撰写推荐信。最好是有计算或理论背景的推荐人，但更重要的是推荐人能够详细说明您的学术优势和工作态度。
6.预先联系：在正式申请前，可以向Oh教授发送一封简短的邮件表达您的兴趣，并询问有关项目的具体问题。这不仅表明您的主动性，还能帮助您更好地了解项目细节，调整申请策略。
7.科研提案准备：尽管不是必需的，但准备一个简短的研究想法或方案，说明您如何看待项目中的科学问题并提出可能的研究方法，这将展示您的独立思考能力和对该领域的理解。
8.面试准备：准备讨论您过去的研究经验、技术能力以及对分子动力学和机器学习的理解。复习基本的计算化学和蛋白质结构生物学概念，并准备解释您如何能够快速学习项目所需的新技能。
9.长期规划展示：在申请中清晰地表达您的长期学术和职业目标，说明这个项目如何帮助您实现这些目标。展示您对学术研究的承诺和热情，以及对该特定研究领域的兴趣。
10.加拿大学术环境适应：了解加拿大的学术系统和纽芬兰纪念大学的特点。研究该校和化学系的研究重点、资源和文化，展示您对这个特定学术环境的了解和适应能力。
【竞赛报名/项目咨询+微信：mollywei007】
