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2026申博-合成生物学/酶工程与蛋白质进化方向
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尊敬的各位老师大家好！看到帖子即是缘分，感谢您在百忙之中查阅我的申博求助帖！ 研究方向：合成生物学/酶工程与蛋白质进化方向 我是来自山东大学的在读硕士研究生，将于2026年6月毕业。 硕士期间：（1）在硕士入学前自主完成综述书写（Carbohydrate Polymers：Q1 Top，IF=11.9，2024年发表），系统梳理了合成生物学与发酵工程在XXX生产中的前沿应用。通过对海量文献的深度归纳与逻辑重构，为后续课题的确立奠定了坚实的理论基础。 （2）硕士二年级设计课题全流程，结合生物信息学与酶工程手段，首次揭示了XXX蛋白的嵌合进化机制及其独特的底物特异性，阐明了病毒-细菌共进化在酶功能多样性中的作用，为酶改造提供新策略（International Journal of Biological Macromolecules：Q2 TOP，IF=8.7，目前处于大修状态）。培养了我“从进化角度理解酶功能”的科研思维，以及从研究中建立的“序列分析→结构建模→理性设计→建立假设→功能验证”方法论。 （3）硕士三年级期间，作为国家重点研发计划项目XXX的核心成员，我负责XXX生产菌株的代谢工程改造。面对传统改造中前体供给与产物合成不匹配的难题，我利用AI算法进行全基因组代谢网络模拟，发现新的XXX限速步骤，并结合CRISPR-Cas9多位点编辑，疏通合成途径中的隐形阀门，这种“推”（推高前体）“拉”（拉动起始）相结合的策略，将代谢潜能转化为实际产量。 通过开展多项课题，目前较好地掌握了所学领域的基本知识，能够熟练开展微生物学和分子生物学实验（CRISPR-Cas9技术，质粒设计/构建，PCR），蛋白质表达纯化等技术；生物信息学方面，可进行KEGG、GO功能富集分析，熟练运用UniKP等酶动力学参数预测模型；在软件应用方面，熟练掌握Office、ChemDraw、Python、Matlab、GraphPad Prism等用于科研数据处理，同时涉猎运用MOE、Pymol 软件进行分子模拟。 硕士期间独立科研能力强，自主学习能力强（自学生物信息学和AI算法进行全基因组代谢网络模拟）。读博意愿强烈，想前往一个更好的科研平台实现自己的想法，同时希望学习人工智能等新兴工具，以交叉学科思维解决复杂的生物学问题。对我感兴趣的老师可以邮件联系，希望能得到和您进一步沟通的机会！ 邮箱：lilisheng953@gmail.com |
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