美国计算机专业计算生物方向代表教授
核心研究主题与代表教授
1. 基因组学与序列分析
这是计算生物学的传统核心，主要研究基因测序数据的组装、比对、变异检测和进化分析。
-
Michele Clamp (Harvard University)： 博德研究所的关键人物，在基因组注释、分析工具开发方面贡献卓越。
-
Ben Langmead (Johns Hopkins University)： 高速、低内存的序列比对算法（如Bowtie, HISAT）开发者，极大推动了二代测序分析。
-
Jian Ma (Carnegie Mellon University)： 三维基因组学、比较基因组学算法top，研究染色质空间结构与功能。
-
David Haussler (UC Santa Cruz)： 人类基因组计划的元老，UCSC基因组浏览器的创建者，领导了多个重大基因组计划。
-
Serafim Batzoglou (Illumina / 前Stanford)： 序列比对、基因组组装算法的先驱，后参与创立多家生物信息公司。
2. 计算与系统生物学
关注细胞网络的建模与模拟，如基因调控网络、代谢网络、蛋白质相互作用网络。
-
Roded Sharan (Tel Aviv University, 但与Stanford/Berkeley合作密切)： 网络生物学算法大师，研究蛋白质功能预测、疾病模块发现。
-
Trey Ideker (UC San Diego)： 系统生物学的领军人物，创建了网络医学和细胞信号网络分析的经典框架。
-
Ziv Bar-Joseph (Carnegie Mellon University)： 计算系统生物学、动态生物网络推理、单细胞多组学数据整合top。
-
Nitin Baliga (Institute for Systems Biology)： 环境微生物系统生物学的先驱，研究生物体的鲁棒性与调控。
3. 结构生物学与蛋白质设计
使用计算（物理模拟、机器学习）预测蛋白质三维结构、相互作用并进行设计。
-
David Baker (University of Washington)： 计算蛋白质设计的top，Rosetta软件的top，在从头蛋白质设计、药物设计方面取得革命性成就。
-
Ram Samudrala (University at Buffalo)： 蛋白质结构与功能预测、多尺度建模top。
-
Jinbo Xu (Toyota Technological Institute at Chicago)： 蛋白质结构预测算法（特别是深度学习方面）的top研究者，其工作为AlphaFold奠定了基础。
4. 生物医学数据科学与AI for Health
利用机器学习（尤其是深度学习）分析各类生物医学数据（医学影像、电子病历、组学数据）。
-
Michael Snyder (Stanford University)： 个性化医疗、可穿戴设备与多组学数据整合的先锋。
-
James Zou (Stanford University)： AI/ML在生物医学中应用的前沿研究者，专注于算法的公平性、可解释性和生物医学发现。
-
Marzyeh Ghassemi (MIT)： 健康AI的top，研究临床ML模型的公平性、鲁棒性和部署挑战。
-
Casey Greene (University of Colorado Anschutz)： 数据驱动的生物医学发现，自动化机器学习平台开发。
5. 单细胞组学与空间组学
这是当前最热门的领域之一，分析单个细胞或组织空间位置的基因表达数据。
-
Aviv Regev (Genentech / 前Broad Institute)： 单细胞基因组学的奠基人之一，人类细胞图谱计划的top，现转向工业界药物发现。
-
Rahul Satija (New York University / Genentech)： Seurat单细胞分析工具包的top，在算法开发和生物应用上都有top贡献。
-
Cole Trapnell (University of Washington)： 单细胞分析工具（Monocle）的开发者，专注于细胞命运轨迹推断。
-
Fei Chen (Broad Institute / MIT)： 空间转录组学技术（Slide-seq）的发明者之一，推动空间生物学前沿。
6. 宏基因组学与微生物组
研究环境或人体中全部微生物的遗传物质。
按top院校项目快速参考
-
Stanford University： 拥有Stanford Biomedical Informatics (BMI) 强大项目。代表教授：James Zou, Russ Altman（药物信息学）， Gill Bejerano（比较基因组学）， Sergio Bacallado（贝叶斯方法）。
-
MIT： 通过CSAIL和Broad研究所紧密合作。代表教授：Manolis Kellis（计算基因组学， 表观基因组学）， Bonnie Berger（算法生物学， 网络压缩）， David Gifford（基因调控）。
-
Carnegie Mellon University： 计算生物学系全球top。代表教授：Ziv Bar-Joseph, Jian Ma, Carl Kingsford（算法与网络）， Robert F. Murphy（细胞图像分析）。
-
University of Washington： 蛋白质设计中心世界top。代表教授：David Baker, Sheila Reynolds, William Noble（统计基因组学）， Jay Shendure（基因组技术）。
-
Harvard University / MIT Broad Institute： 计算与系统生物学的心脏。代表教授众多，如Aviv Regev（前）， X. Shirley Liu（表观基因组学），John Quackenbush（网络生物学）。
-
UC San Diego： 生物信息与系统生物学的重镇。代表教授：Trey Ideker, Rob Knight, Sheng Zhong（表观基因组学）， Wei Wang（数据挖掘与生物医学应用）。
-
Johns Hopkins University： 生物医学信息学传统强校。代表教授：Ben Langmead, Steven Salzberg（序列组装大师）， Michael Schatz（基因组学）。
-
Princeton University： Olga Troyanskaya（整合多组学数据预测功能）， Barbara Engelhardt（统计基因组学）。
申请与研究选择建议
-
高度跨学科性： 计算生物学教授普遍欢迎来自CS、数学、统计、物理、生物学背景的学生。申请前需明确自己的核心优势（如算法开发或领域知识）。
-
关注实验室而非只看系名： 目标教授可能隶属于计算机科学系、生物工程系、生物统计学系、医学院的特定部门（如遗传学、系统生物学）。务必跨系广泛搜索。
-
技术驱动 vs. 问题驱动： 区分你是对开发新的计算方法更感兴趣，还是对解决具体的生物学/医学问题更感兴趣。top实验室通常两者兼备，但侧重不同。
-
工业界联系紧密： 该领域技术转化迅速，很多教授参与创业（尤其在硅谷/波士顿地区）。这对实习和未来职业发展是巨大优势。
-
查看最新工具与数据库： 许多知名教授以开发出被广泛使用的开源软件或数据库而闻名（如Seurat, Rosetta, QIIME, UCSC Genome Browser）。使用过这些工具是申请时的有力背书。
更多详情
还有疑问？立即咨询专业顾问
李甜甜
- 7-10年
- 从业年限
- 50人
- 帮助人数
- 15分钟内
- 平均响应
在线咨询
顾问在线解答疑问
电话咨询
电话高效沟通留学问题
