墨尔本大学数学博士

📍 项目核心亮点

• 澳洲顶尖学府，QS 数学学科全球前 30，墨尔本数学与生物学研究中心（Melbourne Mathematical Biology）核心项目
  导师：Dr. Alexander Browning（随机过程与生物数学专家）与 A/Prof Douglas Brumley（微生物组动力学专家）联合指导
  领域：应用数学、计算生物学、随机过程、微生物生态学
  学制：3-4 年全日制博士（2025 年 9 月入学）
  资助：
• 墨尔本大学科学学院奖学金，覆盖学费 + 年薪 AU$38,500（约€23,000），享受澳洲科研津贴与会议资助
• 学院保底支持：若未获学院奖学金，数学与统计学院直接提供资助

🧫 研究使命：用数学语言解析生物应对环境波动的 “生存策略”

1. 
   随机动态模型开发
   
• 构建随机微分方程（SDE）模型，描述细菌种群在营养波动、抗生素压力下的表型异质性演化；
• 结合分支过程理论，量化持久性细胞（persisters）的产生速率与环境波动的关联性。
2. 
   实验系统创新与验证
   
• 设计计算机控制的生物反应器（如 Chemostat），模拟动态环境（如周期性营养脉冲、抗生素冲击）；
• 使用荧光标记技术（如 GFP/RFP 报告系统）追踪异质种群动态，校准模型参数（如分裂速率、死亡概率）。
3. 
   跨尺度机制解析
   
• 从分子（如第二信使 ppGpp 调控）到种群水平，建立多尺度模型，预测异质性对菌群长期演化的影响；
• 与临床数据结合，探索模型在抗生素联合治疗方案优化中的应用（如间歇性给药策略设计）。

🔢 技术平台与资源

• 数学与计算工具：
  ▪ 随机过程模拟（如 Euler-Maruyama 方法）、动力系统分岔分析（MATLAB/Simulink）
  ▪ 贝叶斯模型推断（PyMC3/TensorFlow Probability），处理实验数据的不确定性
• 实验设施：
  ▪ 墨尔本大学生物反应器实验室（含自动化培养系统、流式细胞仪）
  ▪ 微生物组分析平台（16S 测序、转录组学）
• 跨学科合作：
  ▪ 与墨尔本医学院合作，获取临床分离菌株（如大肠杆菌、金黄色葡萄球菌）
  ▪ 参与澳洲抗菌药物研发中心（AMR Centre）项目，推动模型转化

🚀 适合人群：跨学科研究的 “建模先锋”

• 学术背景：
• 应用数学、统计学、物理学或工程学本科 / 硕士（需一等荣誉学位），具备生物相关课程基础（如分子生物学、生态学）；
• 硕士研究涉及微分方程建模或微生物实验（如种群动力学、抗生素药敏实验）优先。
• 核心技能：

  必备技能	优先技能
  常微分方程 / 随机微分方程	生物反应器操作经验
  Python/Mathematica 编程	荧光显微镜或流式细胞术经验
  统计推断（如 MCMC 方法）	细菌培养与基因编辑（CRISPR-Cas9）

• 软技能：
• 对 “数学 + 生物学” 交叉研究有热情，能解读微生物学文献；
• 具备团队协作精神，适应湿实验与干建模交替的研究模式。

📝 申请材料清单（英文提交，邮件发送）

1. 求职信（1 页，强制匹配筛选标准）：
• 需明确回应：
  ▪ 数学能力：“本科论文使用 SDE 模型模拟布朗运动，误差率低于 5%”
  ▪ 编程经验：“熟练使用 NumPy 求解偏微分方程，曾开发种群动态可视化工具”
  ▪ 生物学兴趣：“硕士期间研究大肠杆菌生物膜形成，发现群体感应基因的表达异质性”
2. 学术成绩单：
• 包含本科 / 硕士所有课程成绩，需翻译为英文，注明 grading scheme（如 GPA 算法）
3. 简历（CV）：
• 分板块：“数学建模项目”“生物实验经历”“编程技能”，附上 GitHub 代码仓库或实验数据报告链接
• 列出参与的科研项目（如 “开发抗生素耐药性演化模型，发表于PLoS Computational Biology”）
4. 推荐信（至少 1 封）：
• 需来自数学或生物学领域导师，强调建模能力或实验技能（如 “独立设计微生物波动环境实验，数据被 3 篇顶刊引用”）
5. 英语能力证明：
• 雅思 6.5+/ 托福 90+（英语授课硕士可豁免）

🚀 申请策略：突出 “模型 - 实验 - 转化” 闭环能力

1. 提前联系导师（强制加分）：
• 邮件主题：“Melbourne PhD Application_生物适应建模_你的姓名”，发送至：
  📩 alex.browning@unimelb.edu.au
• 内容重点：“曾在悉尼大学开发细菌持久性细胞随机模型，模拟结果与实验吻合度达 85%”，并附 1 页模型摘要 + 关键公式
2. 面试准备：
• 数学问题：“简述随机微分方程与常微分方程在生物建模中的核心区别”
• 跨学科问题：“如何设计实验验证模型预测的持久性细胞比例？”
• 文献考察：“讨论Nature Reviews Microbiology中关于细菌异质性的最新综述观点”
3. 差异化竞争力：
• 展示交叉经历：“本科辅修微生物学，参与设计抗菌肽筛选实验，掌握 96 孔板药敏检测技术”
• 量化成果：“开发的种群异质性分析算法，将数据处理效率提升 3 倍，已申请软件著作权”

💌 联系与支持

• 学术导师：Dr. Alexander Browning
  🔬 研究方向：随机过程、生物数学、抗菌药物耐药性
  📩 alex.browning@unimelb.edu.au | 🌐 个人主页
• 项目协调：墨尔本大学数学与统计学院研究生办公室
  📩 math-phd@unimelb.edu.au
• 平等机会：墨大承诺性别平等，残障申请者可申请实验室无障碍改造，提供跨文化适应支持

✨ 立即申请，成为生物数学领域的 “环境适应解读者”！