Ms Fatemeh Mehdikhani
2025 – 至今 博士研究生（联合导师） · 悉尼大学
研究方向： 结合机器学习与影像、蛋白质组数据的色素痣及早期黑色素瘤无创诊断与分型研究
在计算方法、模型开发、数据分析与结果解读方面提供指导。这是我在悉尼大学的首个正式博士生指导工作；2024 年完成悉尼大学博士生导师培训课程（Higher Degree Research Student Supervisor Training Course）后承担。
教学
由于我的研究岗位以 CMRI 为基地、属于研究型聘任，常规课堂教学的机会有限。因此，我的教学贡献主要体现在研究培养方面：博士生联合指导、博士后培养、论文答辩评审，以及对临床背景与计算机背景早期职业研究者的非正式指导。以下汇总了我目前的教学与培养工作。
博士研究生
博士后研究人员
博士后研究人员
2026 – 2028 主要导师 · 儿童医学研究所（CMRI）
研究方向： 结合联邦学习的生成式蛋白质组基础模型，面向多中心癌症研究（由新南威尔士州癌症研究所青年学者基金 / CINSW Early Career Fellowship 资助）
把控研究方向，培养生成式 AI 与多组学方面的研究能力，并在科学写作、独立项目设计与职业发展方面提供指导。这是研究人才培养中一项实质性的早期领导职责，延续此前长期的合作指导经验。
校外评审
Ms Rita Brito Gama
2024 哲学硕士（MPhil）—— 校外论文评审 · 里斯本大学（Universidade de Lisboa，葡萄牙）
研究方向： GAIN-DANN: A Domain-Adversarial Generative Model for Missing Data Imputation in Proteomics
负责书面论文的批判性评审，并参与口头答辩（20 分钟报告 + 40 分钟讨论）。基于在蛋白质组学机器学习方面的专长受邀担任评审，该候选人已成功通过答辩并取得学位。
CMRI 同事指导
除正式职责外，我也对 CMRI 的同事与早期职业研究人员投入大量非正式指导。我经常就生物信息学分析、机器学习方法与项目设计向临床研究者和初级团队成员提供建议，帮助具有临床或生物学背景的研究者更自信地使用计算方法，从而推动癌症数据科学领域的整体能力建设。
合作发表 Cancer Discovery 论文
对 CMRI 同事 Dr Emma Boys 的指导，直接促成了一篇 Cancer Discovery（2025）合作论文的发表。
CMRI 博士研究生支持
为 CMRI 内两名博士研究生在机器学习、生物信息学与蛋白质组数据分析方向提供持续的方法指导。
跨团队计算支持
经常向 ProCan 项目下癌症数据科学、软件工程与肿瘤学等团队的同事提供非正式的计算与统计支持。
导师培训资质
- 2024 悉尼大学博士生导师培训课程（Higher Degree Research Student Supervisor Training Course）悉尼大学