Welcome to the ZidaLab
ZidaLab 隶属于深圳大学生物医学工程学院，致力于发展面向精准诊断、单细胞分析和生物医学测量的微流控与计算分析技术。我们希望把分子和细胞中的微弱信号转化为更灵敏、更高通量、更易使用的检测工具。
课题组位于深圳大学，也处在中国最活跃的科技创新和生物医学产业区域之一。我们的研究连接 生物医学工程、微流控、分析化学、分子生物学、图像分析与机器学习，面向临床检测、生物技术产业和基础研究中的真实需求建立新方法。
我们关注什么
超灵敏生物检测
发展单分子免疫检测和数字核酸检测平台，用于低丰度生物标志物和病原体相关分子的灵敏分析。
单细胞分析工具
利用液滴微流控实现单细胞分离、扰动、筛选、编码和测序相关流程，研究细胞异质性和功能差异。
AI 辅助检测方法
结合显微成像、实时图像处理和机器学习，从液滴、细胞和生物样本中提取稳定、可解释的定量信息。
适合哪些学生加入
ZidaLab 的研究通常从一个明确的生物医学问题出发，经过芯片设计、实验体系搭建、成像读出、数据分析和方法验证，最终形成可被他人使用的工具或流程。研究生在项目中会接触多学科内容，也会在动手实验和定量分析中逐步建立自己的技术能力。
如果你具备以下特点，可能会适合加入我们：
- 对交叉学科问题有持续好奇心
- 喜欢动手实验，也愿意认真分析数据
- 有自驱力，能够在不确定的问题中推进项目
- 希望做出真正有用、可验证、可复现的研究工具
我们欢迎对微流控、生物检测、单细胞分析、图像处理、机器学习和仪器开发感兴趣的同学。
代表性技术
- Deep-dLAMP：结合多分散液滴、沉淀读出和深度学习的免标记数字核酸检测方法。
- iddELISA：基于统计建模的包容性液滴数字免疫检测方法，提高低丰度蛋白检测的数据利用效率。
- CP-seq：面向组合扰动研究的高通量单细胞筛选平台。
- 即时检测微流控：用于凝血、血液力学等临床相关指标的紧凑型检测方法。
认识团队
我们是一支不断成长的交叉学科团队，成员背景涵盖生物医学工程、微流控、分子生物学、成像、计算分析和仪器开发。
加入我们
欢迎对微流控、生物检测、单细胞分析和计算成像感兴趣的研究生和博士后联系课题组。来信时请简要说明你的研究兴趣、训练背景、已有技能，以及希望参与或建立的研究方向。
新闻
2026年5月
方琪的硕士学位论文被评为深圳大学2025年度优秀学位论文。祝贺！
2026年4月
课题组获得深圳大学 AI for Science 研究支持经费（5万元）。祝贺！
2025年11月
课题组获得广东省自然科学基金支持（10万元）。祝贺！
2025年9月
Flow-LAMP 相关工作发表于 Analytical Chemistry。祝贺！
2025年9月
StratoLAMP-2 相关工作发表于 Analytical Chemistry。祝贺！
2025年9月
陈佳兆获得国家奖学金。祝贺！
2025年9月
课题组获得深圳市自然科学基金支持（30万元）。祝贺！
2025年6月
欢迎钟俊男和陈华儿加入课题组！
2025年5月
欢迎朱嘉盈、黄晓娜、黄振栩和郑翊思加入课题组！