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1.學術(shù)背景?
?已獲得或即將獲得計算生物學、生物信息學、計算機科學、數(shù)學、統(tǒng)計學等相關(guān)領(lǐng)域博士學位。
?跨學科經(jīng)驗?：需具備生物醫(yī)藥領(lǐng)域研究經(jīng)歷（如基因組學、蛋白質(zhì)組學、系統(tǒng)生物學等），或參與過生物醫(yī)學合作項目（如藥物靶點發(fā)現(xiàn)、疾病機制解析）。
?成果要求?：以第一作者在Nature、Cell、Science子刊或領(lǐng)域內(nèi)權(quán)威期刊（如 《Bioinformatics》，《Nucleic Acids Research》 ）發(fā)表過研究論文者優(yōu)先。
2.?技術(shù)能力?
?編程與算法?：熟練掌握Python、R語言，熟悉Linux開發(fā)環(huán)境，具備生物信息學算法開發(fā)經(jīng)驗（如序列比對、網(wǎng)絡分析、多組學數(shù)據(jù)整合）。
?交叉學科知識?：熟悉基因組學、轉(zhuǎn)錄組學、結(jié)構(gòu)生物學基礎，能熟練使用至少一種計算工具（如GATK、Cytoscape）或數(shù)據(jù)庫（如TCGA、GEO、PDB）。
?數(shù)據(jù)分析?：有單細胞測序、空間轉(zhuǎn)錄組、代謝組學等高通量數(shù)據(jù)分析經(jīng)驗，掌握統(tǒng)計學建模方法（如貝葉斯網(wǎng)絡、隨機森林）。
?3.科研能力?
具備獨立設計生物學問題導向的課題能力，能將計算結(jié)果轉(zhuǎn)化為生物學假設并驗證。
熟悉濕實驗技術(shù)（如CRISPR、Western Blot）者優(yōu)先，能與實驗團隊協(xié)作完成數(shù)據(jù)驗證。
4.技術(shù)能力?：
生物信息學、計算生物學、系統(tǒng)生物學
高通量測序數(shù)據(jù)分析（全基因組、轉(zhuǎn)錄組、單細胞等）
編程語言（Python、R）
生物數(shù)據(jù)庫（NCBI、Ensembl、TCGA等）
統(tǒng)計學、機器學習、深度學習
5.研究方向?：
多組學分析（基因組學、轉(zhuǎn)錄組學、蛋白質(zhì)組學、代謝組學）、空間組學、單細胞測序、精準醫(yī)學、腫瘤生物學、免疫治療