研究院简介
粤港澳大湾区精准医学研究院(广州)【Greater Bay Area Institute of Precision Medicine (Guangzhou)】是在广东省科技厅、广州市人民政府、广州南沙经济技术开发区管理委员会和复旦大学的共同支持下,由广州市人民政府、广州南沙经济技术开发区管理委员会和复旦大学共同举办的省属事业单位,坐落于粤港澳大湾区地理几何中心的广州市南沙区。
研究院由中科院院士金力教授担任院长,围绕重大疾病精准防诊治研究,设立遗传疾病、肿瘤防治、神经精神疾病和老年健康4个研究所,健康医疗电子、智能医学、线粒体遗传与健康、类器官与再生医学、细胞治疗与免疫治疗、原创新药、精准诊断和基因组技术等研究中心,以及核酸组学、蛋白质组学、代谢组学和精准医学大数据等高水平公共技术服务平台。
课题组简介
陈俊芳博士现为复旦大学粤港澳大湾区精准医学研究院(广州)智能医学研究中心青年研究员,同时担任复旦大学生命科学学院双聘研究员,并负责转化生物信息学与复杂疾病课题组。
陈博士于2020年获得德国海德堡大学博士学位 (Summa cum laude),之后在海德堡大学精神心理健康中心研究所担任Research Associate。他已发表20余篇SCI论文,涵盖JAMA Psychiatry、Schizophrenia Bulletin和Translational Psychiatry等领域内知名期刊。陈博士目前主持国家自然科学基金面上项目和广东省面上项目,并曾作为科研骨干参与德国联邦教育及研究部和国际精神病基因组学联盟等科技项目。
课题组专注于生物信息学与复杂疾病/衰老的交叉研究,采用多组学和跨尺度多模态数据,包括基因组学、表观基因组学、转录组学、神经影像学及临床表型信息。课题组通过集成系统计算生物学和可解释性机器学习/深度学习模型,致力于:1)复杂疾病(e.g., 精神神经疾病)和衰老的分子机制探索:研究精神神经系统疾病及衰老的分子机制,推动早期疾病识别和个性化风险评估。2)创新大数据分析方法:开发新型数据分析方法(人工智能模型和因果统计推断模型),以处理和解读海量的生物医学大数据。3)共性生物特征与生物学机制研究:鉴定疾病与衰老过程中的共性生物特征,探讨其在疾病防诊治中的应用潜力,发现具有潜在临床价值的生物学事件。
合作导师,金力,中国科学院院士,复旦大学校长,复旦大学上海医学院院长,粤港澳大湾区精准医学研究院(广州)院长,教授,博导,德国马普学会外籍会员,中国医学科学院学部委员环境与预防学部副主任,中国遗传学学会副理事长,中国人类学学会副会长,“十三五”国家精准医学专项专家组长。主要研究方向为医学遗传学及遗传流行病学、人类群体遗传学和计算生物学,在Cell、Nature、Science、Nat Rev Genet、JAMA、JCI等国际重要学术刊物发表论文1300多篇,被引6.1万余次。研究成果2次荣获国家自然科学二等奖(第一完成人)。
招聘岗位
应聘条件
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具有或者即将获得计算生物学、生物信息学、机器学习、表观遗传/基因组学、生物统计学、分子流行性病学、统计学、神经影像学和神经科学以及精神心理等相关专业的博士学位;
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熟悉基因组、转录组或表观基因组学、单细胞组学和神经影像学以及临床表型等多模态跨尺度数据的挖掘、处理和分析方法,或者拥有分子流行病学背景,或者熟练掌握机器学习、统计模型和深度学习算法等;有较强的数据敏感性;
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擅长至少一种语言(R, Python,等),熟悉Unix/Linux操作环境,有大数据分析经验者为佳;
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拥有以下经验的优先:计算表观遗传学如甲基化组学分析、多组学多模态数据融合、复杂疾病相关的AI算法应用/开发、可解释性深度学习和纵向数据分析以及衰老学和中医数字化;具备优秀的英文读写和表达能力,以第一作者身份在相关领域发表过SCI论文;
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诚信、责任心强,具备良好的学术道德、学习能力、沟通能力和团队协作精神。
岗位待遇(博士后)
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聘用期两年,年薪35万或以上(优秀者可达60万),其中包含每月3000元的住房补贴;
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提供充足科研经费和一流的科研平台,根据工作能力和贡献发放相应补贴与绩效奖励;
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鼓励申请国家自然科学基金、博士后基金、广东省、广州市和南沙区人才计划等各类项目;
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按标准缴纳五险一金,提供带薪年假等福利,协助解决住房、子女入学及健康保障等问题;
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其它福利待遇参照粤港澳大湾区精准医学研究院(广州)相关规定执行。
应聘方式
申请人请将应聘材料通过邮件发送至:[email protected]/[email protected](陈老师),邮件标题请注明“应聘精准医研院-陈俊芳课题组-应聘岗位-本人姓名”:
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博士后出站将获得复旦大学生物学科博士后证书。我们诚挚邀请热爱科研的伙伴——包括本科生、硕士生、博士生、博士后、实习生和联培生——加入我们,共同探索精准生命医学的前沿领域,解密生命科学的奥秘,共同推动科学研究的进步。
写在文末
可以看到生物信息学的出镜率越来越高了,如果要立足于这个数据分析领域,起码的计算机基础就无需多言了,我把它粗略的分成基于R语言的统计可视化,以及基于Linux的NGS数据处理: