浙江
课题组介绍
课题组主要研究数字细胞大模型，模拟细胞动态和扰动响应，并解析其调控机制，具体研究内容包括：
1）系统整合多组学大数据，构建细胞表征与状态预测的深度学习模型和算法；
2）建立细胞数字孪生体系，模拟发育与稳态、疾病发生与药物干预过程中的细胞动态与扰动响应；
3）解析转录因子与调控元件间的作用规则，揭示细胞动态演化过程的细胞特异性调控网络及其作用机制。
为实现这些研究内容，课题组将采用多学科的方法和技术，包括深度学习、生物信息学、基因组学、CRISPR 基因编辑、高通量筛选、以及各种测序技术。
课题组近年来的主要研究成果发表于 Molecular Cell, Science Advances, Nucleic Acids Research 等杂志。更多详细信息，请访问课题组主页: https://www.zhaopage.com
岗位信息
1) 具有或者即将获得博士学位，原则上年龄应在 35 周岁以下，获得博士学位不超过 3 年。
2) 具有生物信息学、深度学习、应用数学等相关专业背景；至少熟悉一门编程语言，譬如 Python/Perl/C++/Java 等；并且以第一作者在相关领域发表过 SCI 论文。
3) 具有较强的科研热情和责任感，具备良好的沟通和团队合作能力。
具体待遇面聊，亦可参考课题组和中科院广州健康院官网的招聘信息页面。
请应聘者将以下材料：个人简历、学历证明和其它相关证明材料（如发表论文、获奖证书等扫描件）发送至 zhao_yongbing@gibh.ac.cn 邮箱。邮件主题请标注：姓名 + 应聘博士后。
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