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崗位職責(zé)
一、單細(xì)胞測序數(shù)據(jù)分析
1、負(fù)責(zé)單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組（scRNA-seq）、空間轉(zhuǎn)錄組（spatial transcriptomics）、多組學(xué)整合數(shù)據(jù)的處理與分析，包括數(shù)據(jù)質(zhì)控（QC）、序列比對、基因表達(dá)定量、細(xì)胞聚類、差異表達(dá)分析及功能注釋。
2、構(gòu)建細(xì)胞類型注釋流程（如使用SingleR、CellID等工具），完成細(xì)胞亞群鑒定及細(xì)胞發(fā)育軌跡推斷（擬時序分析）。
3、開發(fā)定制化分析腳本（Python/R），支持個性化研究需求（如細(xì)胞互作網(wǎng)絡(luò)、細(xì)胞狀態(tài)轉(zhuǎn)換模型）。
4、 熟悉單細(xì)胞ATAC和免疫組庫（TCR/BCR）分析流程。
二、分析流程開發(fā)與優(yōu)化
1、搭建和維護(hù)單細(xì)胞測序分析標(biāo)準(zhǔn)化流程，整合開源工具。
2、 優(yōu)化算法參數(shù)，提升數(shù)據(jù)處理效率（如并行計算、云計算資源調(diào)度）。
三、生物信息學(xué)工具開發(fā)
1、開發(fā)自動化報告生成工具，實現(xiàn)分析結(jié)果可視化（R Shiny、Plotly、Dash）。
2、 構(gòu)建內(nèi)部數(shù)據(jù)庫，管理單細(xì)胞公共數(shù)據(jù)集（如HCA、Tabula Sapiens）及公司內(nèi)部實驗數(shù)據(jù)。
四、跨團(tuán)隊協(xié)作
1、與實驗團(tuán)隊合作設(shè)計測序方案，驗證生物信息學(xué)預(yù)測結(jié)果（如差異基因的qPCR驗證）。
2、為臨床或藥研團(tuán)隊提供數(shù)據(jù)解讀支持，輸出可落地的生物學(xué)洞見。
任職要求
教育背景
生物信息學(xué)、計算生物學(xué)、統(tǒng)計學(xué)、計算機科學(xué)或相關(guān)領(lǐng)域本科及以上學(xué)歷（碩士優(yōu)先）。
技術(shù)能力
編程與工具：
精通Python和R語言，熟悉Linux環(huán)境及Shell腳本編程。
熟練使用單細(xì)胞分析工具（Seurat、Scanpy、Cell Ranger、STAR、Salmon）。
熟悉生物信息學(xué)數(shù)據(jù)庫（NCBI、ENA、Single Cell Portal）及常用算法（UMAP、t-SNE、WGCNA）。
數(shù)據(jù)分析經(jīng)驗：
至少2年以上單細(xì)胞測序數(shù)據(jù)分析經(jīng)驗，完整參與過至少1個單細(xì)胞項目（從原始數(shù)據(jù)到生物學(xué)結(jié)論）。
熟悉單細(xì)胞數(shù)據(jù)降噪、批次校正（Harmony、BBKNN）及細(xì)胞通訊分析（CellPhoneDB、CellChat）。
加分項：
有多組學(xué)（scRNA+ATAC/CITE-seq）整合分析經(jīng)驗。
熟悉云計算平臺（AWS、阿里云）及容器化技術(shù)（Docker/Singularity）。
有算法開發(fā)經(jīng)驗（如自定義聚類算法或軌跡推斷模型）。
其他要求
具備快速學(xué)習(xí)能力，能獨立跟蹤領(lǐng)域前沿技術(shù)（如空間多組學(xué)、機器學(xué)習(xí)驅(qū)動的細(xì)胞注釋）。
良好的跨學(xué)科溝通能力，能將復(fù)雜分析結(jié)果轉(zhuǎn)化為可理解的生物學(xué)結(jié)論。
英語熟練，能高效閱讀文獻(xiàn)及技術(shù)文檔。
優(yōu)先考慮條件
1、在國際期刊發(fā)表過單細(xì)胞相關(guān)論文。
2、有藥物研發(fā)背景（如腫瘤微環(huán)境解析、免疫細(xì)胞圖譜構(gòu)建）。
3、熟悉FDA/EMA的生物信息學(xué)數(shù)據(jù)提交規(guī)范（如FAIR原則）。