The posting
- 面向慢性病、代谢性疾病、心血管疾病、肿瘤及中枢神经系统疾病,开展疾病机制解析、靶点发现与优先级评估。 整合单细胞转录组、空间组学、多组学、人类遗传学及临床数据,识别关键细胞亚群、疾病相关细胞状态及核心分子通路。 - 运用 scRNA-seq / snRNA-seq、基因调控网络、细胞通讯、因果分析等方法,寻找疾病关键驱动因子。 - 结合 Perturb-seq、CRISPR screen、药物扰动、虚拟细胞及扰动预测,评估靶点干预后的细胞状态变化和潜在药效。 - 为 siRNA、mRNA、体内 CAR-T、适配体等核酸药物提供靶点和机制依据,并推动计算发现进入实验验证。 - 与 AI 算法和湿实验团队协作,建立“疾病机制—细胞状态—靶点发现—干预预测—实验验证”的闭环。
- 生物信息学、计算生物学、生物医学、分子生物学、遗传学或相关专业博士学位。
- 具备扎实的疾病生物学与分子机制研究基础,在慢性病、代谢、心血管、肿瘤或中枢神经系统疾病方向具有研究经验。
- 熟悉单细胞及多组学分析,具备较强的 Python 和/或 R 编程能力。
- 能够从疾病机制和药物研发视角提出科学问题,而不仅限于完成数据分析。
- 具备高质量科研成果,以第一作者或核心作者在 Nature 系列子刊或同等级高水平期刊发表论文者优先。
优先条件 - 有 Perturb-seq、CRISPR screening、空间组学或单细胞多组学经验; - 有虚拟细胞、细胞基础模型、扰动预测或因果推断相关研究经历; - 有药物靶点发现或转化医学相关经验; - 对 siRNA、mRNA、体内 CAR-T、适配体等核酸药物有一定理解。



