职位描述职位描述： 1. 生物信息数据分析： 负责小核酸药物的序列设计和高通量二代测序数据的分析和解读，包括数据预处理、质量控制、比对分析、差异表达分析、信号通路整个分析流程，挖掘与药物研发相关的生物学信息，并及时生成客户报告。快速阅读团队现有Python、R以及Bash脚本并成功运行。 运用生物信息学工具和算法，对生物样本的基因变异、表达谱、剪接异型变化等情况进行深入分析，为药物靶点的发现和验证提供数据支持。 2. 小核酸药物研发支持： 熟悉小核酸（siRNA/ASO等）药物的研发流程， 熟悉小核酸药物序列设计，懂得如何调整序列比对程序参数以适应短序列匹配的需求。 快速阅读团队现有Python、R以及Bash脚本并成功运行。脱靶评估原理和算法， 能够对已有设计/脱靶评估体系进行优化。生成相应报告并与客户沟通。 3． mRNA序列设计： 进行mRNA密码子优化，优化核糖体负载、UTR元件以增加蛋白表达及mRNA稳定性。生成相应报告并与客户沟通。快速阅读团队现有Python、R以及Bash脚本并成功运行。 3. 数据挖掘与知识整合： 调用公共数据库（如NCBI、Ensembl、UniProt等）中的生物信息资源，结合公司内部数据，构建药物研发相关的知识库和数据库。 4. 技术开发与优化： 根据项目需求，开发和优化生物信息分析流程和工具，提高数据分析的效率和准确性。 跟踪生物信息学领域的最新技术进展，引入先进的分析方法和工具，提升团队的技术水平。 5. 跨部门协作与沟通： 与药物研发团队、临床研究团队、生物实验团队等密切合作，及时反馈生物信息分析结果，为项目的整体推进提供支持。 参与项目讨论和决策，从生物信息学角度提供专业意见和建议。任职要求1. 教育背景： 博士学位，生物信息学、计算生物学、分子生物学、遗传学、计算机科学、CADD等相关专业。 2. 专业技能： 熟练掌握生物信息学分析工具和软件，如BLAST、Bowtie、SAMtools、DESeq2、Cufflinks、STAR等，能够独立完成高通量测序数据的分析。 熟悉生物信息学数据库（如NCBI、Ensembl、UniProt等）的使用和数据挖掘方法。 具备良好的编程能力，熟练掌握Python或者R编程语言，能够开发和优化生物信息分析流程。熟悉Linux系统。 拥有良好代码编写习惯，懂得如何进行版本控制及避免错误。 加分项：了解机器学习、人工智能等技术在生物信息学中的应用，有相关项目经验者优先。 加分项：懂得运用云计算进行生物信息分析。 加分项：CADD相关软件和技能，例如RDkit，Schrodinger等 加分项：多组学分析经验和技能。 加分项：Perl、C++等其它编程技能 3. 工作经验： 具有>5年以上生物信息分析工作经验或小核酸药物研发项目经验 4. 其他要求： 具备良好的沟通能力和团队合作精神，能够与不同背景的团队成员有效协作。 具有较强的学习能力和问题解决能力，能够快速掌握新知识和新技术。 对药物研发领域有浓厚兴趣，能够承受一定的工作压力。 良好的英文书写和沟通能力，能够使用英语和中文为工作语言。
