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崗位職責(zé)： 1. 負(fù)責(zé)質(zhì)譜（LC-MS）產(chǎn)生的大規(guī)模組學(xué)數(shù)據(jù)（蛋白組學(xué)、代謝組學(xué)等）的深度分析，包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、統(tǒng)計建模、生物信息學(xué)注釋及可視化，支持藥物靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)、作用機(jī)制解析及生物標(biāo)志物研究。 2. 設(shè)計并構(gòu)建實(shí)驗(yàn)室質(zhì)譜數(shù)據(jù)分析流程與標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)庫，整合多組學(xué)數(shù)據(jù)（如蛋白質(zhì)組、代謝組、基因組等），提升數(shù)據(jù)存儲、檢索及共享效率。 3. 開發(fā)自動化數(shù)據(jù)處理工具或腳本（如Python/R），優(yōu)化質(zhì)譜數(shù)據(jù)質(zhì)量控制（QC）及批處理效率，確保數(shù)據(jù)可靠性和可追溯性。 4. 與實(shí)驗(yàn)團(tuán)隊(duì)緊密合作，針對新藥研發(fā)需求提供定制化數(shù)據(jù)分析方案，挖掘數(shù)據(jù)生物學(xué)意義，助力臨床前候選化合物篩選與藥效評價。 5. 維護(hù)和更新實(shí)驗(yàn)室內(nèi)部數(shù)據(jù)庫，確保數(shù)據(jù)安全性與合規(guī)性；參與外部公共數(shù)據(jù)庫（如UniProt、HMDB）的對接與數(shù)據(jù)交叉驗(yàn)證。 6. 撰寫數(shù)據(jù)分析報告、技術(shù)文檔及算法說明，參與學(xué)術(shù)論文撰寫與專利申報，推動技術(shù)成果轉(zhuǎn)化。 任職要求： 1. 學(xué)歷背景：生物信息學(xué)、計算生物學(xué)、遺傳學(xué)、生物工程或相關(guān)專業(yè)碩士及以上學(xué)歷； 2. 技術(shù)能力： 精通質(zhì)譜數(shù)據(jù)處理的常用軟件工具（如Proteome Discoverer、MaxQuant、XCMS、Compound Discoverer等），熟悉蛋白組學(xué)/代謝組學(xué)數(shù)據(jù)分析流程； 精通至少一種編程語言（如Python、R、Java等），進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、統(tǒng)計分析及可視化； 了解機(jī)器學(xué)習(xí)/人工智能/深度學(xué)習(xí)在組學(xué)數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用（如聚類、分類、特征篩選）； 3. 經(jīng)驗(yàn)要求： 具備良好的數(shù)據(jù)分析能力和問題解決能力，能夠獨(dú)立設(shè)計和實(shí)施研究項(xiàng)目； 具有新藥研發(fā)相關(guān)數(shù)據(jù)挖掘經(jīng)驗(yàn)，熟悉藥物作用機(jī)制研究或生物標(biāo)志物開發(fā)流程流程者優(yōu)先； 具備蛋白組學(xué)、代謝組學(xué)或多組學(xué)整合分析經(jīng)驗(yàn)，并發(fā)表過相應(yīng)學(xué)術(shù)成果者優(yōu)先。