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崗位職責： 1. 負責質(zhì)譜（LC-MS）產(chǎn)生的大規(guī)模組學數(shù)據(jù)（蛋白組學、代謝組學等）的深度分析，包括數(shù)據(jù)預處理、統(tǒng)計建模、生物信息學注釋及可視化，支持藥物靶點發(fā)現(xiàn)、作用機制解析及生物標志物研究。 2. 設計并構建實驗室質(zhì)譜數(shù)據(jù)分析流程與標準化數(shù)據(jù)庫，整合多組學數(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. 與實驗團隊緊密合作，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)生物學意義，助力臨床前候選化合物篩選與藥效評價。 5. 維護和更新實驗室內(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)交叉驗證。 6. 撰寫數(shù)據(jù)分析報告、技術文檔及算法說明，參與學術論文撰寫與專利申報，推動技術成果轉化。 任職要求： 1. 學歷背景：生物信息學、計算生物學、遺傳學、生物工程或相關專業(yè)碩士及以上學歷； 2. 技術能力： 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/代謝組學數(shù)據(jù)分析流程； 精通至少一種編程語言（如Python、R、Java等），進行數(shù)據(jù)清洗、統(tǒng)計分析及可視化； 了解機器學習/人工智能/深度學習在組學數(shù)據(jù)分析中的應用（如聚類、分類、特征篩選）； 3. 經(jīng)驗要求： 具備良好的數(shù)據(jù)分析能力和問題解決能力，能夠獨立設計和實施研究項目； 具有新藥研發(fā)相關數(shù)據(jù)挖掘經(jīng)驗，熟悉藥物作用機制研究或生物標志物開發(fā)流程流程者優(yōu)先； 具備蛋白組學、代謝組學或多組學整合分析經(jīng)驗，并發(fā)表過相應學術成果者優(yōu)先。