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工作職責(zé)： 1、運(yùn)用分子模擬技術(shù)對(duì)酶的結(jié)構(gòu)進(jìn)行深入分析，結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)算法構(gòu)建預(yù)測模型，以此為基礎(chǔ)設(shè)計(jì)酶的改造方案，并通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證優(yōu)化，致力于提升酶的催化效率、穩(wěn)定性及特異性，滿足不同工業(yè)與生物醫(yī)學(xué)場景需求； 2、構(gòu)建菌株的數(shù)學(xué)模型，借助 AI 技術(shù)模擬其代謝網(wǎng)絡(luò)，挖掘潛在的代謝改造靶點(diǎn)。開展代謝工程實(shí)驗(yàn)，調(diào)控菌株代謝途徑，實(shí)現(xiàn)目標(biāo)產(chǎn)物的高效合成，推動(dòng)生物發(fā)酵產(chǎn)業(yè)發(fā)展； 3、開發(fā)并運(yùn)用新的算法與工具，對(duì)高通量測序數(shù)據(jù)、蛋白質(zhì)組學(xué)數(shù)據(jù)等生物大數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘與分析。揭示生物系統(tǒng)的內(nèi)在規(guī)律，如基因調(diào)控機(jī)制、蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)等，為合成生物學(xué)和生物醫(yī)藥研究提供理論支撐； 4、跟蹤前沿技術(shù)趨勢，積極探索適用于生物研究的新方法與新技術(shù)，如深度學(xué)習(xí)在酶的設(shè)計(jì)、單細(xì)胞數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用。搭建技術(shù)平臺(tái)，推動(dòng)跨學(xué)科研究，提升團(tuán)隊(duì)整體技術(shù)實(shí)力； 5、按時(shí)匯報(bào)工作，完成領(lǐng)導(dǎo)交辦的其他任務(wù)； 6、上述1-4至少滿足2條。 任職要求： 1、擁有生物信息學(xué)、計(jì)算生物學(xué)、生物工程、計(jì)算機(jī)科學(xué)等相關(guān)專業(yè)的本科及以上學(xué)位，具備扎實(shí)的理論基礎(chǔ)； 2、熟練掌握分子模擬軟件（如 AutoDock、GROMACS 等），能夠獨(dú)立開展酶結(jié)構(gòu)模擬分析工作。精通至少一種機(jī)器學(xué)習(xí)框架（如 TensorFlow、PyTorch），具備構(gòu)建和訓(xùn)練復(fù)雜模型的能力。 熟悉生物大數(shù)據(jù)分析流程，掌握常用的數(shù)據(jù)分析工具（如 Python、R 語言）及生物信息學(xué)數(shù)據(jù)庫使用方法。具備編程能力，能夠開發(fā)算法解決實(shí)際生物研究問題，有良好的代碼規(guī)范與文檔撰寫習(xí)慣； 3、有酶工程、代謝工程、生物信息學(xué)等相關(guān)領(lǐng)域的研究經(jīng)歷，在分子模擬、機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用于生物研究方面有實(shí)際項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。發(fā)表過相關(guān)高質(zhì)量學(xué)術(shù)論文者將更具優(yōu)勢； 4、英語四級(jí)以上水平，能夠熟練檢索、運(yùn)用各類中、英文文獻(xiàn)； 5、良好的團(tuán)隊(duì)合作精神，能夠與不同專業(yè)背景的人員有效溝通協(xié)作，共同推進(jìn)項(xiàng)目進(jìn)展。