岗位职责 一、单细胞测序数据分析 1、负责单细胞转录组（scRNA-seq）、空间转录组（spatial transcriptomics）、多组学整合数据的处理与分析，包括数据质控（QC）、序列比对、基因表达定量、细胞聚类、差异表达分析及功能注释。 2、构建细胞类型注释流程（如使用SingleR、CellID等工具），完成细胞亚群鉴定及细胞发育轨迹推断（拟时序分析）。 3、开发定制化分析脚本（Python/R），支持个性化研究需求（如细胞互作网络、细胞状态转换模型）。 4、 熟悉单细胞ATAC和免疫组库（TCR/BCR）分析流程。 二、分析流程开发与优化 1、搭建和维护单细胞测序分析标准化流程，整合开源工具。 2、 优化算法参数，提升数据处理效率（如并行计算、云计算资源调度）。 三、生物信息学工具开发 1、开发自动化报告生成工具，实现分析结果可视化（R Shiny、Plotly、Dash）。 2、 构建内部数据库，管理单细胞公共数据集（如HCA、Tabula Sapiens）及公司内部实验数据。 四、跨团队协作 1、与实验团队合作设计测序方案，验证生物信息学预测结果（如差异基因的qPCR验证）。 2、为临床或药研团队提供数据解读支持，输出可落地的生物学洞见。 任职要求 教育背景 生物信息学、计算生物学、统计学、计算机科学或相关领域本科及以上学历（硕士优先）。 技术能力 编程与工具： 精通Python和R语言，熟悉Linux环境及Shell脚本编程。 熟练使用单细胞分析工具（Seurat、Scanpy、Cell Ranger、STAR、Salmon）。 熟悉生物信息学数据库（NCBI、ENA、Single Cell Portal）及常用算法（UMAP、t-SNE、WGCNA）。 数据分析经验： 至少2年以上单细胞测序数据分析经验，完整参与过至少1个单细胞项目（从原始数据到生物学结论）。 熟悉单细胞数据降噪、批次校正（Harmony、BBKNN）及细胞通讯分析（CellPhoneDB、CellChat）。 加分项： 有多组学（scRNA+ATAC/CITE-seq）整合分析经验。 熟悉云计算平台（AWS、阿里云）及容器化技术（Docker/Singularity）。 有算法开发经验（如自定义聚类算法或轨迹推断模型）。 其他要求 具备快速学习能力，能独立跟踪领域前沿技术（如空间多组学、机器学习驱动的细胞注释）。 良好的跨学科沟通能力，能将复杂分析结果转化为可理解的生物学结论。 英语熟练，能高效阅读文献及技术文档。 优先考虑条件 1、在国际期刊发表过单细胞相关论文。 2、有药物研发背景（如肿瘤微环境解析、免疫细胞图谱构建）。 3、熟悉FDA/EMA的生物信息学数据提交规范（如FAIR原则）。