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下载Firefox【岗位1】
招聘人数:1人
工作类型:全职博士后
工作地点:北京大学
研究内容:
开发基于Nanopore第三代测序平台的基因组变异检测算法及软件
研究背景:
随着测序技术的不断发展,二代测序技术固有的局限性逐渐展露,特别是读长短的限制严重影响基因组结构变异SV(>50bp)的检测和发现。而结构变异SV在基因组功能上具有重大意义,包括很多罕见病,遗传病,肿瘤和癌症都和结构变异密切相关。第三代测序平台Nanopore拥有长读长和超高通量等优势,能够克服二代测序读长短的缺陷,是结构变异检测和发现的首选技术平台。但是,三代测序也存在单碱基准确率不高,以及会引入小的插删(Indel)等问题。这些问题会影响结构变异检测和发现算法和软件的准确性和效率。目前,已经公开发表的可用于第三代测序平台Nanopore的结构变异检测和发现算法和软件有各自的缺陷和问题。本研究致力于研究第三代测序平台Nanopore的电信号处理,序列比对算法,及结构变异检测和发现算法,解决已有算法和软件的缺陷,包括提高准确性,降低假阳性等。
北京大学生物信息中心是我国第一家生物信息中心,专注于生物信息学及计算生物学前沿领域研究,承担了多项国家科研项目,自主研发数十种生物信息学新算法、软件和数据库,并在北京大学生物信息中心的网上免费对外公开,为大量国内外生物学家提供服务。该研究将与北京希望组科技有限公司深度合作,该公司目前是Oxford Nanopore战略合作伙伴,并拥有全球最大的Nanopore测序平台。
应聘要求:
1. 211大学及以上计算机,统计学,数学,自动化或相关专业博士(或即将取得博士学位)
2. 精通统计学和机器学习算法以及生物信息学常用算法包括Smith-Waterman算法,动态规划算法等
3. 具有较强的英文写作与交流的能力
4. 具备强大的编程能力,能够熟练运用C, C++, Python实现算法
5. 具备良好的软件工程能力和编码规范,熟悉源代码管理系统Git,熟悉软件测试和调优
6. 熟悉Linux系统
7. 熟悉基因测序和了解基因组数据的优先
8. 在Github等源代码管理平台上有算法项目的优先
联系方式:
请将申请信及个人简历发至申请材料请发至:kongl@mail.cbi.pku.edu.cn
【岗位2】
招聘人数:1人
工作类型:全职博士后
工作地点:北京大学
研究内容:
开发基因组变异,包括单碱基变异SNV和结构变异SV的分布式大数据存储及分析平台。
研究背景:
随着测序技术的不断发展,二代测序技术固有的局限性逐渐展露,特别是读长短的限制严重影响基因组结构变异SV(>50bp)的检测和发现。而结构变异SV在基因组功能上具有重大意义,包括很多罕见病,遗传病,肿瘤和癌症都和结构变异密切相关。第三代测序平台Nanopore拥有长读长和超高通量等优势,能够克服二代测序读长短的缺陷,是结构变异检测和发现的首选技术平台。目前已有的基因组变异的存储及分析平台通常只包含单碱基变异SNV或小的插删InDel,例如dbSNP, ClinVar, gnomAD等。
本研究致力于开发统一的基因组变异存储和分析平台,包括上述简单的变异和结构变异SV。同时该平台将采用分布式存储和计算等大数据领域前沿技术,可支持千万级别以上的群体基因组变异数据的存储,处理,可用来为大规模群体基因组的机器学习和人工智能计算和分析奠定基础。
北京大学生物信息中心是我国第一家生物信息中心,专注于生物信息学及计算生物学前沿领域研究,承担了多项国家科研项目,自主研发数十种生物信息学新算法、软件和数据库,并在北京大学生物信息中心的网上免费对外公开,为大量国内外生物学家提供服务。该研究将与北京希望组科技有限公司深度合作,该公司目前是Oxford Nanopore战略合作伙伴,并拥有全球最大的Nanopore测序平台。
任职要求:
1. 211大学及以上计算机或生物信息或相关专业博士(或即将取得博士学位)
2. 熟悉基因测序和基因组数据
3. 具备较高的编程和软件工程能力
4. 具有较强的英文写作与交流的能力
5. 精通Java, Scala, Python语言
6. 熟悉分布式计算平台
7. 熟悉Hadoop, Spark并具有实际工程经验
8. 具备良好的软件工程能力和编码规范,熟悉源代码管理系统Git,熟悉软件测试和调优
9. 熟悉Linux系统
10. 熟悉容器技术Docker, Kubernetes的优先
11. 熟悉基因组变异数据格式VCF及变异数据库dbSNP, ClinVar, gnomAD等优先
联系方式:
请将申请信及个人简历发至申请材料请发至:kongl@mail.cbi.pku.edu.cn