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崗位經(jīng)驗(yàn)?zāi)芰σ螅?br>1、多組學(xué)數(shù)據(jù)整合與腫瘤抗原靶點(diǎn)挖掘：具備處理和整合基因組、轉(zhuǎn)錄組、蛋白質(zhì)組及免疫組學(xué)等多組學(xué)數(shù)據(jù)的能力，能夠從多維度數(shù)據(jù)中精準(zhǔn)挖掘與腫瘤相關(guān)的潛在抗原靶點(diǎn)，為mRNA疫苗研發(fā)提供關(guān)鍵支持。
2、個(gè)性化腫瘤抗原分析流程開發(fā)：能夠根據(jù)患者的基因突變、HLA型等個(gè)體化特征，開發(fā)和應(yīng)用針對(duì)腫瘤抗原的個(gè)性化分析流程，篩選可能引發(fā)免疫反應(yīng)的特異性抗原靶點(diǎn)，優(yōu)化免疫治療方案。
3、mRNA序列優(yōu)化與流程構(gòu)建：理解并熟練運(yùn)用mRNA序列優(yōu)化的核心原理，如密碼子優(yōu)化、GC含量、CAI（密碼子適應(yīng)性指數(shù)）、二級(jí)結(jié)構(gòu)穩(wěn)定性等，能夠搭建相關(guān)流程，提升mRNA的翻譯效率和半衰期，支持mRNA疫苗的開發(fā)。
4、機(jī)器學(xué)習(xí)與預(yù)測(cè)模型應(yīng)用：掌握機(jī)器學(xué)習(xí)算法，尤其是在腫瘤抗原篩選中的應(yīng)用，利用深度學(xué)習(xí)、隨機(jī)森林等技術(shù)構(gòu)建預(yù)測(cè)模型，提高抗原識(shí)別的精確度和效率，增強(qiáng)分析的前瞻性與智能化。
5、數(shù)據(jù)可視化與溝通能力：具有將復(fù)雜的分析結(jié)果通過可視化手段展示的能力，能夠幫助多學(xué)科團(tuán)隊(duì)直觀理解腫瘤抗原的篩選結(jié)果，確保分析結(jié)果在團(tuán)隊(duì)中有效傳達(dá)，推動(dòng)實(shí)驗(yàn)或開發(fā)進(jìn)展。
6、云計(jì)算與高性能計(jì)算平臺(tái)經(jīng)驗(yàn)：熟練使用云平臺(tái)（如AWS、GCP）及高性能計(jì)算集群，具備運(yùn)用容器化技術(shù)（如Docker、Kubernetes）和數(shù)據(jù)并行處理框架（如Apache Spark）的經(jīng)驗(yàn)，確保大規(guī)模組學(xué)數(shù)據(jù)的處理與分析高效且可擴(kuò)展。
7、數(shù)據(jù)庫(kù)與資源整合能力：能夠整合并應(yīng)用多種公開數(shù)據(jù)庫(kù)資源，如TCGA、GEO、dbGaP及IEDB、VaxiJen等抗原識(shí)別數(shù)據(jù)庫(kù)，快速獲取和分析數(shù)據(jù)，為腫瘤抗原篩選提供豐富的參考依據(jù)。
8、生物信息專業(yè)研究生學(xué)歷，具有藥企mRNA藥物生信研發(fā)工作經(jīng)驗(yàn)。
9、認(rèn)真負(fù)責(zé)、邏輯清晰、科學(xué)嚴(yán)謹(jǐn)、靈活干練，具有較強(qiáng)的溝通表達(dá)能力、團(tuán)隊(duì)協(xié)作能力、抗壓能力與問題解決能力。