中国科学院生物物理研究所“女娲”中国人群基因组研究团队招聘启事

 

一、团队简介

徐涛院士与何顺民研究员发起“女娲”中国人群基因组资源，第一阶段包含5000多例中国参考人群样本、超30X全基因组高深度测序数据，是已发表的唯一高深度测序中国参考人群全基因组队列。研究团队依托于中国科学院生物物理研究所，致力于构建并解析中国人群队列全基因组大数据。

二、研究方向

为服务国家重大战略需求，解析中国人群全基因组队列大数据，推动中国人群精准医学进展，“女娲”研究团队现招聘相关领域背景的博士后/助理研究员/副研究员/项目聘用人员2-3名，研究方向如下：

1. 基于“女娲”中国人群基因组数据，构建和解析中国人群遗传变异图谱；

2. 开展重大疾病的关联分析和精准医学研究应用；

3. 开发基因组数据分析算法，如变异鉴定解析、关联分析方法论等；

4. 其他相关工作。

三、招聘岗位及要求

（一）生物信息学/计算生物学方向

1. 获得博士学位，从事生物信息学/计算生物学研究3年以上，在国际学术期刊上发表过第一作者高水平SCI论文，具有独立工作能力；

2. 有用生物信息学方法研究人群队列、肿瘤/罕见病/慢性病等背景，熟知二代测序技术常用的生物信息分析软件和数据库；

3. 熟悉Linux操作系统和计算机编程，熟练使用C, C++, Java, Python, Perl, R中一种以上编程语言；

4. 责任心强，热爱科研，学风严谨，具有刻苦钻研精神，具备良好的沟通能力和团队合作能力。

（二）数学/计算机方向

1. 数学、计算机、自动化、人工智能等专业方向，硕士以上学位；

2. 具备统计、机器学习、神经网络等基础理论和算法知识，在机器学习和人工智能领域有实践经验；

3. 具有算法开发经验者优先；

4. 责任心强，有上进心，学风严谨，具有刻苦钻研精神，具备良好的沟通能力和团队合作能力。

（三）生物、医学等方向

1. 获得生物技术、医学、药学等专业的博士学位；

2. 有分子、细胞生物实验基础，或熟悉linux系统、会编程、有使用生物信息软件经验；

3. 对人类疾病方向的生命科学研究或临床产业转化有浓厚的兴趣；

4. 工作执行力强，富有责任心和良好的团队精神。

四、福利待遇

根据单位及国家相关规定提供薪酬及福利，社会基本保险按国家政策执行。具体待遇视个人研究背景和经历参考提高，优秀者待遇从优并可视情况提供正式编制解决户口。

五、招聘办法

请符合条件的申请者将个人简历、代表性论文的电子文本和三位推荐人的姓名及联系方式发至：haodi(AT)ibp.ac.cn（请将(AT)替换为@，防止垃圾邮件）。邮件主题栏内请注明“女娲项目团队应聘”。

经过初审后，我们将会通知应聘人员具体面试安排。招聘自本通知发布之日起，直至招满为止。更多信息请扫二维码联系我们。

女娲项目团队招聘启事

六、研究成果介绍

徐涛院士和何顺民研究员团队基于“女娲”中国人群基因组资源，首次发布中国大规模参考人群的SNP/Indel遗传变异图谱、移动元件变异图谱、微卫星序列变异图谱，以及中国人群特异的单倍型参考面板，被评为“中科院数据工作十大进展”，相关研究成果发表于Cell Reports,Nature Communications,Nucleic Acids Research等。

“女娲”基因组资源

（一）简单遗传变异图谱

2021年首次发布中国人群SNP/Indel变异图谱、基因及非编码基因功能丧失型变异图谱，以及首个中国人群特异的大规模高深度单倍型参考面板(Cell Reports, 2021)，其中2500万变异为国际首次发现，被评为“中科院数据工作十大进展”，被认为是国际上对中国人群基因组数据分析最全面深入的研究。

成果报道：徐涛/何顺民团队发布"女娲"基因组资源，提供中国人群遗传变异图谱和参考面板

（二）可移动元件插入图谱

系统分析和挖掘了5675人的全基因组数据（含“女娲”中国人群数据2998例），发布全球人群移动元件变异图谱 (Nucleic Acids Research, 2022)，鉴定了3.6万变异，其中2/3为首次发现，构建了含中国人群数目最多的全球移动元件变异资源，首次评估约9.3%的蛋白截断事件由移动元件插入导致。

成果报道：“女娲”基因组计划第2篇|徐涛/何顺民团队发布中国人群可移动元件插入变异图谱

（三）串联重复序列变异图谱

系统分析和挖掘了6487人的全基因组数据（含“女娲”中国人群数据3983例），发布全球人群的微卫星（短串联重复）序列变异图谱 (Nature Communications, 2023)，鉴定了超过156万变异，其中1/3为首次发现，构建了含中国人群数目最多的全球微卫星变异资源，鉴定了数千个具有潜在基因调控功能的微卫星位点。

成果报道：“女娲”基因组资源发布第三项成果：解析中国人群基因组微卫星变异图谱