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工作職責： 1、運用分子模擬技術(shù)對酶的結(jié)構(gòu)進行深入分析，結(jié)合機器學習算法構(gòu)建預(yù)測模型，以此為基礎(chǔ)設(shè)計酶的改造方案，并通過實驗驗證優(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)學場景需求； 2、構(gòu)建菌株的數(shù)學模型，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。開展代謝工程實驗，調(diào)控菌株代謝途徑，實現(xiàn)目標產(chǎn)物的高效合成，推動生物發(fā)酵產(chǎn)業(yè)發(fā)展； 3、開發(fā)并運用新的算法與工具，對高通量測序數(shù)據(jù)、蛋白質(zhì)組學數(shù)據(jù)等生物大數(shù)據(jù)進行深度挖掘與分析。揭示生物系統(tǒng)的內(nèi)在規(guī)律，如基因調(diào)控機制、蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)等，為合成生物學和生物醫(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)，如深度學習在酶的設(shè)計、單細胞數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用。搭建技術(shù)平臺，推動跨學科研究，提升團隊整體技術(shù)實力； 5、按時匯報工作，完成領(lǐng)導交辦的其他任務(wù)； 6、上述1-4至少滿足2條。 任職要求： 1、擁有生物信息學、計算生物學、生物工程、計算機科學等相關(guān)專業(yè)的本科及以上學位，具備扎實的理論基礎(chǔ)； 2、熟練掌握分子模擬軟件（如 AutoDock、GROMACS 等），能夠獨立開展酶結(jié)構(gòu)模擬分析工作。精通至少一種機器學習框架（如 TensorFlow、PyTorch），具備構(gòu)建和訓練復雜模型的能力。 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)算法解決實際生物研究問題，有良好的代碼規(guī)范與文檔撰寫習慣； 3、有酶工程、代謝工程、生物信息學等相關(guān)領(lǐng)域的研究經(jīng)歷，在分子模擬、機器學習應(yīng)用于生物研究方面有實際項目經(jīng)驗者優(yōu)先。發(fā)表過相關(guān)高質(zhì)量學術(shù)論文者將更具優(yōu)勢； 4、英語四級以上水平，能夠熟練檢索、運用各類中、英文文獻； 5、良好的團隊合作精神，能夠與不同專業(yè)背景的人員有效溝通協(xié)作，共同推進項目進展。