中国科学院上海营养与健康研究所（下简称营养与健康所）“慢病和衰老异质性的多组学计算建模”重大科技任务团队根据研究所发展定位和自身需要，现面向国内外招聘计算生物学、生物信息学和基因组学研究方向的副研究员2-3名，博士后或助理研究员多名，欢迎相关领域的优秀学者加入本攻关团队。

研究所与团队简介

营养与健康所是根据中国科学院深化上海生命科学研究院改革决策部署，于2016年底整合原上海生命科学研究院人口健康方向所属的“三所一院两中心”而组建的独立事业法人研究机构。营养与健康所面向人民生命健康，围绕“健康中国”战略、积极应对人口老龄化国家战略，聚焦“重大慢病防控与老龄健康促进”科技战略重点，打造融“营养、大数据、健康”为一体的基础与应用基础研究机构，促进健康产业发展。目前，营养健康所下辖肿瘤与微环境、营养代谢与食品安全、计算生物学三个中国科学院重点实验室。

营养与健康所“慢病和衰老异质性的多组学计算建模”重大科技任务团队由计算生物学重点实验室邵振研究员、李昕研究员、李虹研究员、王振青年研究员及其课题组成员组成。团队针对如何精准刻画和系统解读真实人群在慢病和衰老过程中表现的复杂异质性这一科学问题，以新计算生物学模型开发和多组学数据大规模计算分析挖掘为主要手段，开展集体协作攻关研究。其核心成员简介如下：

邵振研究员，研究方向为调控与系统基因组学，主要包括：开发表观、转录、蛋白质等组学数据定量比较与跨组学整合的计算建模分析方法（Genome Biology 2022, 2012; Genome Research 2021; Cell Discovery 2019, 2018等）；基于组学大数据挖掘肿瘤和糖尿病等疾病发生发展的标志物和分子机制(Genome Biology 2021; Genomics Proteomics & Bioinformatics 2021等)；多组学整合解析细胞干性维持和分化的基因表达和表观调控(Nature Cell Biology 2017; Molecular Cell 2015, 2014等)。在国际期刊上发表学术论文40余篇，并承担多项国自然、科技部、中科院项目和子课题。详细情况介绍请参考：http://www.sinh.cas.cn/rcdw/qtyjzz/201803/t20180328_4987330.html 和 http://bioinfo.sibs.ac.cn/shaolab/。

李昕研究员，研究方向为功能基因组学。聚焦现代人工智能和机器学习方法对于人类基因组功能图谱的解析和罕见病的精准医疗。入选国家高层次人才引进计划。在Science, Nature, Nature Genetic, Nature Medicine, Nature Methods, Genome Research等期刊发表论文30余篇。详细情况介绍请参考：http://www.sinh.cas.cn/rcdw/qtyjzz/201905/t20190514_5294621.html。

李虹研究员，研究方向为肿瘤系统生物学，致力于多组学多模态数据整合的人工智能方法开发、单细胞和空间组学数据解析方法开发，并应用于肿瘤和肝纤维化相关的靶点筛选、个体化治疗和机制探索。在国际有影响力期刊上发表研究论文50余篇（Cancer Cell, Cell Stem Cell, Genome Biology, Genome Medicine），主持国自然项目4项、上海市项目3项、中科院项目2项。2014年作为主要完成人之一获上海市自然科学一等奖，2018年入选中科院青促会，2021年获国家优秀青年科学基金资助。详细情况介绍请参考：http://www.sinh.cas.cn/rcdw/qtyjzz/202005/t20200512_5578184.html 和 https://lihonglab.github.io/。

王振青年研究员，研究方向为计算基因组学和生物信息学，主要通过进化与群体基因组学计算方法揭示遗传变异在适应性和疾病中的作用。发表论文50余篇，累计引用超过1000余次，其中主要研究成果以第一作者或通讯作者发表于Nature Communications, Genome Research, Molecular Biology and Evolution等杂志。作为项目负责人承担国家自然科学基金青年项目、面上项目，以任务负责人参与国家重点研发计划精准医学研究和干细胞研究两项。详细情况请参考：http://www.sinh.cas.cn/rcdw/qtbssds/202203/t20220310_6387948.html；近期研究论文详见：https://scholar.google.com/citations?hl=zh-CN&pli=1&user=FSk1cXYAAAAJ。

一、招聘研究方向

方向1：面向不同尺度（bulk、单细胞、空间）、不同组学（基因组、表观调控组、转录组、蛋白质组、代谢组等）层面的生物组学数据，开发可实现大规模比较与跨组学整合分析的新型计算和人工智能分析模型。

方向2：肿瘤、糖尿病等慢性疾病的多组学数据挖掘分析和分子机制解读。

二、应聘要求

1.具有或者即将获得计算生物学、生物信息学、生物统计学等交叉学科或数学、统计、物理、计算机等相关基础学科博士学位，以第一作者（含并列）在领域学术期刊发表过研究论文。

2.副研究员或助理研究员应聘者要求有至少2年博士后工作经历；博士后应聘者要求获得博士学位时间一般不超过3年。

3.具有计算模型开发或者大规模组学数据分析经验者优先考虑。

4.对生物医学组学数据的定量建模和大规模挖掘分析有强烈的兴趣，希望能够做出重要原创性技术突破或科学发现。具备独立开展科研工作能力及较强的中英文交流写作能力。

三、福利待遇

1.按照营养与健康所的规定，提供有竞争力的薪酬待遇及良好的个人职业发展平台，积极支持其岗位晋升和待遇提升。

2.享受上海市相关社会保险、住房公积金等待遇，根据国家及上海市相关政策协助办理人才落户等。

3.大力支持申报国家及上海市各类基金项目，以及中科院特别研究助理资助项目、青促会项目、中科院引才计划等项目。

4.支持参加高水平国内外会议。博士后入站后将纳入中科院特别研究助理岗位管理。

四、招聘方式及程序

1.报名截止时间

长期有效，招满为止。

2.应聘者须提供以下应聘材料

（1）个人简历（教育经历、工作经历、发表论文、荣誉奖励等）；

（2）有关证明材料：身份证、学历及学位证书（学历学位必须在学信网可查询验证）、相关资格证书、获奖证书等；

（3）第一作者/共同第一作者的论文全文以及其他应聘者认为重要的书面材料。

五、联系方式

有意向者，请将上述材料电子版发至shige@picb.ac.cn或shige@sinh.ac.cn。请在应聘材料和邮件主题栏注明应聘岗位和姓名，按如下格式：“姓名－应聘岗位-硕博英才网”）。初审合格后，我们将尽快通知面试，择优录用。应聘材料及意向本单位将予以保密。

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原文出处：

http://www.sinh.cas.cn/zszp/202209/t20220908_6510680.html