实验室

西北大学范伯格医学院生物化学与分子遗传学系的劳伯斯实验室（Lauberth Lab）致力于研究染色质调控、RNA生物学和代谢信号如何共同调控癌症中的基因表达程序。成功的候选人将在分析和解读新一代测序（NGS）数据集方面发挥核心作用，这些数据集包括RNA-seq、ChIP-seq、ATAC-seq、eCLIP、TT-seq、Hi-C和蛋白质组学数据，以推动机制发现和治疗策略的突破。

博士后研究员将与实验生物学家和计算生物学家紧密合作，开发并应用分析流程，整合多组学数据集，并为转录调控和核仁生物学的概念模型做出贡献。该职位提供参与高影响力论文、合作项目和新兴知识产权项目的机会。

职责

数据处理与分析

处理、分析和整合多组学数据（RNA-seq、ChIP-seq、ATAC-seq、eCLIP、TT-seq、Hi-C、蛋白质组学、代谢组学）。

进行质量控制、比对、差异表达/峰值调用和通路富集分析。

使用 R、Python 和/或 shell 脚本开发和维护可重现的生物信息学流程。

生成可视化图表和统计摘要，以支持图表和演示文稿。

数据管理与协作

为正在进行的项目整理、组织和维护大规模数据集和元数据。

与湿实验室研究人员密切合作，根据计算结果设计实验。

与测序、蛋白质组学、代谢组学和其他核心平台对接，以确保数据质量和兼容性。

资格要求

生物信息学、计算生物学、计算机科学、统计学或相关定量领域的博士学位（或同等学历，或即将完成）。

精通 R、Python 和 UNIX/Linux 命令行环境。

具备分析 NGS 数据（例如 RNA-seq、ChIP-seq 或 ATAC-seq）的经验。

熟悉常用生物信息学工具：STAR、Bowtie2、HISAT2、MACS2、DESeq2、edgeR、HOMER、BEDTools。

对生物数据的统计学和数据可视化有扎实的理解。

具有多组学数据整合、单细胞 RNA 测序或染色质构象 (Hi-C) 数据方面的经验。

具有癌症生物学、转录调控或表观遗传学背景。

熟悉工作流程管理工具（例如 Snakemake、Nextflow）。

具备机器学习、降维或网络分析方面的经验。

申请

应聘者请提交一份包含以下内容的PDF 文件：求职信中需描述相关经验、研究兴趣以及申请动机。

个人简历（CV）。

2-3 位推荐人的姓名和联系方式（稍后可能会要求提供推荐信）。

shannon.lauberth@northwestern.edu

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