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崗位職責(zé)：
1、基于AI預(yù)測(cè)模型（如AlphaFold-Drug）優(yōu)化可切割/不可切割連接子結(jié)構(gòu)，建立payload（微管抑制劑、DNA損傷劑等）的毒性-穩(wěn)定性量化評(píng)估體系；
2、通過(guò)結(jié)構(gòu)生物信息學(xué)（Rosetta、HADDOCK）設(shè)計(jì)抗體突變體，提升親和力、降低免疫原性；建立抗體-FcγR相互作用預(yù)測(cè)流程，優(yōu)化ADCC/CDC效應(yīng)；
3、應(yīng)用深度學(xué)習(xí)（Epitope3D、BepiPred-3.0）解析靶點(diǎn)-抗體結(jié)合界面，指導(dǎo)表位定向改造；開發(fā)多物種交叉反應(yīng)性評(píng)估模型，降低臨床前物種差異風(fēng)險(xiǎn)；
4、主導(dǎo)單細(xì)胞測(cè)序（10x Genomics、Nanostring）數(shù)據(jù)分析，識(shí)別預(yù)測(cè)ADC療效的腫瘤微環(huán)境特征；構(gòu)建基于WES/RNA-seq的耐藥性標(biāo)志物篩查流程；
5、整合TCGA、DepMap等數(shù)據(jù)庫(kù)，建立靶點(diǎn)"可藥性-腫瘤特異性-臨床關(guān)聯(lián)性"三維評(píng)估模型；開發(fā)跨膜蛋白的胞外域結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)工具；
6、負(fù)責(zé)多組學(xué)數(shù)據(jù)（如基因組、轉(zhuǎn)錄組、代謝組、蛋白質(zhì)組等）的深度挖掘與分析；根據(jù)項(xiàng)目需要制定項(xiàng)目方案、編寫生信分析代碼、程序測(cè)試，負(fù)責(zé)撰寫相關(guān)軟件文檔。
崗位要求：
1、生物信息學(xué)、計(jì)算生物學(xué)、生物學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、人工智能或相關(guān)專業(yè)碩士及以上學(xué)歷，3年以上相關(guān)工作經(jīng)驗(yàn)；
2、熟練使用Linux系統(tǒng)，至少精通兩門編程語(yǔ)言（Python/R/Perl），具備生物信息學(xué)算法開發(fā)經(jīng)驗(yàn)；熟練掌握抗體藥物或抗體蛋白的相關(guān)數(shù)據(jù)特點(diǎn)和分析流程，能運(yùn)用相關(guān)工具如BWA、GATK、STAR等進(jìn)行數(shù)據(jù)處理；
3、有ADC藥物開發(fā)實(shí)際項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先，包括抗體篩選、linker設(shè)計(jì)、payload優(yōu)化、抗體工程改造、酶的定向進(jìn)化等方面的生物信息學(xué)經(jīng)驗(yàn)；
4、良好的團(tuán)隊(duì)合作和跨部門溝通能力，與實(shí)驗(yàn)團(tuán)隊(duì)緊密合作，準(zhǔn)確解讀分析結(jié)果，為藥物研發(fā)提供有力的數(shù)據(jù)支持；能夠與實(shí)驗(yàn)科學(xué)家、藥物化學(xué)家、臨床醫(yī)生等多學(xué)科團(tuán)隊(duì)成員有效溝通和合作；
5、有良好的統(tǒng)計(jì)分析能力；
6、具備良好的英語(yǔ)讀寫能力，能夠閱讀和理解英文文獻(xiàn)、法規(guī)文件等資料、撰寫英文報(bào)告等。