机构名称：
¥ 1.0
25-40背景：一个由捐助者资助的研究项目旨在招募一名高技能的生物信息学家来分析测序/元基因组学数据。该人将有助于大规模测序/宏基因组学数据集的分析和解释，以了解微生物群落的多样性，组成和功能。要求：基本资格：1。Ph.D.在生物信息学/计算生物学中2。 在测序数据分析中有经验的经验。 3。 分子生物学，遗传学和微生物学方面的强烈背景。 4。 精通编程语言（例如Python，r）。 5。 具有生物信息学工具和数据库的经验（例如，Blast，GenBank）。 6。 强大的分析和解决问题的技能。 理想的资格：1。 具有高性能计算环境的经验。 2。 熟悉基于云的计算平台（例如AWS，Google Cloud）。 3。 机器学习算法和应用的知识。 4。 具有数据可视化工具的经验（例如R Shiny，Tableau）。 5。 熟悉版本控制系统（例如，git）。 责任：使用各种生物信息学工具和管道（例如Qiime，Mothur，spraphlan）分析元基因组学数据。 2。 识别并量化微生物类群和功能基因。 3。 执行统计分析和数据可视化以识别模式和相关性。 4。 5。 6。 7。Ph.D.在生物信息学/计算生物学中2。在测序数据分析中有经验的经验。3。分子生物学，遗传学和微生物学方面的强烈背景。4。精通编程语言（例如Python，r）。5。具有生物信息学工具和数据库的经验（例如，Blast，GenBank）。6。强大的分析和解决问题的技能。理想的资格：1。具有高性能计算环境的经验。2。熟悉基于云的计算平台（例如AWS，Google Cloud）。3。机器学习算法和应用的知识。4。具有数据可视化工具的经验（例如R Shiny，Tableau）。5。熟悉版本控制系统（例如，git）。责任：使用各种生物信息学工具和管道（例如Qiime，Mothur，spraphlan）分析元基因组学数据。2。识别并量化微生物类群和功能基因。3。执行统计分析和数据可视化以识别模式和相关性。4。5。6。7。将测序/宏基因组学数据与其他OMIC数据集成在一起。在研究问题的背景下解释结果，并将发现与研究团队传达。开发和维护生物信息学工作流和管道的文档。开发一个实时监视仪表板，以进行主动监视和信息共享。8。帮助组织该项目下的车间。
工作机会一个由捐助者资助的研究项目...
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