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特定项目初级副教授，进化......
（相关文件应以电子邮件附件的形式发送）存在严重缺陷和/或虚假信息的申请将不予评估。 1.基本信息（CV） （1）姓名 （2）家庭住址及联系方式（电话、电子邮箱等） （3）近期照片 （4）出生日期、年龄、性别 （5）学位（包括获得日期） （6）国籍 （7）现任职务（目前所属机构、部门、职位） （8）教育背景（从高中开始，并列出教育背景） （9）专业经验 （10）奖项 （11）所需职位（主持研究小组名称、职位） （12）两份推荐人的联系方式（姓名、所属机构、职位、住址、电子邮箱） 2.研究计划（5页以内）简明扼要地描述您在 ASHBi 工作期间要实现的研究目标，重点介绍您将用来实现这些目标的独特想法和方法。 3. 申请ASHBi的理由（1页以内）
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（应将相关的文档作为电子邮件附件发送）将无法评估具有严重缺陷和/或虚假信息的应用程序。1。基本信息（CV）（1）名称（2）家庭地址和联系信息（电话，电子邮件等）(3) Recent Photograph (4) Date of Birth, Age, and Gender (5) Academic Degree (including date of acquisition) (6) Nationality (7) Current Appointment (your current affiliation, department, and position) (8) Education (begin with high school and list education) (9) Professional Experience (10) Awards (11) Position Sought (host research group name, job title) (12) Contact details of two (2) references (name, affiliation, position, address,电子邮件地址）2。研究建议（在5页之内）简洁地描述了您在Ashbi期间要实现的研究目标，重点介绍了您将使用的独特想法和方法。请还包括文献参考，结构化且易于理解的图形摘要和数字。3。申请ASHBI的原因（在1页之内）
招聘职位：比较表观基因组学组（Bourque 组）项目助理教授
7. 职位描述：ASHBi 将研究人类生物学的核心概念，重点关注基因组调控和疾病建模，为开发创新和独特的以人为本的疗法奠定知识基础。主要目标是：1）在生殖、发育、生长和衰老以及遗传和进化领域，在人类生物学的关键个人主题上取得杰出研究成果；2）阐明人类、非人类灵长类动物和啮齿动物之间出现物种差异的原理，以便将模型生物的发现适当地推广到人类；3）为关键基因功能和难治性疾病生成灵长类动物模型；4）在体外重建关键人类细胞谱系和组织，并根据综合信息验证其特性；5）为使用人类/非人类灵长类动物材料的伦理规范做出贡献，并创建一种哲学来指导研究所研究成果的价值。 ASHBi Bourque 小组旨在了解人类表观基因组，它是复杂生物现象（如细胞分化、发育、进化和人类疾病）的基础。为了实现这一目标，我们使用尖端的生物信息学和基因组技术，例如 RNA-seq、ChIP-seq、Cut&Tag、ATAC-seq、lentiMPRA 和 CRISPR（表观）基因组编辑，结合 iPS 细胞和单细胞技术。候选人有望与 Bourque 小组的联合 PI Fumitaka Inoue 副教授一起进行高水平研究和研究相关工作（https://ashbi.kyoto-u.ac.jp/lab-sites/inoue_lab/en/），并担任人类生物学和相关领域的首席研究员。
申请申请：特定于程序的研究人员（...
7。职位描述：医学博士Cantas Alev教授的实验室在京都大学的人类生物学高级研究研究所（ASHBI），对人类和其他物种的早期胚胎发育的体外重建和分析感兴趣。我们的实验室正在利用经典胚胎学和基于多能干细胞的体外模型系统的组合。我们对中胚层形成和图案的体外概括特别感兴趣（即体外胃胃），中胚层器官发生和中胚型驱动的形态发生过程，包括人类和非人类多能干细胞（ESC/IPSC）的内胚和外胚层器官发生以及组织形成。与ASHBI的其他科学家合作，我们的实验室旨在在体外器官发生和“合成胚胎学”领域建立新颖的科学概念和破坏性技术，总体目标是提高我们对人类发展，疾病和进化的理解仍然有限。我们正在寻找具有积极进取和才华横溢的新成员，他们在“合成生物学”和体外器官发生方面分享了我们实验室的兴趣。我们特别寻找具有经验的候选人高含量3D/4D成像，单细胞RNA/ATAC-SEQ（和其他 - 组类型），AI-ML驱动的数据分析。在干细胞生物学和“器官”技术，基于CRISPR/CAS9的基因组编辑技术，包括光遗传学，微能力，生物材料在内的生物工程方法，基于CRISPR/CAS9的基因组编辑技术，基于CRISPR/CAS9的基因组编辑技术，生物工程方法的候选者。候选者。这是为快速新兴领域的建立和发展做出贡献的绝佳机会，同时解决了人类和其他物种的发展，疾病和进化的基本问题。如果您想成为我们动态，多样和包容性的国际研究团队的一部分，请申请。
通过量化对称和不对称分裂的平衡
1干细胞生物学，干细胞生物学和再生医学中心，东京大学医学科学研究所，日本东京大学，2个跨学科生物学实验室（IBLAB），自然科学生物科学学院，科学研究生院，纳戈亚大学，日本纳戈亚大学，日本纳戈亚大学，日本，日本研究生委员会，3个研究生委员格里森大楼，网球法院，剑桥大学，剑桥大学，英国，英国，5干细胞生物学和再生医学研究所，斯坦福大学医学院，美国加利福尼亚州斯坦福大学，美国，美国6号工业数学研究所，日本福克索，日本福克索大学，日本福克索大学，日本高级研究所，kyushu University for Human Gialogy for Human Giology for Human Giology of Human Biy Biy Biy Libul Bioguard Oligan Iligy of Human Biy Biy Biy Liver Iligure（Ashbo）跨学科的理论和数学科学计划（ITHEMS），瑞肯，西塔玛，日本，日本9个下一个卫生计划，日本癌症研究基金会（JFCR），日本东京，日本，10 Science Groove Inc.，福冈，日本，日本福库卡
SARS-COV-2 RNA的灵活性提高了
1病毒控制实验室，大阪大学，日本苏亚大学，大阪大学研究所，2个跨学科生物学实验室（IBLAB），生物科学生物科学科，纳戈亚大学，纳戈亚大学，日本纳戈亚大学，日本纳戈亚大学，日本3戈伊亚大学生物学系，纳戈亚大学医学学院，医学学院，纳戈亚学院，nagoya，nagoya，Imbobi，4个，4北海道大学，日本萨波罗，系统病毒学系5，微生物学和免疫学系，医学科学研究所，日本东京东京大学医学研究所，6东京大都会公共卫生研究所，日本东京，日本东京，7级，7次，日本医学研究生，日本，日本，国际科学，8岁，国际科学，该工具，是8号国际科学，该研究东京，日本东京，9国际传染病研究中心，东京大学医学研究所，日本东京大学，日本东京10号研究生院，东京大学，日本喀西瓦大学，日本喀西瓦大学，11 crest，日本科学和技术局，日本科学和技术局，日本卡瓦格基，日本，12个中心，日本，日本研究，osaka inspitution for osaka inspituction，kawaguchi日本福冈大学，日本福库卡，日本京都大学，京都大学，日本京都大学15号，日本癌症研究基金会（JFCR），日本东京15个跨学科理论理论和数学科学课程（iThems），日本，日本，日本，瑞科克，日本，17 scienca，日本，17 science，GRO.日本东京的日本医学研发机构AMED-CREST，日本东京
肾小球病理学发现的分类 UP LEARNING 和肾病专家 - AI 集体 ENGROCTIVE 方法 Eiichiro Uchino #A,B Yugami C , Sachiko Minamiguchi f , Hironi Haga f , Motoko Yanagita B,g , Yasushi Ono D,HA) 京都大学医学院医学智能系统系，日本京都 B) 日本京都肾脏病学系，日本京都，京都，京都，京都，京都，京都，京都，日本 D) 京都大学医学院生物医学数据智能系，日本京都 E) 京都大学医院医学信息学和管理规划部，日本京都 F) 京都大学医学院诊断病理学系，日本京都 H) Rise，药物开发数据智能平台小组，日本横滨 # 这些作者贡献者对这项工作做出贡献。 Running title: Glomeruli classification by deep learning Keywords: renal pathology, artificial intelligence, deep learning, collective intelligence Corresponding authors: Yasushi Okuno, Department of Biomedical Data Intelligence, Kyoto University, 53 Shogoin-Kawahara-cho, Sakyo-ku, Kyoto 881, FAX: +81-75-751-4881, E-mail: okuno.yasushi.4c@kyoto-u.ac.jp and Motoko Yanagita, Department of Nephrology, Graduate School of Medicine, Kyoto University, 54 Shogoin-Kawahara-cho, Sakyo-ku, Kyoto 606-8507, Japan Phone: +81-75-751-3860, FAX: +81-75-751-3859, E-mail: motoy@kuhp.kyoto-u.ac.jp Abstract Background Automated classification of glomerular pathological findings is potentially beneficial in establishing an efficient and objective diagnosis in renal pathology.虽然先前的研究已经验证了用于对整体硬化和肾小球细胞增殖进行分类的人工智能（AI）模型，但诊断还需要其他一些肾小球病理学发现。这些人工智能模型与临床医生之间的合作是否能提高诊断性能还不得而知。在这里，我们开发了人工智能模型来对肾小球图像进行分类，以获得病理诊断所需的主要发现，并研究这些模型是否可以提高肾病科医生的诊断能力。方法
肾小球病理学发现的分类 UP LEARNING 和肾病专家 - AI 集体 ENGROCTIVE 方法 Eiichiro Uchino #A,B Yugami C , Sachiko Minamiguchi f , Hironi Haga f , Motoko Yanagita B,g , Yasushi Ono D,HA) 京都大学医学院医学智能系统系，日本京都 B) 日本京都肾脏病学系，日本京都，京都，京都，京都，京都，京都，京都，日本 D) 京都大学医学院生物医学数据智能系，日本京都 E) 京都大学医院医学信息学和管理规划部，日本京都 F) 京都大学医学院诊断病理学系，日本京都 H) Rise，药物开发数据智能平台小组，日本横滨 # 这些作者贡献者对这项工作做出贡献。 Running title: Glomeruli classification by deep learning Keywords: renal pathology, artificial intelligence, deep learning, collective intelligence Corresponding authors: Yasushi Okuno, Department of Biomedical Data Intelligence, Kyoto University, 53 Shogoin-Kawahara-cho, Sakyo-ku, Kyoto 881, FAX: +81-75-751-4881, E-mail: okuno.yasushi.4c@kyoto-u.ac.jp and Motoko Yanagita, Department of Nephrology, Graduate School of Medicine, Kyoto University, 54 Shogoin-Kawahara-cho, Sakyo-ku, Kyoto 606-8507, Japan Phone: +81-75-751-3860, FAX: +81-75-751-3859, E-mail: motoy@kuhp.kyoto-u.ac.jp Abstract Background Automated classification of glomerular pathological findings is potentially beneficial in establishing an efficient and objective diagnosis in renal pathology.虽然先前的研究已经验证了用于对整体硬化和肾小球细胞增殖进行分类的人工智能（AI）模型，但诊断还需要其他一些肾小球病理学发现。这些人工智能模型与临床医生之间的合作是否能提高诊断性能还不得而知。在这里，我们开发了人工智能模型来对肾小球图像进行分类，以获得病理诊断所需的主要发现，并研究这些模型是否可以提高肾病科医生的诊断能力。方法