一、合作导师介绍

许大千博士，浙江大学求是特聘教授、医学院长聘正教授，国家高层次人才，国家重点研发计划青年项目首席科学家，浙江省领军型创新创业基础研究团队核心成员。

长期致力于肿瘤代谢领域的基础与转化研究，在国际高水平学术期刊发表论文30余篇。近五年，以通讯作者（含共同通讯作者）在 Nature、Nature Cell Biology（4篇）、Nature Cancer、Nature Metabolism、Nature Chemical Biology（4篇）、Journal of Experimental Medicine（2篇）、The EMBO Journal、PNAS 等国际知名学术期刊发表多篇研究论文。

曾获华夏青年医学科技奖、中国抗癌协会青年科学家奖、中国免疫学会青年学者奖、浙江省自然科学一等奖、中国产学研合作创新个人奖等荣誉。现担任 BMC Biology、Science Bulletin 杂志编委，中国细胞生物学学会肿瘤细胞生物学分会委员，以及中国抗癌协会肿瘤节律、低氧肿瘤学相关专业委员会委员等学术职务。

现因科研工作需要，面向国内外公开招聘生物信息学方向博士后研究人员2名。招聘坚持公开、公平、竞争、择优的原则，招聘信息长期有效，额满为止。

实验室主页：http://itm.zju.edu.cn/teachers/details-home-884.html

二、研究方向

课题组长期聚焦肿瘤代谢与肿瘤免疫领域的重要科学问题，综合运用生物化学、分子生物学、基因组学、代谢组学、单细胞及空间多组学、生物信息学和动物疾病模型等研究手段，系统解析肿瘤代谢重编程、肿瘤微环境异质性、代谢与免疫互作及肿瘤治疗抵抗的分子机制。课题组科研经费充足，已积累丰富的高通量测序及多组学数据资源，具备良好的实验研究基础和跨学科合作条件。现拟招募具有生物信息学研究背景的优秀博士后，围绕肿瘤代谢与免疫调控等核心科学问题，结合现有数据资源与实验研究体系，重点开展以下研究内容：

1. 肿瘤基因组学与转录组学分析： 开展全基因组测序（WGS）、全外显子组测序（WES）、bulk RNA-seq等数据分析，解析基因组变异、基因表达特征及潜在分子调控网络。

2. 单细胞与空间多组学分析： 开展单细胞及单核转录组（scRNA-seq/snRNA-seq）、空间转录组、空间蛋白组及空间代谢组学数据分析，解析肿瘤细胞异质性、细胞状态转换、空间组织特征及细胞间相互作用。

3. 代谢组学与多组学整合分析： 开展代谢组学、脂质组学、蛋白组学及表观组学数据分析，结合代谢通量数据与多模态组学整合，解析肿瘤代谢重编程、代谢调控网络及代谢异质性。

4. 肿瘤代谢与免疫机制研究： 利用多组学数据深入挖掘肿瘤微环境中代谢与免疫互作的分子机制，解析肿瘤细胞与免疫细胞的功能状态、细胞通讯及肿瘤免疫治疗和化疗耐药的潜在调控机制。

5. 多组学数据挖掘与生物标志物发现： 整合课题组已有数据及公共数据库资源，开展关键调控分子筛选、分子特征识别、生物标志物发现及治疗反应预测，并结合实验研究开展机制验证。

6. 人工智能辅助生物医学研究： 利用机器学习、深度学习、大语言模型（LLM）及AI Agent等现有技术，辅助多组学数据分析、生物医学知识整合、关键分子识别及科学假设生成，探索人工智能在肿瘤生物学研究中的应用。

欢迎具有上述一个或多个领域研究经验的优秀博士加入课题组，尤其欢迎具备独立多组学数据分析能力、良好生物学研究思维和交叉学科研究经验的申请者。

三、岗位职责

1. 在合作导师指导下，围绕肿瘤代谢、肿瘤免疫及治疗抵抗等科学问题，独立开展生物信息学与计算生物学相关研究；

2. 负责课题组已有及新产生的高通量测序与多组学数据分析，包括数据预处理、质量控制、统计分析、结果可视化及多组学数据整合；

3. 结合具体科学问题开展深入的数据挖掘、功能分析、关键分子筛选及调控网络解析，从复杂组学数据中发现具有研究价值的生物学现象与潜在分子机制；

4. 与课题组实验研究人员密切合作，围绕数据分析结果提出科学假设，设计后续验证思路，推动生物信息学分析与实验研究相结合；

5. 独立或合作撰写高水平研究论文，积极申请博士后科学基金及其他相关科研项目，参加国内外学术交流活动；

6. 积极参与课题组学术讨论、研究进展汇报及其他相关科研工作。

四、岗位待遇

1. 按照浙江大学博士后相关政策，根据个人教育经历、科研能力及学术业绩等情况从优执行，年薪35万元人民币起。特别优秀者可按相关规定申请浙江大学特别资助及求是博士后资助；

2. 课题组科研经费充足，具有丰富的多组学数据资源、良好的科研条件及跨学科合作基础，为博士后提供独立开展研究的机会和专业的科研指导；

3. 支持申报中国博士后科学基金、国家自然科学基金及其他科研资助项目，鼓励参加国内外高水平学术会议，提供与研究相关的专业培训机会；

4. 根据个人研究兴趣与职业发展规划，支持开展具有创新性和交叉学科特色的研究工作，积极推荐博士后出站后的职业发展机会；

5. 按照浙江大学相关规定，博士后可申请租住学校公寓，并享受相应福利待遇。

五、应聘材料及联系方式

有意申请者请准备以下材料：

1. Cover Letter： 简要介绍个人研究经历、代表性学术成果、熟悉的生物信息学分析技术、职业发展目标及进站后的研究设想；

2. 个人简历： 包括个人联系方式、教育及工作经历、研究方向、发表论文、科研项目、获奖情况及其他学术成果；

3. 其他证明材料（如有）： 代表性研究论文、数据分析项目成果、代码仓库链接及其他能够证明科研能力与专业技术水平的材料。

请将上述申请材料整合为一份PDF文件，通过电子邮件发送至：

xudaqian@zju.edu.cn

并同时抄送至：

zhiqianghu@zju.edu.cn

邮件主题请注明：生物信息学博士后应聘-姓名-毕业院校-博士后招聘网

课题组将根据申请者的研究背景、专业技能及科研能力进行综合评估，并择优安排面试。

招聘信息长期有效，额满为止。诚挚欢迎具有生物信息学、计算生物学及多组学数据分析研究背景的优秀青年学者加入团队！

六、岗位要求Qualifications

1. 学历与专业背景： 近两年或即将获得博士学位，具有生物信息学、计算生物学、生物统计学、遗传学、计算机科学、生物医学等相关专业背景，符合浙江大学博士后进站条件。年龄要求35周岁以下；

2. 编程与数据分析能力： 熟悉Linux操作系统，熟练掌握R、Python等至少一种主流编程语言，熟悉高通量测序（NGS）的基本原理及常用分析流程，具备独立开展生物信息学数据分析的能力；

3. 多组学研究经验： 熟悉单细胞转录组、空间转录组、bulk RNA-seq等常见组学数据分析的原理与流程，能够独立完成数据预处理、质量控制、统计分析、结果可视化及生物学解读。具有全基因组测序、代谢组学、脂质组学、表观组学、空间蛋白组学或多组学整合分析经验者优先；

4. 科研创新能力： 具有扎实的科研训练基础、较强的独立科研能力和良好的生物学研究思维，能够围绕重要科学问题开展深入的数据分析、提出科学假设并挖掘潜在机制。以第一作者身份发表过高水平研究论文者优先；

5. 专业研究优势： 具有肿瘤生物信息学、计算肿瘤免疫学、肿瘤代谢组学、单细胞与空间多组学或人工智能辅助生物医学研究经验者优先；

6. 学术交流与团队协作： 具备良好的英文文献阅读、学术写作和科研交流能力，能够清晰、规范地汇报研究进展。工作积极主动、认真严谨，具有良好的责任意识、团队合作精神及沟通协调能力。

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原文出处：

https://ehr.zju.edu.cn/vuejs/recruitment/position-detail.htm?id=N1879619228935389641

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