生物信息工程师
生物信息工程师
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研究方向:基因组变异检测算法;主修统计遗传学、机器学习、高通量测序数据分析。
主修分子生物学、生物统计学、程序设计基础。
5年生物信息算法开发经验,专注NGS数据分析与变异检测算法,熟练使用Python、R及GATK、BWA等主流流程。主导肿瘤ctDNA低频突变检测算法优化,将检出下限降至0.1%,支撑3项临床研究落地。具备从算法设计到生产化部署的完整能力。
将ctDNA低频突变检出下限从0.5%降至0.1%,达到行业领先水平。
自动化流程使单样本分析耗时缩短75%,支撑检测通量翻倍。
以第一作者发表SCI论文1篇,参与发表2篇。
具备遗传检测结果解读与健康管理基础能力。
证明程序设计基础能力。
模板会复制到你的账户里,每一句话、每个板块和颜色都能改,改好再下载 PDF。
生物信息算法工程师
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