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1。數(shù)據(jù)處理與質(zhì)控： 對下一代測序(NGS)或其他高通量生物學(xué)數(shù)據(jù) (如scRNA-seq,ATAC-seq,WES,WGS等)進(jìn)行原始數(shù)據(jù)質(zhì)控(如使用FastQC). 進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗，過濾和預(yù)處理，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量滿足分析要求。 2。生物信息學(xué)分析： 執(zhí)行標(biāo)準(zhǔn)化的生物信息學(xué)分析流程， 基因組學(xué)：序列比對(BWA,Bowtie2)，變異檢測(GATK)，注釋(SNP/Indel/CNV/SV).轉(zhuǎn)錄組學(xué)：基因表達(dá)定量(featureCounts, Salmon)，差異表達(dá)分析(DESeq2,edgeR),富集分析(GO,KEGG). 表觀遺傳學(xué)：ChIP-seq,ATAC-seq峰值呼叫(peak calling)和分析。 開發(fā)和優(yōu)化分析流程(如使用Shell,Snakemake, Nextflow,WDL/Cromwell). 3。統(tǒng)計(jì)分析與建模： 應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法對生物學(xué)數(shù)據(jù)進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)和建模。 使用R或Python進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化(如ggplot2, matplotlib,seaborn)，生成可供發(fā)表的圖表(火山圖，熱圖，曼哈頓圖等). 4。數(shù)據(jù)庫與工具使用： 熟練使用公共生物數(shù)據(jù)庫(如TCGA,GEO, dbSNP,ENSEMBL,UniProt,KEGG)進(jìn)行數(shù)據(jù)檢索和整合。 運(yùn)用生物信息學(xué)軟件和工具包解決具體的生物學(xué)問題。 5。愿意用碎片化時(shí)間專區(qū)豐厚傭金!!