【调剂】2025年第二轮调剂 昆理工生物信息学实验室招收生物学调剂研究生3名

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2025年第二轮调剂 昆理工生物信息学实验室招收生物学调剂研究生3名,2025年4月12日
目前调剂系统已经打开,选择遗传学方向(还有若干调剂缺额),可以通过邮箱联系我   daishaoxing@163.com,发邮件时,请附上个人简历。

目前平台正在迅速发展,还需要调剂多名研究生从事生物信息学相关研究和分析,诚邀优秀考生加入!
我们的研究方向有:
1. 通过整合严重疾病中的多组学数据发掘和鉴定治疗靶标(系统生物学)
2. 对治疗靶点及其药物结合口袋进行三维结构分析和可视化(结构生物信息学)
3. 筛选和设计能够靶向和调控治疗靶点的先导化合物(药物发现)
4. 机器学习和深度学习在转化医学中的运用

具体介绍见网页  https://www.lpbr.cn/daisx
感兴趣可以的话,可以通过邮箱联系我   daishaoxing@163.com,发邮件时,请附上个人简历。

根据学校要求:外语╮50,总分≥300,专业课达到b类国家线,与我校招生专业目录公布的初试考试科目相同或相近。
学科、专业背景要求: 所学专业为生物科学类、生物工程类、动物生产类(动物科学)、动物医学类(动物医学、实验动物学)、基础医学类(生物医学、生物医学科学)、生物医学工程类(生物医学工程)、医学技术类(生物医药数据科学)以及其他相近专业(心理学、大数据、应用数学、统计学、计算机科学与技术、电子信息、人工智能、生物材料)。

另外,昆明理工大学灵长类转化医学研究院其他专业都还有调剂名额

以下是平台介绍:
昆明理工大学灵长类转化医学研究院围绕国家发展战略目标,开展以人口健康为导向,以非人灵长类生物医学为核心的重大基础科学问题和复杂疾病机制与治疗的应用基础研究,设置灵长类生殖与发育调控、灵长类干细胞与组织工程、灵长类动物模型与疾病机制研究等三个研究方向,在灵长类基础和应用基础等研究在国际上处于领先水平,持续在国际顶级杂志发表了一系列有重大国际影响的成果。2014年首次实现了基因编辑猴模型(cell,2014;cell stem cell 2014),被麻省理工评论(mitreview)评为当年十大科技突破,《nature》评为里程碑式的工作;2015年首次证明了灵长类胚胎干细胞等多能性(cell stem cell,2015),为干细胞再生医学奠定了理论基础;2017年建立了人类rtt综合症等一批猴模型(cell,2017等),解决了一些其它物种(如啮齿类)所不能回答的重要疾病表型和机制问题;2019年突破猴胚胎体外长时间培养20天(science,2019),首次阐述了人胚胎三维条件原肠发育(nature,2020)。首次发现了灵长类胚胎发育的一些重要分子调控机制、及其与啮齿类明显差异的事实,对解析发育生物学和干细胞多能性等前沿基础科学问题,促进人们对灵长类早期着床后平台发育以及出生缺陷和发育障碍机制理解有重要意义。团队的优秀成果刊登于《cell》、《science》、《nature》等优秀期刊上。国重现有科研实验面积3000余平米,包括基因工程实验室、遗传学实验室、干细胞实验室、模型分析实验室、灵长类动物实验平台、蛋白平台、先进影像平台和生物信息大数据平台在内功能齐全的实验空间。此外,重点实验室拥有可容纳1000余只灵长类动物的室外动物房和300笼位的室内动物房,所有动物实验设施均通过国际aaalac认证。正在筹建新实验楼计划占地面积15亩,建筑面积约20000平方米,包括实验楼、实验动物楼和检疫楼。依靠上述平台,重点实验室先后主持承担国家重点研发计划、国家基金委重点基金、联合基金、地区基金、面上项目等多项国家级、省部级科研项目。近年来主持项目经费近2亿元。详细介绍请登录https://www.lpbr.cn。      

生物信息大数据平台于2019年6月在灵长类转化医学研究院统一领导和支持下,通过整合研究院内的生物信息学分析人才和计算资源而建立。平台建立的目的是作为研究院生物信息分析的支撑平台,同时进行灵长类生物大数据的存储、共享和展示,有效利用研究院产生的基因组、转录组、蛋白质组、代谢组、影像学等多组学数据。平台拥有服务器6台、深度学习gpu服务器1台,存储3台(存储>3000tb、cpu>500核心、内存>5tb)等硬件设备,能够满足在数据分析和存储方面的大量计算资源需求。平台已经建立主要包括普通转录组数据分析、单细胞转录组、单细胞atac-seq、全基因组重测序分析、蛋白学分析、代谢组学分析、宏基因组、chip-seq、多组学整合分析等众多分析流程。平台致力于开发多组学、多平台、异质性多组学数据整合方法,实现从高通量多组学数据分析到医学知识的快速转化。      

目前生物信息大数据平台建设成果丰硕。
(1)建立了生物信息大数据平台,实现了从零到一的跨越。目前平台共有25名成员,包括3名在编教师,1名工作人员、21名硕博研究生;
(2)平台目前支持16个课题组的研究,累计完成超过40个分析项目;
(3)平台共有100+活跃用户,平台服务范围覆盖研究院所有相关课题组;
(4)存储了800+tb原始数据及数倍中间文件,为各类研究提供了坚实的数据基础;
(5)平台初步建成了非人灵长类生物组学数据库。目前,该数据库涵盖食蟹猴、猕猴等22个灵长类物种的多组学数据,一共收录507个非人灵长类研究数据集;
(6)平台成员累计获得10余项国家和省部级项目资助。其中,国家自然科学基金-面上项目1项目、国家自然科学基金-青年科学基金项目2项、国家自然科学基金-地区科学基金项目2项、省部级项目8项;
(7)平台成员获得“兴滇英才支持计划”产业创新人才项目支持。
近三年来,平台团队取得了显著成果,发表了10余篇sci论文,其中包括《cell》、《protein & cell》、《nature communications》和《science advances》等高影响论文。


目前平台正在迅速发展,还需要调剂多名研究生从事生物信息学相关研究和分析,诚邀优秀考生加入!

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信息来源网址:

https://muchong.com/t-16481861-1

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Delphi 12.3 作为一款面向 Windows 平台的集成开发环境,由 Embarcadero Technologies 负责其持续演进。该环境以 Object Pascal 语言为核心,并依托 Visual Component Library(VCL)框架,广泛应用于各类桌面软件、数据库系统及企业级解决方案的开发。在此生态中,Excel4Delphi 作为一个重要的社区开源项目,致力于搭建 Delphi 与 Microsoft Excel 之间的高效桥梁,使开发者能够在自研程序中直接调用 Excel 的文档处理、工作表管理、单元格操作及宏执行等功能。 该项目以库文件与组件包的形式提供,开发者将其集成至 Delphi 工程后,即可通过封装良好的接口实现对 Excel 的编程控制。具体功能涵盖创建与编辑工作簿、格式化单元格、批量导入导出数据,乃至执行内置公式与宏指令等高级操作。这一机制显著降低了在财务分析、报表自动生成、数据整理等场景中实现 Excel 功能集成的技术门槛,使开发者无需深入掌握 COM 编程或 Excel 底层 API 即可完成复杂任务。 使用 Excel4Delphi 需具备基础的 Delphi 编程知识,并对 Excel 对象模型有一定理解。实践中需注意不同 Excel 版本间的兼容性,并严格遵循项目文档进行环境配置与依赖部署。此外,操作过程中应遵循文件访问的最佳实践,例如确保目标文件未被独占锁定,并实施完整的异常处理机制,以防数据损毁或程序意外中断。 该项目的持续维护依赖于 Delphi 开发者社区的集体贡献,通过定期更新以适配新版开发环境与 Office 套件,并修复已发现的问题。对于需要深度融合 Excel 功能的 Delphi 应用而言,Excel4Delphi 提供了经过充分测试的可靠代码基础,使开发团队能更专注于业务逻辑与用户体验的优化,从而提升整体开发效率与软件质量。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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