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[调剂信息]
双一流高校南京医科大学生物信息或者计算机方向1个调剂名额
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| 学校: | 南京医科大 |
| 专业: | 工学 |
| 年级: | 2023 |
| 招生人数: | 1 |
| 招生状态: | 正在招生中 |
| 联系方式: | ********* (为保护个人隐私,联系方式仅限APP查看) |
补充内容
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曹晨教授，2022年2月年起任南京医科大学生物医学工程与信息学院教授，博士生导师。1988年生，16年毕业于吉林大学计算机科学与技术学院博士，2017-2021年加拿大卡尔加里大学博士后。 主要从事研究方向是生物信息（计算生物），利用计算机算法/统计方法开发新的生物信息软件/工具，现主持国自然青年基金、国自然重点项目（合作单位主持）等项目 。希望你有科研热情、努力和一定的编程能力或者生信处理能力，背景最好是统计、计算机、机器学习或者生物信息背景。目前第二轮调剂剩余1个名额。 要求： 计算机背景或 生物信息 背景。 还有一个调剂名额。预计18日左右开放调剂系统。 联系方式： chen.cao at ucalgary.ca (at 换为 @) 近三年第一作者/通讯作者论文列表如下： [1] cao c, he j, mak l, perera d, kwok d, wang j, li m, mourier t, gavriliuc s, greenberg m, morrissy s, sycuro l, yang g, jeffares d, long q. reconstruction of microbial haplotypes by integration of statistical and physical linkage in scaffolding, molecular biology and evolution. 2021. doi: 10.1093/molbev/msab037. [2] cao c, ding b, li q, kwok d, wu j, long q. power analysis of transcriptome-wide association study: implications for practical protocol choice. plos genetics. 2021. doi: 10.1371/journal.pgen.1009405. [3] cao c, wang j, devin k, cui f, zhang z, zhao d, li j, zou q. webtwas: a resource for disease candidate susceptibility genes identified by transcriptome-wide association study. nucleic acids research. 2022. doi: https://doi.org/10.1093/nar/gkab957 [4] cao c, mak l, jin g, gordon p, ye k, long q, presm: personalized reference editor for somatic mutation discovery in cancer genomics. bioinformatics. 2019. doi: 10.1093/bioinformatics/bty812. [5] cao c, kwok d, edie s, li q, ding b, kossinna p, campbell s, wu j, greenberg m, long q. ktwas: integrating kernel machine with transcriptome-wide association studies improves statistical power and reveals novel genes. briefings in bioinformatics. 2020. doi: 10.1093/bib/bbaa270. [6] cao c, kossinna p, kwok d, qingrun zhang, long q. disentangling genetic feature selection and aggregation in transcriptome-wide association studies[j]. genetics. 2022. doi: 10.1093/genetics/iyab216. [7] cao c, greenberg m, long. wglink: reconstructing whole-genome viral haplotypes using l0+l1-regularization. bioinformatics. 2021. doi: 10.1093/bioinformatics/btab076. [8] wei x, wu x, cheng z, wu q, cao c*, xu x*, shang h*, botanical drugs: a new strategy for structure-based target prediction. briefings in bioinformatics. 2021. doi: 10.1093/bib/bbab425. |
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