💻 Gestalte deine berufliche Zukunft als PhD Position in Computational Biology bei Deutsches Krebsforschungszentrum in Heidelberg

Job description:

Das Projekt umfasst zwei Hauptaspekte. Ein Aspekt konzentriert sich auf die Entwicklung von computergestützten Methoden und Arbeitsabläufen, um klinisch relevante Fragen über das gesamte Spektrum von Krebserkrankungen im Kindesalter durch die Untersuchung genomischer und epi-genomischer Veränderungen zu beantworten. Wir wollen die Mechanismen aufklären, die der Krebsprädisposition, der Tumorentstehung und der therapeutischen Reaktion zugrunde liegen, um neuartige therapeutische Ziele zu entdecken und die Diagnose, Prävention und den klinischen Verlauf bei Kindern zu verbessern (Autry-Gruppe).

Der zweite Schwerpunkt liegt auf dem klinischen Wirkstoff-Screening, der Identifizierung neuartiger Biomarker in Patienten- und/oder Zellliniendaten und der Gesamtintegration von Multi-Omics-Daten mit Wirkstoff-Sensitivitätsprofilen. Zu diesen Aufgaben gehören die Entwicklung und Pflege einer kohortenbasierten Anwendung zur Klassifizierung von Arzneimittelreaktionen und das Schreiben von Skripten für automatisierte Arzneimittel-Screening-Workflows. Die Gruppe ist auch an High-Content-Imaging interessiert, daher wäre es von Vorteil, wenn der Bewerber über grundlegende Kenntnisse in der KI-basierten Bildanalyse verfügt (Oehme-Gruppe).

Dies ist eine spannende Gelegenheit für einen rechnerisch versierten Studenten, rechnerische Ansätze zu erlernen und zu entwickeln, um neuartige therapeutische Strategien zu entdecken, die zu einer unmittelbaren klinischen Umsetzung führen. Wir suchen einen begeisterten Forscher, der an der Schnittstelle von Forschung und Translation arbeiten möchte und motiviert ist, sein Wissen zur Verbesserung der Behandlung und der Ergebnisse von Krebserkrankungen bei Kindern einzusetzen

Ihre Aufgaben:

• Durchführung genomischer Analysen an Krebspredispositionspatienten und Identifizierung neuartiger Prädispositionsgene in mehreren laufenden Studien zur Krebspredisposition
• Entwicklung und Pflege von Drug-Screening-Pipelines und Visualisierungsmethoden

Requirements:

• Bewerber müssen einen Master-Abschluss (oder einen gleichwertigen Abschluss) in Bioinformatik, Computational Biology, Genomik und Biostatistik, Informatik oder einem verwandten Fachgebiet besitzen.
• Bioinformatische Analysefähigkeiten und Erfahrung mit Linux / Unix-Befehlszeile und Programmiersprachen (z. B. Python, R und Bash) werden ebenso erwartet wie die Bereitschaft, vorhandenes Wissen zu erweitern.
• Erfahrung in der Arbeit mit maschinellem Lernen und High-Performance-Computing-Umgebungen ist von Vorteil.
• Expertise in der Analyse und Integration von Next-Generation-Sequenzierungs- und anderen Multi-Omics-Daten ist ein Plus.
• Ausgezeichnete Kommunikationsfähigkeiten und die Fähigkeit, Publikationen zu verfassen, Forschungsvorschläge und -ergebnisse zu präsentieren und das Labor auf Tagungen und Konferenzen zu vertreten.
• Ausgezeichnete zwischenmenschliche Fähigkeiten und die Fähigkeit, sowohl selbstständig als auch im Team zu arbeiten.