陈炜教授主要从事系统生物学及基因组学研究，研究领域包括基于系统生物学的基因调控研究、非编码RNA的鉴定及功能研究、人类疾病遗传学研究、癌症基因组学 研究等几个方面。自2007年独立领导实验室以来，作为第一作者或通讯作者发表论文30篇，总共发表论文96篇， 总被引用次数8181，H-index达到41 （截至2016年3月29日，基于Google Scholar） 。2009-2015六年间，获得欧盟，德国政府及企业各类科研项目10余项，累计经费700多万欧元, 其中牵头多项德国及欧洲的大型科研项目, 取得多项国际同行高度认可的标志性科研成果。

现因工作及实验室发展需要，招聘博士后，研究方向包括但不限于：

l 基于系统生物学的基因调控研究

l 非编码RNA的鉴定及功能研究

l 人类疾病遗传学研究

l 癌症基因组学研究等

【应聘条件】

生物信息学与计算生物学专业、分子生物学/遗传学专业、统计学或医学统计学专业博士学位获得者。

【能力要求】

l 大规模数据分析或基因组学方面研究经验、必要的分子生物学、统计学专业基础，熟练使用至少一种计算机语言编程；或

l 具有扎实的分子生物学、细胞生物学、生物化学实验基础及相关科研经历。

能够熟练使用英文写作和交流，有合作精神。在相关专业领域国际水平刊物发表过较高水平文章或具有海外研究经历者优先。

待遇详见（http://talent.sustc.edu.cn/cn/jobbs.aspx?batchID=635671979540128089）

【申请材料】

1）  详细的个人简历，含学习、工作和科研的经历(时间不间断，附近照)，主要科研成果（如论文论著、成果证书或奖励）清单以及联系方式；

2）  2-3推荐人的姓名及有效联系方式（博士后岗位需提供博士导师的联系方式）；

3）  其他可以证明工作能力的材料。

另招聘实验室研究助理及博士研究生，研究方向及应聘条件基本如上，但应聘者应为相关专业硕士毕业。

有意者请与陈炜教授联系（chenw@sustc.edu.cn）。

We are seeking two candidates for a bioinformatics/computational biology position at the level of Research Technician.

Work in the Hutchins laboratory involves building models using systematic analysis of gene expression and gene regulation with a view to understand human disease, pluripotency and development. We are particularly interested in transposable elements, long non-coding RNAs and systems biology approaches to understanding global organisation of cells and tissues.

Responsibilities will include the computational analysis of RNA-seq, ChIP-seq and other next generation sequencing data (Illumina, etc). The candidate should be capable of working within multidisciplinary teams and collaborating closely with experimental researchers. Training will be provided to bridge the gap from either a biological background or a computational background. The most important criteria is a strong desire to develop as a combined computational biologist and a deep interest in science.

See also:

http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/?term=hutchins ap

http://link.springer.com/article/10.1007%2Fs11434-015-0905-x

Essential Requirements:

1. BSc. in either biology, computer science or related field

2. One or two of Python, Perl, R, and UNIX scripting (bash, awk, etc.)

3. Enthusiasm to learn and work closely with experimental biologists

4. Basic English

Desirable requirements:

1. Experience with RNA-seq data analysis (bowtie, tophat, cufflinks, stringtie, etc)

2. Experience with ChIP-seq data analysis (MACS, SISSRS, SICR, DFilter, MANorm etc.)

3. Experience using cluster computers (PBS, LSF, etc).

4. Machine learning (SVM, PCA, MDS, etc)

5. Biological experimental research experience

Please send your application to andrewh@sustc.edu.cn