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职位描述
利用数据驱动的免疫和上皮图谱对肾癌患者进行分层
项目介绍
鲁汶大学（肿瘤学系）计算肿瘤学团队位于风景如画的鲁汶市加斯图伊斯贝格校区，是学术研究与临床实践的结合点。我们对利用机器智能实现个性化医疗保健有着浓厚的兴趣。因此，我们的专业研究团队专注于空间和非空间 omics、数据整合和计算机视觉，为下一代生物标记检测策略提供动力。
项目
肾细胞癌（RCC）是十大高发癌症之一，每年造成全球约 134,000 人死亡。透明细胞肾细胞癌（ccRCC）占病例的 70% 到 80%，其特点是基因组不稳定和正常细胞与细胞之间的空间通讯失调。尽管ccRCC是众所周知的免疫原性肿瘤，但患者的反应仍然千差万别，迄今为止，还没有用于患者治疗选择的可靠分子标记物进入临床。拟议的生物标志物（如肿瘤突变负荷）始终无法预测 ICB 反应。
为了克服这一问题，人们提出了几种肾细胞癌的肿瘤分类方法。通常情况下，这些转录组学驱动的方法可以确定 4 到 6 种不同的亚型。然而，这些方法也无法可靠地预测治疗反应。在这个博士职位上，您将利用公共和内部数据集建立一个新的分类系统，以改进现有的方法。关键是提高识别对治疗敏感的患者的精确度和召回率。为此，您将使用单细胞和大体分辨率的不同omics数据类型，同时在空间范围内推断您的研究结果。本项目的子任务包括 omics 整合（信息传递）、批量样本解卷积、功能模块汇总和创建分类模型。所有分析都将与现有的患者亚型分类策略进行严格的基准比较，并由主题专家以多学科的方式进行审查。
您的任务
在这个职位上，你将
处理来自患者的公共和内部单细胞及大容量 omics 数据。
设计一种数据驱动的癌症亚型分类方法。
将该方法与现有的患者分层方法进行比较。
彻底测试新分类系统在不同患者队列中的可靠性。
探索定义患者群体的特征如何有助于未来的临床试验设计。
预期结果
用于肾癌患者亚型分类的先进半监督框架，已在多项临床试验中得到验证。
具有更高精度和召回率的机器学习模型，用于识别对免疫检查点阻断疗法敏感的患者。
一组可调节治疗反应并具有预后价值的癌症相关生物标志物。
我们正在寻找拥有生物信息学、生物学、生物化学、生物医学工程或医学理学硕士学位、对机器学习有浓厚兴趣或有志于学习机器学习的积极研究人员。我们欢迎任何国籍和背景的个人申请，只要他们符合以下要求：
申请者必须拥有医学、生命科学、工程学或相关学科的硕士学位或同等学位。
申请人不得持有博士学位或已成功通过博士学位答辩。
申请人必须符合（鲁汶大学）博士课程的入学资格。
申请人必须具备熟练的英语书写和口语能力（B2 或同等水平）。
申请人必须具备良好的分析、写作和表达能力。
申请人必须渴望学习新知识，并具有团队合作精神。
有 Python（尤其是 PyTorch 和 scikit-learn）使用经验者优先。
我们提供
全额资助的 4 年博士奖学金，每月提供有竞争力的津贴。
博士培训，帮助您发展研究事业。
参与学术界与临床之间的开创性跨学科研究。
有机会参加国内和国际会议。
使用最先进的计算基础设施和数据采集技术。
员工福利（如医疗保险）。
由博士生、博士后和临床医生组成的充满活力和激情的团队。
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欧洲, 比利时
博士职位
鲁汶大学
利用数据驱动的免疫和上皮图谱对肾癌患者进行分层
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2024-10-29
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申请者必须拥有医学、生命科学、工程学或相关学科的硕士学位或同等学位。
申请人不得持有博士学位或已成功通过博士学位答辩。
申请人必须符合（鲁汶大学）博士课程的入学资格。
申请人必须具备熟练的英语书写和口语能力（B2 或同等水平）。
申请人必须具备良好的分析、写作和表达能力。
申请人必须渴望学习新知识，并具有团队合作精神。
有 Python（尤其是 PyTorch 和 scikit-learn）使用经验者优先。
我们提供
全额资助的 4 年博士奖学金，每月提供有竞争力的津贴。
博士培训，帮助您发展研究事业。
参与学术界与临床之间的开创性跨学科研究。
有机会参加国内和国际会议。
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利用数据驱动的免疫和上皮图谱对肾癌患者进行分层
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利用数据驱动的免疫和上皮图谱对肾癌患者进行分层
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要申请此工作 请将您的详细情况发送到以下邮箱 solliciteren@kuleuven.be