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您是否热衷于了解基于人工智能的蛋白质设计、自动化和尖端数据科学之间的相互作用？您愿意成为 DTU 和诺和诺德公司新成立的研究合作机构的一员吗？那么您就有可能成为我们的新博士生。请继续阅读，了解更多信息！关于博士生项目–人工智能驱动的蛋白质粘合剂闭环设计 丹麦科技大学（DTU）与诺和诺德公司建立了战略合作伙伴关系，并创建了一个跨学科联合研究项目，旨在解决生命科学行业面临的最大挑战之一：生物制剂的闭环设计与优化。该研究计划将以蛋白质设计、自动化和多参数优化方面的最新进展为基础，创建一个闭环管道，能够快速设计任何靶点的结合剂，并对可开发性进行优化。该计划植根于DALSA（DTU生命科学自动化竞技场），DALSA是DTU新成立的一个跨学科中心，致力于将生命科学、自动化和数据驱动的创新融合在一起，以彻底改变研究和开发。该项目结合了DTU五个系（结构、生物工程、计算、电子和健康技术）的专业知识，并有来自DTU和诺和诺德的导师参与。您的期望 作为一名博士生，您将置身于一个充满活力和协作精神的研究环境中，其中包括研究相关项目的博士生、博士后和硕士生。来自 DTU 和诺和诺德的专家导师。主导师隶属于 DTU Health Tech 的生物信息学部门，副导师则在诺和诺德公司工作。这个导师团队确保为项目和计划提供最高水平的学术专业知识支持。有机会参加会议、专题讨论会和交流活动，以分享和提高您的研究水平。您将在推动创新和促进生物制剂开发转型方面发挥关键作用。研究项目生成式人工智能（genAI）的最新进展彻底改变了分子粘合剂的设计，特别是在从头优化和闭环优化框架内。通过在闭环系统中整合人工智能驱动的方法，我们可以迭代改进粘合剂设计，以实现高亲和性和特异性。主要组件包括生成模型：利用先进的模型（如扩散模型）生成一组初始的多样化蛋白质骨架。序列细化：利用生成工具（如 ProteinMPNN）探索序列空间，以识别具有改进特性的序列。验证：利用 AlphaFold2 和其他所谓的谕令，进一步丰富候选序列，找出具有适当折叠、目标相互作用和生物物理特性的蛋白质。优化：采用 “实验设计 “和贝叶斯优化技术，有效指导序列选择，在探索和利用之间取得平衡。结合测定的实验结果反馈到系统中，在后续迭代中加强设计过程。这种综合方法旨在显著提高开发工业应用高亲和力分子结合剂的效率和成功率。目的本博士项目的目的是通过闭环优化来优化粘合剂的设计过程，强调高效实现高亲和力和特异性粘合剂。本项目将解决以下研究问题：创建可用于从生成模型中筛选序列和结构以提高命中率的 “0-shot oracles”（人工智能模型）。根据现有实验数据，开发偏置和/或训练策略，以调整神谕。探索并在算法中实施模型不确定性预测策略。在闭环优化范式中整合这些方法。
offer要求
我们正在寻找一位具有生物信息学、计算机科学或类似专业硕士学位的积极进取的候选人。我们尤其希望应聘者具备生成模型、语言模型和/或反折叠模型的深度学习编程方面的专业知识。此外，还需要具备扎实的蛋白质序列、结构和功能背景。您必须拥有两年制硕士学位（120 ECTS 积分）或学术水平相当于两年制硕士学位的类似学位。
offer待遇
DTU是一所领先的技术大学，其卓越的研究、教育、创新和科学建议得到全球认可。在国际化的环境中，我们为您提供一份富有回报和挑战性的工作。我们在尊重同事、学术自由、责任感强的环境中追求卓越的学术成就。薪酬和任用条件 任用将以与丹麦专业协会联合会签订的集体协议为基础。津贴将与相关工会商定。聘期为 3 年。点击此处了解更多有关 DTU 职业发展的信息。更多信息请联系 Carolina Barra Quaglia ([email protected])。有关 DTU Health Tech 的更多信息，请访问：www.healthtech.dtu.dk/。如果您从国外申请，您可以在DTU – 移居丹麦中找到有关在丹麦和DTU工作的有用信息。此外，您还可以参加我们每月一次的免费研讨会 “博士搬迁到丹麦和启动’Zoom’研讨会”，以了解有关搬迁到丹麦和在 DTU 担任博士的所有实际问题。