蛋白质机器学习

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该项目旨在更好地理解蛋白质序列中的构象变化是如何编码的,并开发新的方法,利用机器学习预测构象多样性和变化。在深度学习方法的帮助下,将开发预测灵活性、构象变化和结构组合的方法。该项目还可能涉及将该方法应用于蛋白质的计算设计,使其能够对构象状态进行采样。该方法可能涉及利用生成模型对蛋白质结构进行采样、扩展用于蛋白质结构预测的深度学习框架、语言模型以及变形和聚类算法。

offer要求

  • 已获得第二周期资格证书,或
  • 已满足至少 240 个学分的课程要求,其中至少 60 个学分是在第二周期获得的,或
  • 已在瑞典或国外通过其他方式获得了基本等同的知识。
  • 至少120个学分来自化学课程,包括生物化学或细胞生物学基础课程
  • 至少30个学分来自所选专业或密切相关专业的第二阶段学位项目
  • 在某些情况下,对化学课程的要求可由其他科目取代。
  • 在某些情况下,化学课程的要求可以由其他科目代替。具体的入学要求也可以通过其他同等教育获得,这将根据具体情况进行评估。
  • 极好的英语口语和书面表达能力。这可以是机器学习、计算生物学、计算化学、生物信息学、分子物理学、分子生物技术、计算机科学方面的课程,并为完成 WASP 研究生课程做好充分准备。
  • 证明有能力使用 python 和/或 C++ 等编程语言编写科学代码。

offer待遇

WASP的愿景是在人工智能、自主系统和软件领域开展卓越的研究并提高能力,造福瑞典社会和工业。WASP内的研究生院致力于提供分析、开发和促进人工智能、自主系统和软件这一跨学科领域所需的技能。通过一项雄心勃勃的研究访问、合作大学和客座讲师计划,研究生院积极支持在博士生、研究人员和企业之间形成一个强大的多学科国际专业网络。

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