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崗位職責：
1、基于AI預測模型（如AlphaFold-Drug）優化可切割/不可切割連接子結構，建立payload（微管抑制劑、DNA損傷劑等）的毒性-穩定性量化評估體系；
2、通過結構生物信息學（Rosetta、HADDOCK）設計抗體突變體，提升親和力、降低免疫原性；建立抗體-FcγR相互作用預測流程，優化ADCC/CDC效應；
3、應用深度學習（Epitope3D、BepiPred-3.0）解析靶點-抗體結合界面，指導表位定向改造；開發多物種交叉反應性評估模型，降低臨床前物種差異風險；
4、主導單細胞測序（10x Genomics、Nanostring）數據分析，識別預測ADC療效的腫瘤微環境特征；構建基于WES/RNA-seq的耐藥性標志物篩查流程；
5、整合TCGA、DepMap等數據庫，建立靶點"可藥性-腫瘤特異性-臨床關聯性"三維評估模型；開發跨膜蛋白的胞外域結構預測工具；
6、負責多組學數據（如基因組、轉錄組、代謝組、蛋白質組等）的深度挖掘與分析；根據項目需要制定項目方案、編寫生信分析代碼、程序測試，負責撰寫相關軟件文檔。
崗位要求：
1、生物信息學、計算生物學、生物學、計算機科學、統計學、人工智能或相關專業碩士及以上學歷，3年以上相關工作經驗；
2、熟練使用Linux系統，至少精通兩門編程語言（Python/R/Perl），具備生物信息學算法開發經驗；熟練掌握抗體藥物或抗體蛋白的相關數據特點和分析流程，能運用相關工具如BWA、GATK、STAR等進行數據處理；
3、有ADC藥物開發實際項目經驗者優先，包括抗體篩選、linker設計、payload優化、抗體工程改造、酶的定向進化等方面的生物信息學經驗；
4、良好的團隊合作和跨部門溝通能力，與實驗團隊緊密合作，準確解讀分析結果，為藥物研發提供有力的數據支持；能夠與實驗科學家、藥物化學家、臨床醫生等多學科團隊成員有效溝通和合作；
5、有良好的統計分析能力；
6、具備良好的英語讀寫能力，能夠閱讀和理解英文文獻、法規文件等資料、撰寫英文報告等。