职责：
o开发针对纳米孔测序数据的生信分析流程（如物种鉴定、耐药基因检测）。
o设计定制化分析工具（如针对食品安全中病原微生物的快速识别算法）。
o优化数据分析性能（降低计算资源消耗，提升速度）。
o整合公共数据库（如NCBI、KEGG）用于结果比对。
背景知识：
o生物信息学、计算生物学或统计学博士。
o熟悉纳米孔测序数据特点（如长读长、高错误率）。
技能：
o精通Python/R、Perl、Shell脚本。
o掌握主流生信工具（如Minimap2、Medaka、Nanopolish）。
o熟悉机器学习在生信中的应用（如分类模型训练）。