2、通过对比学习，利用无标签数据学习 AAV 血清型的有用表示，特别是在处理有限标记数据或提高模型泛化能力时。
3、运用其他先进技术如迁移学习、图神经网络、自监督学习、主动学习和无监督聚类，从不同角度对 AAV 血清型进行分析和筛选，包括但不限于利用预训练模型进行特征提取、建立蛋白质相互作用网络、预测部分数据、识别不确定性案例以及进行无监督聚类。

4、与跨学科团队合作，综合多源数据，优化筛选流程，提高筛选效率和准确性，推动 AAV 血清型筛选技术的发展。

5、分析和解释实验数据，撰写技术报告和科研论文，与团队成员和其他科研人员进行有效的沟通和交流，展示研究成果。
任职条件：

1、在生物信息学、机器学习、生物医学或相关领域拥有博士学位，有博士后经历者优先。
2、熟悉生物信息学和机器学习的相关理论和技术，具有扎实的编程能力，熟练掌握至少一种编程语言，如 Python 或 R。

3、在 AI 辅助疾病诊断、治疗、药物研发或相关领域有丰富的经验，包括但不限于对比学习、迁移学习、图神经网络、自监督学习、主动学习和无监督聚类等方面的经验和理解。
4、熟悉 AAV 血清型的生物特性和筛选方法，了解其在基因治疗和相关领域的应用。

5、具有独立思考和解决问题的能力，能够提出创新的方法和解决方案，推动项目的进展。
6、具备良好的团队合作精神和沟通协调能力，能够与不同背景的团队成员合作，共同完成研究目标。