1。数据处理与质控： 对下一代测序(NGS)或其他高通量生物学数据 (如scRNA-seq,ATAC-seq,WES,WGS等)进行原始数据质控(如使用FastQC). 进行数据清洗，过滤和预处理，确保数据质量满足分析要求。 2。生物信息学分析： 执行标准化的生物信息学分析流程， 基因组学：序列比对(BWA,Bowtie2)，变异检测(GATK)，注释(SNP/Indel/CNV/SV).转录组学：基因表达定量(featureCounts, Salmon)，差异表达分析(DESeq2,edgeR),富集分析(GO,KEGG). 表观遗传学：ChIP-seq,ATAC-seq峰值呼叫(peak calling)和分析。 开发和优化分析流程(如使用Shell,Snakemake, Nextflow,WDL/Cromwell). 3。统计分析与建模： 应用统计学方法对生物学数据进行假设检验和建模。 使用R或Python进行数据可视化(如ggplot2, matplotlib,seaborn)，生成可供发表的图表(火山图，热图，曼哈顿图等). 4。数据库与工具使用： 熟练使用公共生物数据库(如TCGA,GEO, dbSNP,ENSEMBL,UniProt,KEGG)进行数据检索和整合。 运用生物信息学软件和工具包解决具体的生物学问题。 5。愿意用碎片化时间专区丰厚佣金!!