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申请截止日期：2024.9.22 专业领域：药学、药剂学、药理学
根特大学（Ghent University），简称UGent，由荷兰国王威廉一世于1817年创办，迄今已有200多年历史，是比利时规模最大的大学之一，世界百强名校。UGent位于比利时王国东弗兰德省省会根特市，官方语言为荷兰语。根特大学是一所对所有人开放的多元化大学，无论其意识形态，政治立场，文化或社会背景。根特大学的信条是——“敢于思考”根特大学的校友成就斐然，其中不乏4位诺贝尔奖得主、多位比利时首相。另外，前国际奥委会主席雅克·罗格，以及互联网先驱罗伯特·卡里奥也曾在根特大学学习。2025QS全球排名169。
1、职位介绍
⭐️比利时根特大学研究小组正在扩展其跨学科研究集群，重点关注生物信息学的人工智能，这是学术界和工业界之间的一项新合作项目，重点关注人工智能驱动的蛋白质生成和优化，用于治疗目的。该职位空缺包括同一项目内的 3 个不同的两年期博士后职位，重点是开发机器学习模型和训练策略，以创建和适应抗体和纳米抗体，博士后项目如下：
博士后项目 1：蛋白质语言模型的微调
⭕️该博士后项目的第一个重点是仅编码器的蛋白质语言模型，在与现有模型（包括最近发布的 ESM3-open）的比较中重现已发布的基准结果，以及与抗体设计相关的下游任务（包括用于改进可开发性预测模型的迁移学习）。全面的纳米抗体序列集合将由多个公共来源组成。它将用于通过持续预训练和/或（低秩）编码器微调，实现纳米抗体表征学习的最新成果。
⭕️第二个重点是自回归蛋白质语言模型，同样旨在实现纳米抗体生成任务的最佳模型，比较大规模模型的低秩微调与较小抗体特异性模型的完全微调。
博士后项目 2：抗体扩散模型的设计
⭕️该博士后项目的第一个目标是评估和比较最近的抗体扩散模型在序列条件结构预测以及联合序列和结构预测方面的效果，用于存在抗原的抗体，以进行优化和完全填充（例如，抗体中的 CDR 区域）。将研究最近的模型，并编写可重复的基准。第二个目标是在新聚合的纳米抗体数据集上微调此类模型，旨在实现新的最先进结果，以便在工业纳米抗体用例中进行验证。
博士后项目 3：蛋白质可开发性属性预测模型的研究和概念验证验证。
⭕️该博士后项目专注于在主要由湿实验室主导的抗体和纳米抗体工程领域中对许多常见可开发性属性进行预测建模。设置基线（基准数据集和重现现有模型）将是这项工作的重要组成部分，同时研究改进模型的设计，包括在多任务设置中。要研究的关键属性是：
(1) 热稳定性，为此我们将与合作伙伴合作收集一个独特的工业数据集；
(2) 空间聚集倾向；
(3) 免疫原性；
(4) 序列负债的存在（脱酰胺、异构化、氧化）。
2、资格
⭐️至少 70% 的任务将用于学术研究。
⭐️每天专注于研究（包括编码和实验），以及与初级博士生共同指导和合作完成各自的项目。
⭐️与其他高级研究人员合作，实现项目目标，并与学术和工业项目合作伙伴保持频繁联系（通过定期的联盟会议和临时的一对一会议）。
⭐️构建概念验证实施，涉及创建的模型，供抗体工程领域的专家验证。
⭐️撰写高质量的出版物，瞄准顶级期刊和国际会议。
⭐️除了这些主要的研究职责外，博士后研究人员还将有机会为相关领域的持续研究工作做出贡献。
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发表于 2024-8-23 17:47:42