专业简介
治疗性蛋白工程机器学习用于生物分子相互作用定量预测的新机器学习模型的开发和应用。预测将使用来自高通量下一代测序和定向进化实验的数据进行验证和评估。 定向进化是一种实验室方法，模仿大自然在选择压力下进化新型生物分子行为的惊人力量。该项目是将高通量筛选方法与定向进化和机器学习算法相结合，以预测肽与生物医学或治疗性蛋白质的结合行为。
该专业背景偏好: 1.对蛋白质工程有浓厚的兴趣/经验，有定向进化的经验 ;2.对下一代测序有浓厚的兴趣/经验; 3.计算机编程技能 (python 、 MatLab 、 Linux 或类似) 。
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