中国农科院农业基因组研究所简介

中国农业科学院（深圳）农业基因组研究所（简称“基因组所”），是中国农业科学院和深圳市共同举办的新型国家级研究所。成立四年来，践行“跃居世界农业科技高端，服务产业重大科技需求”国家使命，服务于粤港澳大湾区战略部署和深圳市国际科技产业创新中心建设，打造了国际领先的“种质资源收集 — 基因组测序和分析 — 功能基因挖掘 — 分子设计育种”的全链条创新平台，平台测序通量和计算能力均为全国农口单位最大，并依托研究平台为全国60多家农业科研单位提供基因组学服务，积累数据量超过2PB。基因组所引进了40余位具有国际竞争力的PI，累计招收博士后130多名；在农业生物组学基础、基因组学与动植物分子育种、基因组学与人类健康等方向取得了突出成果，在Science, Nature, Cell, Nature Genetics等知名期刊上发表SCI论文300余篇，奠定了我国农业基因组学的国际地位。

基因组所下设食品科学中心，将基于人类健康和食品组学大数据，围绕“健康与食品”的关系，致力于三大研究主题：食品组学、肠道宏基因组与健康、人对食物性状感知的机理。为推动产学研融合，中心还在筹建四大支持平台：国际食品谷联盟（产业孵化平台），食品安全标准实验室（实验室测试平台），国际食品政策智库（专家顾问平台），以及集成数据管理系统（组学数据管理平台）。此外，基因组所联合深圳市相关部门提出了“深圳国际食品谷”规划，已得到市政府印发，将构建食品产学研协作生态，做出科技推动食品产业转型升级的先行示范。

课题组简介

贾耿介，研究员、博士生导师 。2008年于中国科学技术大学本科毕业，2013年在新加坡国立大学和麻省理工学院联合培养项目取得博士学位。研究领域包括生物医学信息学、个体化营养、健康大数据（如电子病历）挖掘、自然语言处理、模式识别、多组学数据分析、生物分子网络建模。过去十年内共发表SCI论文12篇，其中以第一作者在Nature Communications、Metabolites、BMC Systems Biology、Bioinformatics 等期刊发表学术论文7篇。

课题组将通过开发针对多维度健康和组学大数据的统计分析和机器学习方法，围绕 “个体化营养” 开展如下研究：

1.发掘复杂疾病的亚型和特异的并发症模式，解析其遗传学基础，设计个体化营养干预方案；

2.阐释膳食营养、人体消化等系统、和其间微生物群落三方的相互作用关系。

课题组介绍网页：http://jialab.org.cn

招聘岗位：博士后

招聘需求：

•拟面向生物信息学、公共卫生、流行病学方法与卫生统计、计算机科学、医学、营养学研究方向，招收博士后3名。

应聘条件：

1.具有博士学位，专业包含但不限于生物信息学、公共卫生、流行病学方法与卫生统计、计算机科学、医学、营养学、生物学、 统计学、数学；

2.有代表性学术成果发表于国际重要刊物者优先；

3.学术严谨，勤于思考，善于合作，有良好的沟通和中英文科技写作能力。

岗位待遇：

1.按照深圳市、大鹏新区相关规定，博士后在站期间享受在站博士后生活补贴，具体金额以政府最新规定为准，目前为税后60万元；

2.按照研究所的相关规定提供博士后的额外工资（税前6-8万 / 年）、五险一金和绩效待遇；

3.博士后人员进站后，可选择落户深圳市，其配偶及未成年子女可办理随迁入户，并且享受深圳市和大鹏新区的新引进人才生活补贴，具体金额和发放方式以政府最新规定为准；

4.出站后留深工作且符合条件的，可被认定为深圳市人才，获得人才奖励，认定标准和奖励金额以政府最新规定为准。

应聘方式

请将个人简历（包含教育经历、研究经历、发表论文）、代表作和研究意向（或详细计划）以电子邮件形式发送到：jiagengjie@caas.cn，邮件主题请命名为“应聘博后／科研助理 + 姓名+高校师资网”，若包含附件材料请压缩成一个命名为上述邮件主题的zip文件发送。

对所有应聘材料，我们会严格保密。课题组在收到申请材料一个月内会与初审合格者E-mail或电话联系，邀请进行面试；资格审查未通过者，不再另行告知。

PI代表论文:

1.    G. Jia, Y. Li, H. Zhang, I. Chattopadhyay, A. B. Jensen, D. R. Blair, L. Davis, P. N. Robinson, T. Dahlén, S. Brunak, M. Benson, G. Edgren, N. J. Cox, X. Gao, A. Rzhetsky*, Estimating Heritability and Genetic Correlations from Large Health Datasets in the Absence of Genetic Data, Nature Communications, 10, 5508 (2019).   (*corresponding authors)

2.    G. Jia, G. Stephanopoulos, R. Gunawan*, Ensemble Kinetic Modeling of Metabolic Networks from Dynamic Metabolic Profiles, Metabolites, 2 (4), 891–912 (2012).

3.    G. Jia, G. Stephanopoulos, R. Gunawan*, Incremental Parameter Estimation of Kinetic Metabolic Network Models, BMC Systems Biology, 6, 142 (2012).

4.    G. Jia, G. Stephanopoulos, R. Gunawan*, Parameter Estimation of Kinetic Models from Metabolic Profiles: Two-phase Dynamic Decoupling Method, Bioinformatics, 27 (14), 1964–1970 (2011).

5.    B. Chicoine, A. Rivelli, V. Fitzpatrick*, L. Chicoine, G. Jia, A. Rzhetsky, Prevalence of Common Disease Conditions in a Large Cohort of Individuals with Down Syndrome in the United States, Journal of Patient-Centered Research and Reviews, 2021, 8(2): 86-97.

6.    X. Zhong*, Z. Yin, G. Jia, D. Zhou, Q. Wei, A. Faucon, P. Evans, E. R. Gamazon, B. Li, R. Tao, A. Rzhetsky, L. Bastarache, N. J. Cox*, Electronic Health Record Phenotypes Associated with Genetically Regulated Expression of CFTR and Application to Cystic Fibrosis, Genetics in Medicine, 22, 1191–1200 (2020).

7.    C. Zhang, H. Tu, G. Jia, T. Mukhtar, V. Taylor, A. Rzhetsky, S. Tay*, Ultra-multiplexed Analysis of Single-cell Dynamics Reveals Logic Rules in Differentiation, Science Advances, 5 (2019).

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