导师简介

蔡宏民，二级教授、博士生导师，国家杰出青年科学基金获得者，华南理工大学未来技术学院院长、计算机学院教授、京都大学客座教授、兴华杰出学者，IEEE Senior Member、 CCF杰出会员。国际期刊IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems、IEEE Transaction on Emerging Topics in Computational Intelligence、Fundamental Research编委。长期从事生物医学数据的人工智能分析方法研发和应用研究，相关研究成果发表在IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence、IEEE Transactions on Medical Imaging、Bioinformatics等期刊。主持国家自然杰出青年基金、国家自然联合基金重点、科技部重点国际合作等项目10余项，授权专利20项，发表SCI/EI论文190余篇。获2024年广东省科技进步奖一等奖、广东省人工智能产业协会自然科学一等奖、互联网+创新创业大赛金奖、广东教育教学成果二等奖等。

项目简介

本课题组在生物医学信息挖掘、人工智能与机器学习方向拟招收博士后2名。

课题组长期从事基因-细胞-组织全链条全生命周期生物医学数据智能解析技术研究，分析基因、转录、蛋白和代谢等分子层面微观变化和影像下组织结构变化，比较不同组学测量下高维样本的差异表达，寻找多视角测量结果的一致性信息，建立从生命组序列异常到影像组结构改变等多尺度组学数据之间的时空关联，实现疾病发生发展多维度的全景式精准描述。研究兴趣包括生物信息学、医学影像分析和人工智能。

具体研究方向：

1.单组学测序数据高维聚类：微观单组学数据，如基因测序数据、单细胞转录组学数据等，通常呈现几万到几十万维的特征，提升高维样本聚类准确率，为疾病精准分型、癌症转移模式发现、细胞发育轨迹推断、差异基因挖掘等提供切实可行的分析工具。

2.多组学网络数据融合分析：现代多种组学测量工具能定量观测细胞的生命过程，但是细胞调控网络数据，如基因调控网络、蛋白互作网络等，通常存在尺度不一、对应微弱的问题，导致现有的网络分析方法难以对齐多组学网络。研发新型网络分析方法，助力分子调控机制研究、神经病理传播通路识别、肿瘤微环境分析、细胞通讯机理研究等任务。

3.多模态影像数据协同分析：多模态医学影像数据，如病理图像、MRI图像、CT图像等，通常面临多视角特征强弱不一、分布不同的问题。研发多模态医学影像分析方法，实现多视角协同分析，助力临床实证和基础科学研究，应用于影像病灶检测、影像靶区勾画、疾病辅助诊断、疾病预测预后等。

4.研究成果反哺产业应用：实验室长期与广州金域医学检验有限公司开展合作，联合建立金域医学-华南理工大学智能医疗大数据联合实验室，合力开发鼻咽癌云端诊疗分析系统；和广州爱孕记公司共建联合实验室，合作研发产前超声人工智能辅助诊断系统；和中山肿瘤防治中心、广东省人民医院、广州医科大学附属肿瘤医院等各大医院建立长期合作关系，大力推动自主研发技术在医疗场景中实现真正应用落地。

招收对象需具备以下研究经历之一

1.生物学，计算机，生物信息学等相关专业，具有博士学位；

2.具有浓厚的前沿科学探索兴趣，有较强的独立科研能力，在国际学术期刊发表过高质量研究论文；

3.具备良好的学术道德和团队合作精神；有上进心 ，能适应多课题、快节奏的工作环境；

4.协助 PI 领导生物信息方面的工作和运营，并指导研究生完成相关研究工作；

5.优先考虑能熟练使用 R/Python 等软件工具进行生物信息学数据分析，能利用各类计算和统计学技术开发新的数据分析方法，进行信息和基因组学研究，撰写分析报告和 SCI 研究论文；

6.优先考虑具有医学、物理 、数学、生物学专业背景并熟悉主流计算机程序设计语言的应聘者。

应聘简历投递及联系方式

有意向者请投递个人简历（包括学习、工作和研究经历、荣誉奖励、发表论文等）和代表性研究成果至课题组联系人电子邮箱：hmcai@scut.edu.cn，邮件主题命名为：“应聘博士后-本人姓名-研究方向”。