Биоинформатик

О НАС

Мы – активно развивающийся коллектив, поэтому непрерывно ищем сотрудников, которые хотели бы стать членами нашей команды. Возглавляет коллектив д.ф.-м.н. Максим Никитин – заведующий лабораторией нанобиотехнологий МФТИ, руководитель направления «Нанобиомедицина» ниверситета «Сириус», а также соучредитель российской компании по разработке научного оборудования и реагентике ООО «Абисенс».

Спектр наших мультидисциплинарных исследований широк: мы разрабатываем «умные» материалы на основе наночастиц и применяем их для решения актуальных задач in vitro и in vivo (в том числе для генной терапии), создаем различные биосенсорные системы для диагностики широкого круга заболеваний, изучаем фундаментальные аспекты поведения наночастиц в организме, а также открываем неизвестные ранее фундаментальные механизмы хранения информации в ДНК (см. статью M.P. Nikitin Nature Chemistry 2023 или публикации в СМИ https://www.ntv.ru/novosti/2744255/).

Мы стараемся быть лабораторией «полного цикла», поэтому нам интересен опыт по всем этапам нанобиотехнологий: от синтеза наночастиц и их покрытия различными полимерными оболочками до тестирования взаимодействия созданных наноматериалов с неживыми объектами, клеточными культурами и животными.

Более подробно прочитать про наши направления работы, а также ознакомиться с кратким списком наших научных статей можно в конце описания вакансии.

МЫ ИЩЕМ В КОМАНДУ

• энергичного и целеустремленного коллегу, готового работать с максимальной отдачей для получения значимых научных результатов

КАКИЕ У НАС ТРЕБОВАНИЯ К КАНДИДАТУ

• Высшее образование в области естественных наук с фокусом на биоинформатику и вычислительную биологию
• Знание языка программирования (R и/или Python ) и основ статистики
• Опыт в анализе данных NGS или других молекулярных данных больших объемов с применением соответствующих инструментов и програм
• Знание linux и командной строки
• Желательны также знания в области машинного обучения и опыт использования инструментов биоиформатики для анализа молекулярных данных в онкологии и эпигенетике (метилирование, трехмерная структура белков, …)
• Участие как минимум в одной научной публикации и опыт работы в биоинформатике более года. Степень кандидата наук / PhD в областях связанных с биоинформатикой - идеальный вариант плюс бонусы.

НАПРАВЛЕНИЯ И СПЕКТР РАБОТ

Работа биоинформатика будет охватывать несколько областей. Ряд ключевых задач:

• Анализ молекулярных данных раковых опухолей и их моделей: от стандартных array/NGS до новых технологий таких как Nanostring.
• Использование машинного обучения для создания систем классификации и диагностики опухолей через молекулярные профили.
• Выявления соматических изменений в опухолях/моделях опухолей и определение их свойств: мутации, транслокации, слияние генов, экспрессионные маркеры и т.д.
• Решение задач по моделированию структуры белков, передачи сигналов в органах и между клетками.

Во всех направлениях подразумевается также участие в научных публикациях.

ЧТО МЫ ПРЕДЛАГАЕМ

• место работы г. Долгопрудный, Московская область (6 км от МКАД, при необходимости можем предоставить служебное жильё)
• оформление по ТК РФ
• очень классный молодежный коллектив
• плюшки в виде чая/кофе/печенек
• конкурентоспособную заработную плату, которая фиксируется по результатам собеседования; возможен пересмотр з/п по итогам испытательного срока и/или 6 мес. работы.

В случае заинтересованности пришлите, пожалуйста, свое научное резюме со СПИСКОМ ПУБЛИКАЦИЙ с указанием импакт-факторов журналов. Мы обращаем большое внимание на публикационную активность кандидата и будем благодарны, если вы отправите вышеперечисленные документы файлом или хотя бы ссылкой на Google Scholar и/или другие ресурсы.

БОЛЕЕ ПОДРОБНО О НАС

Основными направлениями наших разработок являются:

• материаловедение: коллоидная химия (синтез наночастиц и их направленная модификация), биотехнология (получение моноклональных антител), клеточные технологии (культивирование клеток, изучение их взаимодействия с объектами живой и неживой природы), биофизика, химия и др.;
• физические сенсорные системы: разработка и применение новых типов оптических и магнитных биосенсоров для изучения межмолекулярных взаимодействий и сверхчувствительной детекции магнитных материалов, в том числе in vivo;
• нанобиосенсорика: разработка новых, высокочувствительных экспресс-методов определения различных молекул (токсинов, гербицидов, лекарственных препаратов и т.д.) на основе наночастиц;
• тераностика: создание систем направленной доставки лекарственных средств нового поколения на основе биокомпьютерных структур, способных самостоятельно проводить логический анализ совокупности биохимических сигналов микроокружения и осуществлять управляемое терапевтическое воздействие максимально эффективным образом; оценка эффективности созданных тераностических агентов с помощью магнитно-резонансной томографии и проприетарных сенсорных систем;
• биокомпьютинг и нанороботика: разработка фундаментальных принципов создания молекулярных автоматов и нанороботов, а также их применение для прикладных задач;
• молекулярная коммутация: новая тема для чрезвычайно интересных исследований в продолжение нашей работы по неизвестному ранее фундаментальному механизму хранения информации в ДНК/РНК – M.P. Nikitin Nature Chemistry 2023.

Во всех указанных направлениях у нас есть серьезный научный задел и достижения мирового уровня, подтвержденные статьями в высокорейтинговых журналах:

A.A. Tregubov, et al. Chemical Reviews (2018) IF = 72.087

M.P. Nikitin et al. Nature Chemistry (2023) IF = 24.274

M.P. Nikitin, et al. Nature Nanotechnology (2014) IF = 40.523

M.P. Nikitin, et al. Nature Biomedical Engineering (2020) IF = 29.234

A Ringaci, et al. Chemical Engineering Journal (2021) IF = 16.744

I.V. Zelepukin, et al. ACS Nano (2021) IF = 18.027

V.R. Cherkasov, et al. ACS Nano (2020) IF = 18.027

U.F. Aghayeva, et al. ACS Nano (2013) IF = 18.027

K.G. Shevchenko, et al. Biosensors and Bioelectronics (2017) IF = 12.545

A. Ringaci et al. Biosensors and Bioelectronics (2022) IF = 12.545

I.V. Zelepukin, et al. Journal of Controlled Release (2020) IF = 11.467