前面我们介绍了：MD Anderson Cancer Center 的 Katy Rezvani Lab 的博士后招聘 ，以及贝勒医学院Cheng实验室招聘生信博士后 ， 以及康奈尔医学院王光煜课题组的计算生物人才招聘（博士后，讲师，研究助理教授），这3个单位都是在德州的休斯顿。所以大家应该是发现了，我马上就去休斯顿做博士后！但是我发现德克萨斯大学居然不一定在休斯顿，虽然是德克萨斯大学的安德森癌症研究中心在休斯顿，但是德克萨斯大学的西南医学中心居然是在达拉斯，两个城市距离有四五百公里！
关于德克萨斯大学西南医学中心
德克萨斯大学西南医学中心（University of Texas Southwestern Medical Center）（UT Southwestern或UTSW）是位于德克萨斯州达拉斯的一所公共学术健康科学中心。德克萨斯大学西南分校拥有约23,000名员工、3,000多名全职教职员工，每年门诊量近400万人次，为超过100,000名住院患者、超过360,000例急诊室病例提供80多个专业的护理，是德克萨斯大学系统和德克萨斯州最大的医学院。
关于Tao Wang实验室
The Tao Wang Lab is a top and well-established bioinformatics research group at UTSW. Statistics, informatics, medicine, and biology are the four integral pillars of Tao Wang Lab’s interdisciplinary research program. Dr. Wang’s group has been working on mining public and in-house high throughput data to achieve a deeper understanding of the immunology of various human diseases, with a heavy emphasis on cancers, and its implications for diagnosis, prognosis, and treatment. The core research interest of Wang Lab is in development of methodologies for analyses of immunogenomics, computational immunology, scRNA-seq data, and spatial transcriptomics data. The ultimate goal is to impact the prognosis and treatment of patients suffering from cancers and other diseases, through modeling of high dimensional data, especially immunogenomics data.
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Lab website
Lab website
https://qbrc.swmed.edu/labs/wanglab/index.php
Google scholar:
https://scholar.google.com/citations?user=nu0-Gn4AAAAJ&hl=en
QBRC with which Wang lab is affiliated with
https://qbrc.swmed.edu/
School of Public Health with which Wang lab is affiliated with
https://www.utsouthwestern.edu/education/public-health/
关于德克萨斯大学西南医学中心
德克萨斯大学西南医学中心（University of Texas Southwestern Medical Center）（UT Southwestern或UTSW）是位于德克萨斯州达拉斯的一所公共学术健康科学中心。德克萨斯大学西南分校拥有约23,000名员工、3,000多名全职教职员工，每年门诊量近400万人次，为超过100,000名住院患者、超过360,000例急诊室病例提供80多个专业的护理，是德克萨斯大学系统和德克萨斯州最大的医学院。
关于Tao Wang实验室
The Tao Wang Lab is a top and well-established bioinformatics research group at UTSW. Statistics, informatics, medicine, and biology are the four integral pillars of Tao Wang Lab’s interdisciplinary research program. Dr. Wang’s group has been working on mining public and in-house high throughput data to achieve a deeper understanding of the immunology of various human diseases, with a heavy emphasis on cancers, and its implications for diagnosis, prognosis, and treatment. The core research interest of Wang Lab is in development of methodologies for analyses of immunogenomics, computational immunology, scRNA-seq data, and spatial transcriptomics data. The ultimate goal is to impact the prognosis and treatment of patients suffering from cancers and other diseases, through modeling of high dimensional data, especially immunogenomics data.
Lab website
Lab website
https://qbrc.swmed.edu/labs/wanglab/index.php
Google scholar:
https://scholar.google.com/citations?user=nu0-Gn4AAAAJ&hl=en
QBRC with which Wang lab is affiliated with
https://qbrc.swmed.edu/
School of Public Health with which Wang lab is affiliated with
https://www.utsouthwestern.edu/education/public-health/
招聘职位：博士后研究员
学术背景包括但不限于：
生物信息学 计算生物学 计算机科学 机器学习或深度学习 生物统计学
招聘理念：
“干湿”研究的灵活性：
我们欢迎对100%“干”研究（即纯理论或计算研究，不涉及实验室实验）感兴趣的博士后研究员。 我们也欢迎那些从事一半“干”研究和一半“湿”研究（即结合理论和实验的研究）的博士后研究员。
背景转换的开放性：
我们欢迎那些原本100%从事“湿”研究（即纯实验研究）背景的博士后研究员，只要他们展现出对“干”研究的浓厚兴趣。 申请者需要有一定的“干”研究背景，或者展现出明确的潜力，能够成功转型从事“干”研究。
总结：
无论是专注于理论计算的研究者，还是希望结合实验与计算研究的研究者，甚至是希望从实验研究转型到计算研究的研究者，只要他们对“干”研究有热情、有潜力，都是我们欢迎的对象。我们重视申请者的兴趣、背景和潜力，而不仅仅是他们目前的研究领域。
Contact
Please send your CV to: Dr. Tao Wang (Tao.Wang@UTSouthwestern.edu). Please don’t add compressed files (e.g. zip files) in the email attachment, which will be blocked by UTSW firewall.
写在文末
可以看到生物信息学的出镜率越来越高了，如果要立足于这个数据分析领域，起码的计算机基础就无需多言了，我把它粗略的分成基于R语言的统计可视化，以及基于Linux的NGS数据处理：
有了计算机基础，还需要 develop and maintain standard analytical pipelines, and conduct analyses on various large-scale datasets including, but not limited to, Microarray, RNA-Seq, ATAC-Seq, Chip-Seq, and single cell RNA-Seq.
现在是多组学时代，其实这些技术流程的视频教程好几年前我就全部免费共享在b站，如果你没有看，说明你可能并不值得培养，加入人家团队也很勉强。而且我同步分享了视频配套讲义和教辅材料；
学徒第1月，基础知识介绍掌握：文档链接：
https://mubu.com/doc/38tEycfrQg
学徒第2月，RNA-seq数据分析实战训练：文档链接：
https://mubu.com/doc/38y7pmgzLg
学徒第 3 月，WES 数据分析实战训练：文档链接：
https://mubu.com/doc/1iDucLlG5g
学徒第4月，ChIP-seq数据分析实战训练：文档链接：
https://mubu.com/doc/11taEb9ZYg
