Кооперативные, трансляционные науки о данных

Описание компании

В компании Biogen наша миссия ясна - мы являемся пионерами в области нейронауки. Biogen открывает, разрабатывает и внедряет по всему миру инновационные терапии для людей, живущих с тяжелыми нейрологическими и нейродегенеративными заболеваниями. Сотрудники нашей компании вместе создают, коммерциализируют и производят преобразующие терапии для нашей пациентской популяции.

Мы в компании Biogen стремимся укрепить свою культуру вовлеченности и принадлежности, которая отражает общины, в которых мы работаем, и пациентов, которым мы служим. Мы сосредоточены на укреплении нашего основания для продвижения нашей общей стратегии в области разнообразия, равенства и вовлеченности (DE&I) и, что наиболее важно, обеспечения того, чтобы все наши сотрудники чувствовали себя включенными.

Будучи стажером или совместным работником в Biogen, вы можете рассчитывать на то, что вам будет поручен реальный проект под руководством опытных профессионалов и экспертов, которые заинтересованы в вашем карьерном и академическом росте. Мы также гарантируем, что у вас будет достаточно возможностей расширить свою сеть контактов, узнать больше о нашей организации на еженедельных обедах с участием лидеров компании, а также принять участие в ряде приятных мероприятий.

Описание работы

Краткое описание

Эта заявка предназначена для студентов на срок 6 месяцев с января по июнь 2024 года. Рассмотрение резюме начнется в октябре 2023 года.

Наша команда - это Translational Data Sciences. Наша цель - проводить высококачественный вычислительный анализ наборов данных геномики/транскриптомики, стандартизировать конвейеры анализа данных NGS, а также работать с передовыми вычислительными инструментами и технологиями. Мы тесно сотрудничаем со всеми командами исследователей для проведения вычислительного анализа наборов данных NGS. В это входит анализ DNAseq RNAseq, miRNAseq, snRNAseq для идентификации, включения и оценки целей.

Описание должности

Как совместный работник, вы будете:

• Применять передовые модели глубокого обучения, такие как трансформеры, для аннотации типов клеток в данных секвенирования РНК одиночных клеток.
• Ознакомиться с серверами и наборами данных Biogen.
• Написать код на Python/bash для выполнения задач.
• Обработать общедоступные наборы данных scRNAseq с использованием нашего внутреннего конвейера для одиночных клеток.
• Участвовать в запланированных двухнедельных собраниях команды.
• Предоставлять двухнедельные обновления о прогрессе.

Возможные проекты могут включать:

• Исследование и внедрение моделей глубокого обучения для аннотации типов клеток в данных секвенирования РНК одиночных клеток. Существующие методы аннотации имеют трудности с ограниченными списками маркерных генов и обработкой пакетного эффекта, что мешает обобщению.
• scBERT, масштабная модель трансформера, предлагает преимущества: 1) Она может изучать сложные представления из данных без эвристического проектирования признаков в неспецифическом (неконтролируемом) порядке. 2) Она может использовать предварительно обученные модели на больших наборах данных и тонко настраивать их с помощью помеченных данных для справки. 3) Она может быть постоянно обновляться для динамической адаптации к новым данным и знаниям.
• В дополнение к аннотации типов клеток, фреймворк трансформера может быть расширен для различных других задач, таких как интеграция данных многопараметрического анализа, анализ взаимодействия ген-ген и прогнозирование ответа на возмущение.

Квалификация

• Опыт работы с методами AI/машинного обучения или их применением в биологических науках.
• Опыт вычислительного анализа секвенирования РНК одиночных клеток.
• Опыт программирования на Python, Bash, R, и опыт работы с инструментами визуализации данных.

Для участия в программе стажировки в Biogen студенты должны соответствовать следующим критериям:

• Юридическое разрешение на работу в США.
• Возраст не менее 18 лет до запланированной даты начала.
• Должны быть в настоящее время зарегистрированы в аккредитованном колледже или университете.

Образование

В настоящее время обучается на программе PhD по вычислительной биологии или смежной области.

Дополнительная информация