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Die Health Data Science Unit (HDSU, www.hdsu.org) ist eine neue Abteilung am BioQuant – Heidelberg  und an der Medizinischen Fakultät der Universität Heidelberg, die sich auf Forschungsthemen im Zusammenhang mit digitaler Gesundheit und der Integration von klinischen und genomischen Datensätzen fokusiert. HDSU ist einer der wichtigsten Partner des HighMed-Konsortiums für medizinische Informatik (www.highmed.org) und leitet die Entwicklung und Einrichtung von Systemen für die Integration klinischer Daten. Weitere Forschungsthemen sind die Analyse von (epi)genomischen und einzelligen Datensätzen. Wir wollen neue Ansätze für die Integration von Multi-Omics-Datensätzen entwickeln, insbesondere für die  Einzelzellengenomik.

Innerhalb des von der DFG geförderten Transregio-Projekts „Determinanten und Dynamik der Elimination versus Persistenz der Hepatitis-Virus-Infektion“ (www.trr179.de) plant die Gruppe von Dr. Carl Herrmann den Aufbau einer zentralen Einzelzellanalyse-Einrichtung in Zusammenarbeit  mit dem Single Cell Open Lab am BioQuant Heidelberg (https://malone.bioquant.uni-heidelberg.de/scopenlab/). Insbesondere sollen die Ursachen der Variabilität in der zellulären Reaktion auf eine Virusinfektion, insbesondere das HCV-Virus, untersucht werden, indem mehrere Datentypen  (scRNA-seq / scATAC-seq) in verschiedenen Zellpopulationen kombiniert werden.

In diesem Zusammenhang suchen wir eine/einen Bioinformatikerin/Bioinformatiker, die/der diese Bemühungen unterstützt und koordiniert, wobei folgende Schwerpunkte im Vordergrund stehen:

• Entwicklung und Implementierung von Standard-Einzelzellanalyse-Workflows für scRNA-seq- und scATAC-seq-Datensätze in einer HPC-Umgebung;

• Implementierung solcher Workflows in einer Cloud-Infrastruktur (de.NBI-Cloud, ELIXIR,…);

• Entwicklung von Datenintegrationsmethoden und -strategien für Single-Cell-Datensätze (scRNA-seq / scATAC-seq)

• Analyse von Einzelzelldatensätzen (scRNA-seq / scATAC-seq / CITE-seq), die im Rahmen des DFG-Konsortiums erstellt wurden;

• Beitrag zu Schulungen und Dokumentation für externe Benutzer dieser Workflows.

Wir suchen eine/einen Kandidatin/Kandidaten mit Erfahrung in der Analyse von Hochdurchsatz-Sequenzierung (RNA-seq / ChIP-seq / ATAC-seq)  sowie der Möglichkeit, Analyse-Workflows einzurichten (vorzugsweise mit Snakemake). Erste Erfahrungen mit Einzelzell-Datensätzen sowie ein solider statistischer Hintergrund wären ein starkes Plus.

Die Stelle ist zunächst auf zwei Jahre befristet und kann möglicherweise weiter verlängert werden.

Bewerbungsschreiben und Lebensläufe (als PDF) sowie Kontaktinformationen von zwei Gutachtern sind per Email an Diese E-Mail-Adresse ist vor Spambots geschützt! Zur Anzeige muss JavaScript eingeschaltet sein! zu senden