项目介绍
该项目隶属于理学院新设立的"分子与材料设计量子模拟"(Q-MMD)计划。受聘者将加入一个处于量子应用前沿的跨学科团队。该团队由理学院四个Q-MMD种子项目组成，并有一位正在招聘中的量子应用首席科学家参与。团队将探索量子及量子-经典混合方法能够在哪些领域产生真正的科学影响，积累可复用的专业知识，并为未来的学术及公私合作奠定基础。在生物系统数据分析组中，受聘者将融入一个在生物和生物医学数据先进方法方面拥有丰富经验的团队。
受聘者将在现有生物信息学工作流程中开发量子算法原型，并对照最先进的经典方法进行透明的基准测试。在与项目负责人和合作者协商后，受聘者将聚焦于以下两个互补方向中的一个或两个：
一是基于蛋白质结构的酶特异性与生物催化研究，包括高维结合景观中的构象搜索、催化口袋构象优化、配体结合模式采样，以及酶-底物相互作用评分的改进等计算密集型任务；二是DNA序列分析，如序列比对、组装、距离计算或系统发育推断，应用于微生物组及人类-微生物组相互作用研究，例如与疫情暴发相关的菌株重建，或复杂免疫系统位点的分型与组装。
所属院系：阿姆斯特丹大学，生物系统数据分析组
项目时长：1.5 年
申请要求和方式
申请要求：
·拥有生物信息学、计算生物学、计算机科学、量子信息/量子计算、计算化学、应用数学、物理学或相关领域的博士学位；
·具备较强的编程和计算研究技能，以及构建可重复分析或模拟工作流程的经验。
申请方式：特招公开项目，通过苏黎世联邦理工学院申请系统递交正式申请。
生物医学工程研究所的CMR研究组致力于开发用于心血管系统评估的磁共振 (MR) 技术与方法。
我们设计下一代诊断工具，用于量化血流、器官灌注、代谢与功能、组织成分、微结构和力学特性。
该研究组运用物理学、电气工程和计算机科学原理，设计高效且灵敏的成像与推断方法，以帮助指导心血管患者的诊断和治疗。
本项目基于该研究组先前及正在进行的工作，这些工作证明了将高性能临床MR系统降低至较低静磁场强度的优势。
结合先进的MR脉冲序列设计和图像重建方法，可以获得出色的图像质量。
此外，由于静磁场较低，对心脏中电信号源和磁信号源进行叠加和并形成像成为可能。
为此，将获取用于心脏深度推断和数字孪生的数据。
该博士生岗位涉及MR脉冲序列设计和图像重建，以及利用经典和物理信息机器学习方法进行数据推断与融合，以推动心脏时间分辨形态和组织特性成像的发展。
工作内容将包括数值模拟、实验测量以及在志愿者身上的应用。
此外，还将与团队和临床合作伙伴一起获取患者示例数据，用于构建数字孪生，并评估低场深度CMR成像的诊断价值。
