충남대학교 생명과학과/바이오AI융합학과 대학원생 및 인턴 모집

충남대학교 생명시스템과학대학 생명정보융합학과 단백체정보학연구실

1. 연구실
(1) 지도교수: 김현수 교수
(2) 소속: 충남대학교 단백체정보학 연구실
(3) 홈페이지: https://www.kimlab.site

2. 모집 과정
(1) 충남대학교 생명과학과: 석사, 박사, 통합과정 0명
(2) 충남대학교 바이오AI융합학과: 석사, 박사, 통합과정 0명
(3) 연구원, 학부생 인턴, 박사후과정(post-doc) 지원 가능

3. 지원 대상
(1) 생물학, 생명과학(공학), 화학(공학), 생명(생물)정보학, 컴퓨터과학(공학), 통계학 전공자 등
(2) 오믹스 데이터 정밀 분석 기술인 액체크로마토그래피와 질량분석기 (Liquid chromatography-Mass Spectrometry, LC-MS) 기반으로 단백체 빅데이터 생산과 다양한 바이오 분석 기기에 대한 전공자 혹은 배우고자 하는 분
(3) 인공지능(머신러닝, 딥러닝) 기반으로 바이오 빅데이터 분석을 위해 생물정보학 및 생물통계학 지식에 익숙하거나 배우고자 하는 분

4. 지원 내용
(1) 등록금 및 생활비 지원
(2) 인센티브 지급과 국내외 관련 학회 및 워크숍 참여 지원
(3) 국내 대학 및 정부출연 연구기관과 국외 대학 및 연구소, 국제 기업과 공동 연구 기회

5. 연구 내용
(1) 단일세포 다차원 단백체 기반 펩타이드 약물 발굴 (Single-Cell Multidimensional Proteome for Peptide Drug Discovery)
: 단일세포 다차원 단백체 데이터를 기반으로 핵심 단백질 간 네트워크 변화를 확인하여 치료 표적으로의 기능을 규명하고 이를 제어하는 mimic 펩타이드의 약물 발굴과 유효성 검증 (Drug discovery and validation of mimic peptides that control the therapeutic target function of key protein-protein interactions based on single cell structural proteomics)
(2) 단백체 빅데이터와 인공지능 기반 임상 바이오마커 발굴 (Clinical Biomarker Discovery through Proteomics and AI-guiding)
: LC-MS 기반의 단백체 빅데이터와 머신러닝을 이용하여 임상 바이오마커 발굴과 질병 진단 모델 개발 (Discovering clinical biomarkers and developing disease diagnosis models using machine learning on liquid chromatography and mass spectrometry-based proteome big data).
(3) 액체크로마토그래피-질량분석기 기반 체외&동반 진단법 개발 (In Vitro & Companion Diagnostic LC-MS Assay in Clinical Laboratory)
: LC-MS 기반으로 기존 분석법의 분석적인 성능을 개량하고 검증해서 국제적으로 표준화된 체외진단법과 동반진단법 신의료기술 개발 (Improving and verifying analytical performance based on LC-MS assays and developing internationally standardized in vitro and companion diagnostic assays with new health technology).
(4) 다중오믹스 바이오 빅데이터 분석 시스템 개발 (Multi-Omic Bio Big Data Analytics Development)
: 인공지능 기반으로 다중 오믹스 빅 데이터 통합 및 분석 도구 개발과 임상 현장에서 의사 결정에 도움을 줄 수 있는 시스템 및 소프트웨어 개발 (Developing a tool that can help the clinician’s decision-making process in hospitals using multi-omic bio big data and artificial intelligence algorithms).

6. 지원 방법
연구실에 지원하고자 하는 분(연구원, 학부생 인턴, 대학원생, 박사후과정)은 본인의 CV를 메일(kimlab@cnu.ac.kr)로 제출 후 추후 일정 개별 통보함.