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美国德克萨斯州MD安德森癌症中心的32个博士后研究员项目
您是否拥有博士学位并正在寻找博士后研究员项目?德克萨斯州MD安德森癌症中心邀请多个在线申请各个研究领域的博士后研究员项目。对博士后研究员项目感兴趣的候选人可以查看详细信息,并可能尽快申请。
1. 博士后职位
博士后研究员项目摘要:MD安德森癌症中心NIH资助的实验室提供博士后职位,以研究与肿瘤和非肿瘤疾病相关的败血症中的中性粒细胞功能。创新和高度转化的研究侧重于中性粒细胞细胞外陷阱形成和疾病特异性免疫调节的机制。PI Dr. Jyotika Sharma实验室的方法包括原代免疫细胞培养,分析流式细胞术和细胞分选,成像,基因组学,分子生物学以及定量和分析蛋白质组学。
2. 博士后职位
博士后研究员项目摘要:辐射物理系提供博士后研究员职位,由Gabriel Sawakuchi博士指导。Sawakuchi实验室的研究处于放射生物学,DNA修复和免疫学的界面,目前专注于了解如何利用辐射诱导的DNA损伤和修复来放射致敏肿瘤并激活免疫系统以对抗癌症。我们研究不同形式的临床辐射,包括光子,质子,碳离子和α粒子,如何调节氧化应激,代谢,DNA损伤,DNA修复和免疫激活。
3. 博士后职位
博士后研究员项目摘要:博士后研究将在高度跨学科和协作的环境中进行,拥有世界一流的专家和先进的技术和设施,为博士后提供独特而理想的职业发展机会。成功的候选人将由表观遗传学领域的资深教员和公认的领导者程晓东博士监督,他已成功培养了~40名博士后。最近关于转录因子HIC2(自然遗传学,2022年)、ZNF410(摩尔细胞,2021年和NAR 2023年)、ZBTB7A(细胞报告,2021年和JBC 2023年)、DNMT1抑制(结构,2022年和自然癌症,2021年)和抑制艰难梭菌特异性DNA腺嘌呤甲基转移酶CamA(自然通讯,2021年和JMC 2023年)的代表性出版物。
4. 博士后职位
博士后研究员项目摘要:UT MD安德森癌症中心泌尿生殖内科肿瘤科的医学博士,博士的实验室提供了研究前列腺癌转移的细胞和分子机制以及对化疗,靶向治疗和免疫治疗的抵抗力的博士后职位。我们正在寻找具有最近博士学位或医学博士学位的高度自我激励的候选人,以研究癌细胞和免疫肿瘤微环境在前列腺癌进展,骨转移以及靶向治疗,化疗和免疫治疗中的表观遗传和代谢重编程。
5. 博士后职位
博士后研究员项目摘要:UT MD安德森癌症中心(遗传学系)的Jihye Yun实验室致力于解开饮食,新陈代谢,微生物组和癌症之间的关系,重点是发现预防和治疗癌症的新策略。候选人必须具有分析化学或相关学科的博士学位,并应具有丰富的LC-MS / MS仪器(精确质量数)经验。
6. 博士后职位
博士后研究员项目摘要:博士后研究员职位立即适用于在微生物学和微生物组研究方面具有强大实验室和/或计算技能的杰出和自我激励的个人。研究人员将成为充满活力和协作的以患者为导向的转化研究计划的关键成员,研究宫颈阴道微生物组在HPV相关癌症中的作用。候选人应在微生物学和微生物学实验室技术方面具有丰富的湿实验室经验,但具有微生物生态学方面的先前计算经验,包括R,Python和/或QIIME2的经验者优先。
7. 博士后职位
博士后研究员项目摘要:细胞疗法正在扩大,学术中心和行业正在开发许多细胞项目。细胞治疗产品的开发很复杂,需要将多个学科整合到一个共同的目的上。我们通过开发病毒CTL和CAR NK项目等新疗法,证明了我们在细胞治疗领域的领导能力。我们目前在使用CAR-NK治疗癌症方面处于世界领先地位。
8. 博士后职位
博士后研究员项目摘要:Watowich实验室的研究重点是了解先天免疫细胞在肿瘤微环境中的作用,对免疫疗法的反应,以及如何使用先天免疫群体来改善癌症患者的治疗。该博士后职位将研究1型常规树突状细胞(cDC1)在肿瘤微环境中发育和功能的分子机制。这项工作将包括从体外或体内来源产生cDC1,评估检查点是否限制cDC1的发展或抗肿瘤免疫功能,以及靶向分子途径以改善cDC1介导的治疗反应。
9. 博士后职位
博士后研究员项目摘要:Michael Green博士的实验室专注于了解B细胞淋巴瘤的分子病因,并旨在利用这些知识来确定新的治疗策略。我们的实验室采用高通量基因组学来询问原发性肿瘤标本和转基因小鼠模型;包括全基因组/外显子组测序、RNA-seq、ChIP-seq、CUT&RUN和ATAC-seq,以及尖端的单细胞方法。该职位将侧重于整合和分析来自用CAR T细胞和其他生物制剂治疗的淋巴瘤和骨髓瘤患者的单细胞RNA测序和DNA测序数据集,作为我们最近工作的进展和扩展。
10. 博士后职位
博士后研究员项目摘要:MD安德森癌症中心表观遗传学和分子癌发生系的Ellen Richie博士邀请申请博士后研究员项目,重点是确定胸腺发育和退化的细胞和分子机制以及胸腺上皮细胞和胸腺细胞之间的串扰。这些研究将利用最先进的图像分析,流式细胞术,单细胞RNAseq和生化技术来实现这些目标。
11. 博士后职位
博士后研究员项目摘要:受训者将负责进行实验,记录和分析数据,根据实验室政策保留实验室笔记本/记录,并参加例行实验室会议。以实验室为导向 - 项目将以实验室为基础,涉及组织培养,细胞外囊泡,肿瘤微环境,分子生物学技术,数据分析,图形设计和准备以及动物工作。工作将以手稿为重点,并将朝着最终的高质量出版物发展。
12. 博士后职位
博士后研究员项目摘要:德克萨斯大学MD安德森癌症中心正在Michael Wang博士的实验室寻找一位高素质的博士后研究员候选人。这是一个全职的、动手的实验室研究职位。我们正在寻找积极进取的同事,他们有兴趣将他们的知识应用于体内肿瘤模型、使用 CRISPR-Cas9 技术的功能基因组学、癌症生物学、细胞信号传导、分子生物学和药理学,以最终解决淋巴瘤的治疗挑战。该职位侧重于患者衍生的异种移植模型的整合和分析,以了解治疗反应模式和耐药性的遗传驱动因素。
13. 博士后职位
博士后研究员项目摘要:我们正在寻找一位才华横溢且积极进取的博士后研究员,具有强大的生物医学研究背景,以研究癌症免疫相互作用的调节,例如癌症抗原呈递。博士后研究员将进行整合各种前沿实验和计算方法的研究,例如功能基因组学,单细胞/空间多组学,数据挖掘,机器学习和数学建模,目标是将研究结果转化为具有临床意义的进展。有关Gu实验室研究兴趣的更多信息,请访问:Kirchstein – NRSA。这个全职实习生职位的薪水在 56,484 美元到 68,604 美元之间,具体取决于研究生经验的年限。
14. 博士后职位
博士后研究员项目摘要:该职位的主要目标是研究多倍体巨型癌细胞在治疗耐药性中的潜在机制。多倍体巨癌细胞(PGCC)可以在各种类型的实体瘤中产生耐药细胞,但它们与高级别浆液性癌(HGSC)中奥拉帕尼耐药的关联 - 最常见的卵巢癌类型 - 尚不清楚。成功的候选人将加入我们的实验室,为包括多种实验方法的临床前项目的开发做出贡献。
15. 博士后职位
博士后研究员项目摘要:该计划面向旨在追求综合的年轻科学家;转化研究的重点是推进有前途的基于纳米技术的新型诊断和治疗方法,以改善癌症护理。研究员将把大部分时间投入到研究和技术培训中,课程参与不超过他们努力的10%。这些研究项目将在临床和生物学上与癌症相关,并将研究纳米科学和纳米技术作为潜在的解决方案。还将为每位研究员制定详细的指导计划,其中包括项目目标和多学科课程以及研讨会经验。
16. 博士后职位
博士后研究员项目摘要:该博士后职位的主要目的是在迈尔斯博士研究团队的监督下独立计划,协调和开展科学研究项目。这包括进行实验,评估研究数据,修改技术以及开发解决科学问题的新方法和途径。博士后将定期对项目成果进行汇编、整理并向上级提交。该人还负责组织数据,并使用这些数据撰写和提交手稿以在科学期刊上发表。
17. 博士后职位
博士后研究员项目摘要:该职位对博士后研究员开放,他们希望扩展他们在神经科学和围手术期医学领域的转化研究知识。作为一名博士后,候选人将主要进行独立研究,在多学者研究计划上合作,甚至可能领导更大研究项目或计划的离散组件,所有这些都在Dougherty博士的总体指导下进行。
18. 博士后职位
博士后研究员项目摘要:德克萨斯大学MD安德森癌症中心系统生物学系的林博士实验室提供博士后职位。Lin的实验室专注于利用系统方法来识别与DNA损伤和应激反应缺陷相关的关键治疗漏洞,并基于癌症中的这些缺陷开发新的个性化癌症疗法(McGrail等人,科学转化医学2021;麦格雷尔等人,癌细胞 2020;Sun等. 癌细胞 2018;彭等. 国家通讯 2014).
19. 博士后职位
博士后研究员项目摘要:Yun实验室旨在了解饮食与其他癌症标志(如遗传学,表观遗传学,代谢,免疫系统和微生物组)之间关系的分子基础。通过这样做,我们希望将我们的发现转化为临床或公共环境,并发现预防和治疗结直肠癌和其他类型的癌症的有效策略。
20. 博士后职位
博士后研究员项目摘要:博士后职位将涉及脑肿瘤细胞生物学和原发性和转移性脑癌小鼠模型领域的基础和转化研究。将特别强调大脑微环境,包括研究原发性和转移性肿瘤细胞如何选择神经血管单位/血脑屏障进行选择性生长和存活。
21. 博士后职位
博士后研究员项目摘要:个人将学习与使用小鼠作为模型系统研究肿瘤进展中的p53遗传途径相关的实验方法。他们将与PI密切合作,学习如何撰写和提交手稿,撰写研究员项目和资助申请,并在国家和国际会议上展示他们的工作。在博士后培训即将结束时,他们将学习如何申请教师职位。
22. 博士后职位
博士后研究员项目摘要:肿瘤细胞必须承受扰乱蛋白质组稳态的各种内在和外在应激源。通过作为细胞内的蛋白质折叠缓冲液,伴侣蛋白HSP90支持蛋白质稳态,并使肿瘤细胞能够存活并快速进化对治疗的耐药性。为此,HSP90必须与多种蛋白质结合并稳定它们在细胞质内。然而,HSP90促进癌症进化的具体机制仍然模糊不清。我们将使用多组学系统方法和功能基因组学方法检查这些HSP90依赖机制,随后,我们将验证我们在小鼠中发现的机制。
23. 博士后职位
博士后研究员项目摘要:MD安德森癌症中心基因组医学系胸/头颈内科肿瘤学系的张实验室寻求填补多个博士后职位。我们与包括肿瘤内科医生、外科医生、放射科医生、计算生物学家、病理学家等在内的多学科团队密切合作,获取和分析临床病理学、分子学和影像组学数据,以了解肺癌发展和进展的分子机制,重点关注癌细胞和微环境中的肿瘤异质性及其对癌症生物学和患者结果(如生存和治疗反应)的影响。
24. 博士后职位
博士后研究员项目摘要:博士后计划的目标是在经验丰富的研究科学家和从业者的指导下扩展研究员的癌症预防知识。指导研究与强大的培训计划相结合,包括专业发展活动、癌症预防教育课程和个人发展计划。受训人员将领导指导研究;参加癌症预防科学研讨会;在科学会议上展示他们的研究;参加专业发展研讨会并在同行评审的期刊上发表文章。
25. 博士后职位
博士后研究员项目摘要:博士后研究员开展转化乳腺癌研究。该实验室专注于识别对乳腺癌的发展和进展具有功能意义的改变,并使用转基因小鼠模型以及患者来源的异种移植模型翻译结果。在这些小鼠模型系统中,将询问检查 G1/S 转变改变和 IL-6 上调的特定途径。技术包括转基因小鼠建模、单细胞RNA测序、免疫分析和体内药物研究。
26. 博士后职位
博士后研究员项目摘要:我们的实验室研究早期肺癌发展的生态机制和对免疫治疗的反应。我们寻求一位才华横溢且积极进取的博士后研究员,他们在生物信息学方面具有很强的背景,并热衷于使用最先进的单细胞和空间分析方法探索肿瘤细胞和肿瘤微环境(TME)的异质性和进化。候选博士后的主要研究重点将是采用创新的生物信息学方法,在人类相关的肺癌模型以及独特的人肺组织队列中剖析肿瘤“生态系统”,并深入剖析肿瘤和TME细胞的表型和功能异质性,谱系可塑性和进化动力学以及细胞间相互作用,以便更好地了解肺癌的发展, 进展和治疗反应。
27. 博士后职位
博士后研究员项目摘要:博士后职位可在Yusung Kim博士的实验室获得。职位是MD安德森癌症中心放射肿瘤物理系GU-GYN物理部门的博士后学者。候选人将参与正在进行的NIH资助的R01项目,该项目正在与约翰霍普金斯大学合作。博士后将密切合作,开发基于深度学习的肿瘤靶点和MRI应用器的自动分割,用于基于MRI的实时近距离放射治疗计划。博士后将与临床医学物理学家一起领导其在临床环境中的实施和验证。
28. 博士后职位
博士后研究员项目摘要:未来的博士后研究人员将有机会从事各种项目,研究铁死亡(一种由脂质过氧化诱导的调节细胞死亡形式)在肿瘤抑制和癌症治疗中的作用(请访问Gan Lab网页了解研究项目的详细介绍)。合格的候选人应在一个或多个领域具有强大的背景:分子/细胞生物学,生物化学,代谢,癌症遗传学,或使用质谱相关技术研究代谢。
29. 博士后职位
博士后研究员项目摘要:TRIUMPH(多学科项目的转化研究)博士后研究员项目提供临床和转化研究方面的培训。该计划的近期目标是从顶尖研究生课程中招募有才华和富有成效的博士生,通过教学课程工作、临床轮换和独特的跨学科指导,提供临床和/或转化癌症研究的持续培训。该计划的长期目标是培养转化科学家,他们可以与合适的医生科学家合作,为转化研究实验室提供PI。
30. 博士后职位
博士后研究员项目摘要:博士后研究将在高度跨学科和协作的环境中进行,拥有世界一流的专家,先进的技术和设施,为博士后提供独特而理想的职业发展机会。成功的候选人将由Nidhi Sahni博士监督,Nidhi Sahni博士是MD安德森癌症中心的教职员工和公认的癌症遗传学和系统生物学领导者。Sahni博士获得了众多享有盛誉的奖项和强大的资金支持,包括AACR NextGen Star,Sloan学者奖,CPRIT学者奖,NIH杰出研究者奖(MIRA),国防部资助,Pinnacle研究奖和Rising STARs奖等。
31. 博士后职位
博士后研究员项目摘要:MD安德森的Morfeus实验室由Kristy Brock博士领导。我们的研究重点是可变形图像配准算法、人工智能(AI)算法、生物力学建模和图像引导癌症治疗技术的开发和应用,以实现战略研究合作和临床转化。我们的实验室是一个高度协作的研究培训环境,拥有最先进的成像设施和世界一流的资源。
32. 博士后职位
博士后研究员项目摘要:UT MDACC的生物统计学系有一个博士后职位,用于生物统计学方法研究和高通量数据分析应用。重点是研究和出版。主要研究领域可以包括:(i)开发和应用新的统计和计算方法,用于分析来自各种来源的组学数据,如高通量蛋白质组学、基因组学、测序、转录组学和成像数据,特别强调开发综合和灵活的模型,包括生物学知识和经验结构;(ii)开发新的统计和机器学习方法,用于分析蛋白质组学数据,重点是癌症研究。具体研究领域包括代谢物和蛋白质的整合,用于癌症的早期检测和风险评估。