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职位描述 本站申请链接 https://en.w3offer.com/job/university-of-copenhagen-recruits-phd-fellowships-in-drug-delivery/ 药物输送博士研究金：通过配方和生产工艺设计实现大分子的口服给药项目介绍药学系在生物制药和生物载体给药中心（BioDelivery）提供为期三年的博士奖学金。该博士研究金是与一家工业合作伙伴合作提供的。成功申请者将成为药物输送和生物制药生物物理学小组的成员，并有机会与内部和外部合作者开展跨学科研究。研究金可从 2025 年 3 月 1 日或其后尽快发放。项目说明对无需注射即可给药的多肽和蛋白质疗法的需求与日俱增。然而，由于多肽和蛋白质在胃肠道内易降解，且渗透性普遍较低，因此通过口服给药获得足够的全身生物利用度极为困难。因此，新型口服给药系统可包括与肽/蛋白质共同配制成剂型的功能性辅料，如渗透性增强剂。本跨学科研究项目旨在调查和了解肽的物理化学特性，以便选择合理的配方方法，并支持辅料和生产方法的选择与组合。因此，该项目将设计和研究具有促进吸收功能的制剂对提高生物利用度和临床前模型安全性的影响。 所需资格作为申请人，您必须具备在入职日期前获得制药科学、生物医学工程、生物化学、生物医学或类似专业的硕士学位流利的英语和出色的沟通能力能够在跨学科环境中工作请注意，您的硕士学位必须相当于丹麦硕士学位（两年）。优先考虑的条件我们正在寻找一位具有制药科学、工程学、生物化学、生物医学或类似专业背景的积极进取的人才。有生物制药给药、固体制剂以及动物实验经验者优先。其他相关能力还包括定量分析技术方面的经验以及对数据解读的批判意识。应聘者必须能够独立工作，但也要与多学科项目小组互动，参与研究和评估给药的许多方面。将提供相关学科的广泛培训。 聘用条件博士研究员为全职工作（平均每周 37 小时），为期 3 年。工资、养老金和聘用条件按照财政部与丹麦国家学术专业协会联合会之间的协议执行。根据资历，起薪约为 30,716 丹麦克朗/约 4,095 欧元（2024

职位描述 本站申请链接 https://en.w3offer.com/job/university-of-copenhagen-recruits-a-genetically-engineered-cell-based-platform-to-study-the-interaction-of-tyrosine-sulfation-and-protein-o-glycosylation-on-chemokine-receptors/ 我们在克劳森集团细胞与分子医学系（ICMM）提供一个博士职位，从 2025 年 1 月 1 日或协议签订后开始工作。该职位为固定任期，为期 3 年，全职工作（平均每周工作 37 小时）。候选人将成为玛丽-斯克洛多夫斯卡-居里博士网络（MSCA-DN）培训网络的一员。该职位面向具有硕士学位、希望攻读生物医学研究博士学位的优秀研究人员。B-ACTIVE 博士网络（MSCA-DN）项目由欧盟地平线欧洲计划（Horizon Europe programme）资助，MSCA 博士网络资助协议编号为 101120187。项目COVID-19大流行病最近造成650多万人死亡，这表明治疗过度炎症仍是一项重大挑战。因此，针对肺部细胞因子/趋化因子风暴的药物是一项尚未满足的迫切医疗需求。趋化因子及其受体驱动着白细胞的迁移和活化以及炎症。虽然配体和受体是在过去 30

职位描述 本站申请链接 https://en.w3offer.com/job/wageningen-university-recruits-to-use-big-data-to-predict-and-monitor-healthy-eating-in-rwanda/ 您是一位充满热情的定量科学家吗？您有兴趣利用数据科学和人工智能解决卢旺达饮食质量方面的挑战吗？您是否愿意与撒哈拉以南非洲从事相关课题研究的同事们组成跨学科团队？我们正在寻找一名博士生，主要研究如何利用高频监测数据来预测和提高饮食质量。 不健康的膳食是许多中低收入国家长期存在的问题的关键所在，并受到与气候、政治和市场条件有关的若干外部因素的影响。健康食品往往价格较低、不易获得和供应不足。有了正确的数据和分析方法，就有可能了解和预测膳食随时间的变化，但目前的数据还很有限。 最近，卢旺达建立了一个高频率监测膳食质量数据的系统，为在全国范围内应用数据科学方法提供了一个独特的机会，并为利用其他来源的数据丰富这些数据开发了一种方法。这项博士研究的目的是利用高频率自我报告的饮食质量数据，结合其他食品系统、气候、农业和市场相关信息，确定健康饮食的主要决定因素，并对卢旺达城乡居民营养干预措施的效果做出可靠的预测。 该项目是粮食安全情报跨学科计划的一部分，在该计划中，一组博士研究人员在不同的案例研究中开展合作，重点是利用数据应对粮食安全挑战。这项工作将以方法论为重点，目标是改进数据收集过程、分析、干预设计和影响评估。 您将在这里工作您将加入瓦赫宁根大学的植物生产系统研究小组，这是一个享有盛誉、深受欢迎的研究小组，专门使用各种方法分析农业系统及其与环境的关系。研究工作将与瓦赫宁根大学人类营养与健康部的全球营养学教研组密切合作进行。您将与卢旺达大学以及国际农业研究磋商组织（CGIAR）的科学家密切合作。 offer要求 作为一名理想的候选人，你是一名充满好奇心、富有创造力的科学家和问题解决者，有兴趣探索和拓展现代数据科学和众包方法的潜力，以解决相关的社会问题。 具体来说，你应该具备 a 完成自然、生物或行为科学领域的 2 年硕士学位； 在数据科学、统计学和机器学习技术方面具有很强的技能，并具有使用 R、Phyton 或同等语言编程的丰富经验； 善于处理来自多个结构化和非结构化来源的大数据，熟悉数据可视化工具； 从中低收入角度出发，对全球营养与健康有明确兴趣；

职位描述 本站申请链接 https://en.w3offer.com/job/causal-machine-learning-for-recruiting-sustainable-smallholder-agriculture-in-africa-at-wageningen-university/ 我们正在寻找一名有抱负的博士生，为塞内加尔可持续的、市场驱动的、非开发性的小农农业开发现代因果机器学习方法。因果推理是一个新兴课题，有助于理解和解决农业领域复杂的现实问题。目前，因果机器学习研究通常考虑的是数据丰富地区的大面积区域、遥感数据和密集型农业系统。关于如何利用因果模型为小农户的决策提供信息，这方面的证据还很少，因为小农户的特点是超本地化的实践和影响，数据集稀疏、嘈杂。这项博士研究的目的是深入研究因果机器学习方法及其在数据稀少、异构的非洲小农农业系统中的应用。您将与塞内加尔水稻价值链中的利益相关者合作，分析跨越数百个小农农场和达加纳与波多尔之间数年集约化梯度的大量农场级纵向观测数据。该项目是粮食安全情报跨学科计划的一部分，由一组博士研究人员合作开展不同的案例研究，重点是利用数据应对粮食安全挑战。这项工作将以方法论为重点，目标是改进对塞内加尔整个粮食价值链中农民决策影响的评估。您将与塞内加尔的马诺比非洲公司以及国际半干旱热带作物研究所（ICRISAT）的科学家密切合作。您将加入瓦赫宁根大学新成立的人工智能（AIN）小组，该小组致力于推进人工智能方法，以负责任的方式应对全球挑战。人工智能小组拥有三名教师和 20 多名博士后和博士，是一个新兴的人工智能研究人员团体，旨在与环境、社会和生命科学领域的专家密切合作，推进人工智能方法并开展受使用启发的应用研究。您将接受 Ioannis Athanasiadis 博士（瓦赫宁根大学）和 Pierre Traore 博士（ICRISAT）的共同指导。 offer要求 作为一名理想的候选人，你应该是一名充满好奇心、富有创造力的科学家和问题解决者，有兴趣探索和拓展现代人工智能方法的潜力，以解决相关的社会问题。具体来说，你应该具备人工智能、计算机科学、应用数学、统计学、环境或农业科学、遥感或类似相关领域的理学硕士学位；具有应用机器学习方面的经验，最好是因果关系方法或农业应用方面的经验；熟练使用 Python 编程，并具有使用 pytorch、scikit-learn 或相关现代机器学习库的经验；具有处理来自多个结构化和非结构化来源的大数据的经验；深刻理解机器学习原理和概念；积极主动，具有自我驱动的好奇心，热衷于在一个高度活跃的跨学科和多文化团队中为实现共同目标而工作；从低收入角度解决全球粮食安全问题的强烈动机；有在中低收入国家，特别是塞内加尔工作或生活的经验者优先；就本职位而言，您的英语水平应达到 C1 级。有时需要提交国际认可的英语水平证书。更多信息请点击此处。应聘者应满足瑞士联邦理工大学PE