single cell, single cell, single all the day...又到了一周一更的生信工作咨询速递环节了，距离上次更新已经过了12天了， 要是今天再不更新的话，我估计会被BOSS拖出去K.O.了。
处于强烈的责(kong)任(ju）感，于是就非常自（bu)觉(qing)地(yuan)去翻了翻我的任务列表，决定继续推送一期和单细胞测序相关的工作好了。
这次推送的工作来自于EMBL-EBI，剑桥医学研究中心和剑桥大学生物科学学院三者合作提供的十一个联合博士后研究员的其中一个。
这项工作有两名PI，第一位是来自于剑桥干细胞研究所（Cambridge Stem Cell Institute）的David Kent, 他的研究方向是正常和恶性干细胞的单细胞命运决定，近期发表的工作（2013~2016）都属于单细胞测序。
猜猜谁是PI
第二名PI是Moritz Gerstung，来自于欧洲生物信息学研究所（EMBL-EBI），研究方向是癌症发育的潜在机制并据此找到资料方案。我去他的主页上翻了翻，基本上是一年3篇文章的节奏，多的时候可以能发6篇，而且大部分都是ELife, Nature Communication, Nature Genetics, Science级别的文章。
人体的造血干细胞（HSC）自我再生和分化处于一个非常巧妙的平衡状态。如果造血干细胞分化过少，那么就无法提供足够的成熟的血细胞，如果造血干细胞分化过多，干细胞群体被消耗枯竭，无异于杀鸡取卵。
随着单细胞测序技术的发展，逐渐发现了HSC中重要的异质性，让我们重新审视单细胞是如何进行命运决定，还找到了四种不同的HSC类型（在自我更新周期，数目和细胞类型上存在差异）。
由于HSC分离后的功能纯度(functional purities)大于50%， 单细胞测序（scRNA-Seq）和单细胞移植结果(single cell transplantation outcomes)就可以非常有效的结合起来，用于更加细致地剖析每个HSC细胞和它们的分化后代。
但是，这里有一个但是，如此大的数据量也使得分析具有挑战性，让机制模型和单细胞功能之间的联系存在障碍。
我也看不懂，放在这里凑个数
我们的任务是：
训练一种分类器处理单个HSC移植后代
基于体内流式细胞仪在移植后多个时间点采集的数据，分析并建立单个HSC再生动力学模型
综合白血病前和白血病突变模式小鼠的数据，更好的理解白血病是如何从单个细胞演变的
从这些要求来看，这次工作对数据分析的能力要求很高，真的需要一名训练有素的博士后，不是一般人能hold住的。
说一件非常尴尬的事情，由于我的拖延症，2017年的申请（7月1日截止）已经成功被错过了，但是没有关系呀，你可以做一点准备呀，明年还可以继续申请呢。
此外，如果你觉得单细胞测序实在是难度太大了，你可以考虑一下生信工作资讯速递-喜大普奔，终于被我找到国内公司了, 据Jimmy说他们公司还没有找到合适的人才，再来一波简历呗。然后我翻了翻那篇文章的阅读记录，不知不觉快2200了，要是再多300，不敢想下去。
更多详情以及其余的10个其他岗位，请阅读原文，当然还有勤快人的链接：http://www.ebi.ac.uk/research/postdocs/ebpods/2017-project-3-kent-gerstung
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