Postdoktorandin / Postdoktorand (d/w/m) - Computational Biology / Bioinformatik

Arbeiten an der Charité

Das Ralser-Labor an der Charité – Universitätsmedizin Berlin erforscht, wie Zellen ihren Stoffwechsel im großen Maßstab steuern. Wir untersuchen mithilfe moderner Massenspektrometrie die Wechselwirkungen zwischen Genen und Stoffwechselwegen. Unser Ziel ist es, grundlegende Prinzipien des Stoffwechsels zu entschlüsseln, die für Grundlagenforschung, Mikrobiologie, Immunologie, Stoffwechselerkrankungen und klinische Diagnostik relevant sind.

Im Rahmen des Exzellenzclusters ImmunoPreCept entwickeln wir computergestützte Ansätze, um biologische Informationen aus komplexen, großskaligen Proteomik-Datensätzen in Kombination mit Genomik und computergestützten Methoden zu gewinnen. Das Projekt verbindet Methodenentwicklung, quantitative Datenanalyse und biologische Forschung und nutzt hierfür einzigartige Datensätze aus mikrobiellen Systemen, Mikrobiomen und Patientenkohorten.

Die Stelle im Überblick

Wir suchen eine / einen Computational Biologist mit starkem Interesse an quantitativer Biologie und Proteomik.

Ein zentraler Schwerpunkt des Projekts liegt auf der Generierung von komplexen Proteomik-Datensätzen und deren Analyse mittels neuer computergestützter und statistischer Ansätze. Sie untersuchen, welche biologischen Prozesse auf proteomischer Ebene verändert sind und analysieren experimentelles Design, Probenkomplexität und massenspektrometrische Daten.

Für das Projekt stehen außergewöhnliche großskalige Datensätze und biologische Ressourcen zur Verfügung, darunter Proteomik-Daten aus mikrobiellen Gemeinschaften, Darmmikrobiomen und Patientenkohorten sowie Hefe-Stammsammlungen. Diese Systeme ermöglichen es, neue computergestützte Ansätze in unterschiedlichen Bereichen anzuwenden und weiterzuentwickeln – von mikrobieller Physiologie und Systembiologie bis hin zu Wirt-Mikroben-Interaktionen und entzündlichen Erkrankungen.

Ihre Aufgaben umfassen:

- Generierung systematischer proteomischer Datensätze in Teamarbeit

- Anwendung und Entwicklung von computergestützten Pipelines und Analysekonzepten für komplexe proteomische Fragestellungen

- Integration von Proteomik-Daten mit anderen biologischen Daten, z.B. Genomik-Daten und klinischen Informationen

- Enge Zusammenarbeit mit Expertinnen / Experten aus Massenspektrometrie, experimenteller Forschung, Bioinformatik, Immunologie und Grundlagenforschung

Sie werden als wissenschaftliche Mitarbeiterin / wissenschaftlicher Mitarbeiter beschäftigt: Nach §110 (4) Satz 3 sieht das BerlHG für wissenschaftliche Mitarbeitende eine angemessene Zeit innerhalb der Arbeitszeit für die eigene wissenschaftliche Weiterqualifikation vor.

Danach suchen wir

- Promotion in Bioinformatik, Computationale Biologie, Systembiologie oder einem verwandten quantitativen Fachgebiet

- Erfahrung in der Analyse biologischer Datensätze, insbesondere Proteomik-Daten

- Fundierte Kenntnisse statistischer und quantitativer Methoden zur Analyse komplexer, hochdimensionaler Datensätze

- Gutes Verständnis der Grundlagen von biochemischen Methoden, u.a. Massenspektrometrie

- Gute Programmierkenntnisse in Python und/oder R

- Ausgeprägte Kommunikationsfähigkeit und Freude an interdisziplinärer Zusammenarbeit

- Fähigkeit zum selbstständigen Arbeiten und zur Zusammenarbeit über verschiedene Forschungsgruppen hinweg

Das bringt die Charité mit

- Zugang zu außergewöhnlichen großskaligen Datensätzen und modernsten massenspektrometrischen Technologien

- Ein Forschungsumfeld, das computergestützte Methodenentwicklung, quantitative Biologie und biologische Forschung miteinander verbindet

- Enge Zusammenarbeit mit Expertinnen / Experten aus Proteomik, Massenspektrometrie, Systembiologie, Mikrobiologie, Immunologie und klinischer Forschung

- Möglichkeiten zur Mitwirkung an translationaler Forschung

- Umfassende Weiterbildungs- und Entwicklungsmöglichkeiten

- Interdisziplinäre Zusammenarbeit im Exzellenzcluster ImmunoPreCept an einer der größten forschungsstärksten medizinischen Universitäten Europas

- Hohe wissenschaftliche Eigenständigkeit und Freiraum zur Entwicklung eigener Forschungsfragen

- Hervorragende Karriereperspektiven mit einer starken Erfolgsbilanz ehemaliger Mitarbeitender auf dem Weg zu unabhängigen Gruppenleitungen und Führungspositionen in Wissenschaft und Industrie