密歇根大学安娜堡分校生物和材料科学系Stern实验室目前有一份计算机视觉/图像处理/生物图像信息学的博士后职位立即可用（https://media.dent.umich.edu/labs/sternlab/）。
实验室概述：我们的实验室致力于理解分子和机械信号如何协调复杂的时空细胞运动，以形成正常和病理发展过程中的各种器官形态。我们研究两个模型系统：早期果蝇胚胎和小鼠的骨骼系统。我们的核心专长在于生物图像信息学。我们使用先进的显微镜技术，利用MuVi-SPIM光片显微镜对亚细胞分辨率下的整个组织进行成像，适用于活体和光学透明组织，并将这些图像与其他形式的数据（如空间转录组学地图和遗传和免疫标记）集成。为了分析这些数据，我们开发图像处理算法并应用统计和生物物理模型。这些方法使我们能够分析组织的多尺度动态，从而建立一个将基因调控、细胞活动和器官形成联系起来的叙事。作为密歇根大学安娜堡分校的一部分，我们的研究极大地受益于这里充满活力和合作的学术社区，为与计算生物学研究的领军人物进行跨学科交流提供了独特的机会。
项目描述：早期果蝇细胞谱系树的重建与分析
细胞谱系树是生物学的基石，它是一个有机体细胞祖先的二叉树表示，提供了对各种生物学问题的清晰、可测量和直观的见解，包括细胞分化、组织组织和遗传疾病。然而，在多细胞生物中进行自动化和准确的谱系重建仍然是一个挑战。在这个项目中，博士后研究员将利用机器学习、计算机视觉和计算显微镜的先进技术，开发用于早期果蝇胚胎活体3D显微镜中的精确细胞分割和跟踪的算法。目标是重建早期细胞谱系树，并记录每个细胞在发育过程中的位置和形态。然后，将分析这个丰富的数据集，使用图挖掘方法发现个体谱系内部和跨个体谱系之间的保守发育趋势，作为揭示发育中隐藏的调控机制的基础。
所需资格：
· 计算机科学、计算机工程、数据科学、计算生物学、生物信息学、生物物理学、生物工程或相关领域的博士学位（最近或预计获得）。
· 具有图像处理或计算机视觉经验，以及机器学习经验者优先。
· 强大的出版记录。
· 出色的团队合作和沟通能力。
· 能够指导研究生和本科生。
· （有利条件）发育生物学背景。
· （有利条件）熟悉荧光显微镜。
申请方式：有兴趣的候选人应将其简历和附带两到三个参考人的联系信息的求职信发送至：tomers@umich.edu。 
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