薪水：无
2024年与Fabian Fröhlich合作的Crick博士项目。
项目背景和描述
信号转导使细胞能够对细胞外信号做出反应。不同细胞中激活的信号通路种类和强度因细胞而异，取决于它们的分子构成。分子构成对信号转导的影响可以通过两个视角来研究：自上而下和自下而上。从自上而下的视角来看，分子构成被总结为间接影响信号转导的细胞状态。相反，自下而上的方法侧重于特定蛋白质水平如何直接修改信号传递。
在Fröhlich实验室中，我们采用科学机器学习策略，将数学建模与机器学习相结合，探索细胞间信号转导的变异性。这种方法使我们能够结合自上而下和自下而上视角的优势。我们实验室的潜在博士项目包括：
• 深度机制模型（在项目视频中描述），将表示学习与数学建模相结合，以预测细胞分子构成的基线量化对干扰的信号响应。我们目前专注于基线组学数据，预测通过生长因子和激酶抑制剂的干扰（通过质谱细胞术测量）对信号响应的影响，并有兴趣将其扩展到成像数据模态。
• 神经粗粒化使用神经网络从复杂的蛋白质相互作用数学模型中推断出新兴的动力学定律。我们应用这些模型构建简单的信号通路模型，考虑蛋白质水平对信号转导的直接影响。此外，我们使用神经粗粒化从头设计合成的多组分信号级联。
• 构建机制模型，整合知识图谱、通路数据库和结构信息，构建信号转导的多通路模型。模型将基于蛋白质组学和磷酸蛋白质组学数据进行训练。
具体项目将根据个别候选人的专业知识和偏好进行量身定制，确保与其背景和兴趣的有意义的对齐。
候选人背景
鼓励具有不同背景的候选人申请，包括但不限于系统生物学、自然科学、生物信息学、计算机科学、数据科学、数学和物理学。需要具备量化思维、编程经验（Python/Julia/C或类似语言）和对解决生物问题的兴趣。
参考文献
• Fröhlich, F., Gerosa, L., Muhlich, J. and Sorger, P.K. (2023)
机制模型揭示了变构和重连如何导致药物耐药性。
分子系统生物学 19: e10988. PubMed摘要
• Fröhlich, F., Kessler, T., Weindl, D., Shadrin, A., Schmiester, L., Hache, H., . . . Hasenauer, J. (2018)
高效参数估计实现了使用机制性全癌通路模型预测药物反应。
细胞系统 7: 567-579.e566. PubMed摘要 
伦敦