关于我们
广州数智生物科技有限责任公司专注于为临床研究人员提供专业的基因组学数据分析服务，由中山大学毕业的生物信息博士人员创办，旨在解决基因组学驱动医学研究时代下临床研究人员在数据分析方面遇到的问题。 我们依托于华为云搭建了基因大数据管理与分析云平台CellHub, 为临床研究人员处理大规模和多维度基因组学数据提供了强有力的支撑。我们也为临床研究人员提供了免费的组学数据可视化软件 GraphBio，累计已有超过20000多用户使用，并发表在Frontiers in Genetics杂志上，被评为生命科学领域7个最好的R Shiny Dashboard之一。我们也在开发面向AI时代的自动机器学习平台iMData，持续围绕医疗数据的价值发现不断深耕，推动医学创新与进步。
基因大数据管理与分析云平台CellHub
CellHub是一款依托于华为云的基因大数据管理与分析云平台，为客户大规模和多维度组学数据分析任务提供了强有力支撑。
多组学数据分析服务
当前，我们主要提供以下的一些数据分析服务，但不局限于这些数据类型。我们的模式是专注于自身的特长，与临床研究人员进行紧密合作，利用前沿的基因组学技术来推动临床问题的研究，最终造福患者。所以我们不做碎片化的分析，不做公共数据挖掘。
单细胞测序数据定制分析
转录组、空间转录组、scATAC，样本限制人和小鼠
微生物测序数据定制分析
16s，宏基因组，单细胞
临床预测模型构建
逻辑回归，贝叶斯，支持向量机，随机森林，神经网络
数据分析服务流程
客户需要首先送样给测序公司获得测序数据，然后原始测序数据交由我们负责后续的整体分析。可以是自己联系测序公司，也可以由我们帮忙联系测序公司。
我们的优势
全周期服务
提供数据咨询与分析支持直至发表，项目全周期服务
专业高效
与客户沟通的人员全部是生物信息专业人员，沟通更加专业高效
响应快速
灵活快速的响应客户需求，最快24小时内交付结果
团队成员
团队成员均来自一线科研团队，在基因测序数据分析方面积累了十分丰富的经验。
王泽林
生物信息学，博士2018 年毕业于中山大学，生物信息专业，一直专注于基 因大数据分析和挖掘，曾在华大基因任职临床科研经理 半年，随后加入一家创业公司任职生物信息总监。其研 究成果已发表于European Urology、Cell Reports等具 有较高影响力的学术期刊上。
孙文举
生物信息学，博士2017 年毕业于中山大学，生物信息专业，擅长开发新 的算法和分析流程，曾搭建RNA修饰信息综合平台 RMBase。现在西北大学从事博士后研究。近年来，先后 在Nature Cell Biology、Nucleic Acids Research等 高水平期刊上发表论文多篇。
刘顺
生物信息学，博士2016 年毕业于中山大学，生物信息专业，主要研 究方向为RNA表观转录组学计算方法开发。现在 美国芝加哥大学从事博士后研究， 其研究成果已发 表于Nature Biotechnology、Genome Biology、Nucleic Acid Research、 Molecular Cell等较知名学术期刊上。
周克任
生物信息学，博士2019
年毕业于中山大学， 生物信息专业，主要聚
焦于癌基因组方向研究。现在美国贝克曼研究所从
事博士后研究，其研究成果已发表于Nature、
Nucleic Acids Research等较知名学术期刊上。
喻鹏
分子生物学，博士2019 年毕业于中山大学，生物化学与分子生物学专业， 主要研究方向为非编码RNA的功能机制研究与RNA结 合蛋白相关高通量测序方法的开发与应用。现在中山 大学第一附属医院从事博士后研究，其研究成果已发 表于Molecular Oncology等较知名学术期刊上。
李俊豪
生物信息学，博士2015
年毕业于中山大学，生物信息专业，
主要研究方向为神经系统中的单细胞组学。现在
美国加州大学圣地亚哥分校从事博士后研究，其研究成果已发
表于Neuron、Science Advances、Nucleic Acid Research等较知名学术期刊上。
合作客户
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如果您喜欢生物医学研究，热衷编程和基因数据分析，爱捣腾软件和研究算法，欢迎加入我们。
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生物信息工程师（全职，兼职，实习，医学研究方向，地点广州市花都区空港经济区）
1. 本科以上，生物信息专业或者具备生物信息分析经验
2. 熟悉基因测序数据产生原理，具备丰富的多组学数据分析能力（人和小鼠样本），包括但不限于WGS、WXS、panel-seq、RNA-seq、chip-seq、m6A-seq、scRNA-seq、宏基因组、蛋白组以及代谢组等等，优先考虑熟悉单细胞多组学分析的候选者
3. 具备优秀的编程能力和思维，精通R、shell、python,熟悉docker、yaml、markdown, 擅长数据编程，能够进行模块化开发，具备使用snakemake或nextflow等流程框架撰写分析pipeline经验
4. 具备扎实的分子生物学功底，能够理解已有的生物信息软件和算法，并能够优化已有工具，或从头开发更优秀的工具，熟悉机器学习与深度学习
5. 优秀的英文阅读能力，时刻保持对生命科学研究前沿方法的关注，热爱生命科学
6. 优秀的自我管理和驱动能力，优秀的团队合作精神与沟通能力，能够与公司内部生物信息专家以及外部临床研究人员进行合作。
7. 优秀的问题解决能力，不怕困难，热爱挑战。
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如果您是临床医生，正在面临生物信息分析上的困扰，欢迎随时与我们联系，我们很乐意帮助您做好临床科研。