杜克大学教授Pranam Chatterjee暑期科研招募
杜克大学的可编程生物学小组（https://www.chatterjeelab.com/），在Pranam Chatterjee教授的带领下，利用生成性算法设计可编程的蛋白质结合剂和调节剂来治疗疾病。通过使用基于序列的语言模型，我们能够设计疗法以针对任何蛋白质，从而针对任何疾病。最重要的是，我们小组内的科学家对所有算法进行了实验验证。作为我们最近项目的示例：
SaLT&PepPr 和 Cut&CLIP 算法（使用交互信息与蛋白质语言模型嵌入来设计肽结合剂）
PepPrCLIP 算法（通过高斯采样蛋白质语言模型并通过对比学习筛选它们以针对目标序列来设计肽）
PepMLM（一个纯粹的目标条件算法，用于通过掩蔽语言模型设计新的肽结合剂）
AMP-Diffusion（一种用于生成抗菌肽的潜在扩散模型）
为了开发下一代疗法，我们寻找有着强大、经过验证的经验的计算机科学家，在以下领域：
自然语言处理（Transformers、BERT、T5、状态空间模型）
生成算法（扩散、类GPT算法、基于流的模型）
Enrollment Information:
The internship starts on June 1, 2024, and the duration is flexible between 2 months to 1 year. We prefer interns to work on site at Duke University. Stipends can be discussed based on demands.
Application Materials Required:
● Cover letter (1 Page, 12 pt)
● Curriculum Vitae
● Names and contact information of 2-3 references
Timeline:
● Application Deadline: Feb 29th (To Email Address Below)
● Interviews - Middle of March (On Zoom)
● Decision - End of March (By Email)
Contact Information:
Chatterjee Lab (programmablebiologygroup@gmail.com)
Ivynue谈RA申请中的课程要素：
PI（主要研究者）可能会关注你的课程背景有两个原因。首先，他们希望你对作为研究助理的工作有充足的准备。其次，他们可能想帮助你进入博士课程，因此他们可能会检查你是否上过能让你成为有竞争力申请者的课程。
一般来说，有一些经济学和编程的经验是好的。理解经济学文献可以是一个很大的加分项，尤其是在你/你的 PI 的兴趣领域。而且，擅长某一方面（甚至过度擅长）也是可以的。例如，出色的编程或统计背景可以弥补经济学课程不足。
如果你能展示在课程中的强劲表现，或者随着时间的推移有所提高，那将会很有帮助。但是，如果你因为特定原因（如健康/精神健康危机、全球大流行病、家庭中的丧亲等）或者其他原因，在某一门课程、某一个学期或某一年的成绩不佳，也不要因此而放弃申请！相反，你可能需要在求职信或成绩单上解释，为什么这些异常的成绩不能代表你的学术潜力。
说了这么多，以下是我们发现在我们的 RA 工作、研究生申请和个人研究中重要的课程。
强烈推荐
· 经济学：初级课程、基础统计或计量经济学
推荐
· 经济学：中级微观经济学和/或宏观经济学
· 数学：统计学，线性代数，多元微积分
· 计算机科学：编程原理的初级课程
加分项
· 经济学：高级或研究生水平的微观经济学和/或宏观经济学，高级或研究生水平的计量经济学，毕业论文，你感兴趣的领域的高级研究研讨会/选修课
· 数学：实分析，微分方程，概率论，数理统计
· 计算机科学：教你关于数据库管理，算法设计，运行时间效率和机器学习的课程
如果您还有问题，欢迎咨询专业的老师或者留言。
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