Adham A.
Postdoktorand — Protein-Engineering
Erfahrungen
Apr. 2025 - Bis heute
9 MonatenHonolulu, Vereinigte Staaten
Postdoktorand — Protein-Engineering
University of Hawai‘i at Mānoa, Abteilung für Molekulare Biowissenschaften & Bioengineering
- Entwickelte mithilfe von LLMs (z. B. ESM3) autoverarbeitende Proteinvarianten (AP) mit verbesserter Aktivität und Stabilität.
- Entwarf und führte genetische/biochemische Assays durch, um das Zusammenspiel zwischen AP-Expression und dem Zellstoffwechsel zu untersuchen.
- Baute bedingte Degron-Systeme, um die Reversibilität der Induktion zu verbessern, und setzte AP/Degron-Systeme in der Stoffwechseltechnik ein.
- Mitbetreuung von Graduierten und Unterstützung bei der Erstellung von Manuskripten, Berichten und Forschungsanträgen.
Aug. 2022 - Apr. 2025
2 Jahren 9 MonatenBoston, Vereinigte Staaten
Postdoktorand — Medizinische Bildgebung & Datenverarbeitung
Harvard University / Massachusetts General Hospital, Radiologie
- Entwickelte einen skalierbaren Wissensgraphen für das Mikrobiom (MINERVA), um Beziehungen zwischen Mikroben und Krankheiten vorherzusagen; veröffentlicht in Briefings in Bioinformatics.
- Entwarf ARANet (Adaptive Resolution Attention Network) für eine MRT-basierte automatisierte, reproduzierbare Quantifizierung des Fruchtwasservolumens und der fetalen Größe.
- Entwickelte Deep-Learning-Pipelines zur Segmentierung und volumetrischen Quantifizierung der äußeren Augenmuskeln bei Thyroid Eye Disease; verglich die Ergebnisse mit Expertenmessungen, um robuste klinische Biomarker abzuleiten.
- Implementierte durchgängige, automatisierte Workflows, die Datenerfassung/-aufbereitung, Annotation, Training/Validierung und Deployment für reproduzierbare Forschung abdecken.
- Leitete funktionsübergreifende Zusammenarbeit mit Radiologen, Klinikern und Bioinformatikern, um rechnergestützte Methoden in biomedizinische Studien zu übertragen.
Mai 2021 - Aug. 2021
4 MonatenBeijing, China
Praktikant im Bereich Biotechnologie
StoneWise Biotechnology
- Implementierte moderne Wirkstoff-Ziel-Wechselwirkungs-(DTI)-Algorithmen für In-silico-Screenings.
- Sammelte praktische Erfahrung mit industriellen Prozessen und Pipelines in der Wirkstoffforschung.
Zusammenfassung
Forscher im Bereich Computational Biology und ML mit umfassender Erfahrung im Aufbau reproduzierbarer Daten- und Modell-Pipelines in Genomik, Proteomik, medizinischer Bildgebung und Wirkstoff-Ziel-Wechselwirkungs-Modellierung. Erfahren darin, Forschung in praktische biomedizinische Anwendungen umzusetzen, eng mit Klinikern und Wissenschaftlern zusammenzuarbeiten und automatisierte Abläufe von Datenerfassung und -aufbereitung bis zum Modelltraining, zur Validierung und Bereitstellung zu liefern.
Fähigkeiten
- Computergestützte Biologie, Genomik- & Proteomik-analyse
- Entwurf & Analyse Von Wissensgraphen
- Medizinische Bildanalyse (Mrt/ct)
- Modellierung Von Wirkstoff-ziel-wechselwirkungen
- Reproduzierbare Pipelines & Automatisierung
- Programmierung: Python (Numpy, Pandas), Sql, Bash
- Ml/dl: Pytorch, Tensorflow, Scikit-learn; Cnns, Attention-modelle (Z. B. Aranet), Überwachtes/unkontrolliertes Lernen, Modellvalidierung, Erklärbarkeit
- Bioinformatik: Biopython, Networkx, Rdkit, Deeppurpose, Therapeutic Data Commons (Tdc)
- Branchentools: Neo4j, Networkx (Graphen); Cobra/cobrapy (Flussbilanz); Pandas, Numpy, Matplotlib, Seaborn, Plotly (Analyse/visualisierung)
- Dev & Reproduzierbarkeit: Docker, Git
- Projektmanagement Und Versuchsdesign
- Wissenschaftliches Schreiben Und Präsentationen
- Zusammenarbeit In Funktionsübergreifenden Teams
- Latex
- Computergestützte Biologie
- Bioinformatik
- Wissensgraph
- Medizinische Bildgebung
- Mrt
- Dti
- Wirkstoff-ziel-wechselwirkung
- Proteomik
- Genomik
- Pytorch
- Tensorflow
- Scikit-learn
- Neo4j
- Cobrapy
- Docker
- Git
- Reproduzierbare Pipelines
Sprachen
Chinesisch
VerhandlungssicherEnglisch
FortgeschrittenAusbildung
Sept. 2016 - März 2022
Beijing Institute of Technology, Fakultät für Chemie und Chemieingenieurwesen
Ph.D., Chemieingenieurwesen und Technologie · Chemieingenieurwesen und Technologie · Beijing, China
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