娜 吴

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• 位置: 深圳, 中国
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简介

四年专注于高通量测序数据分析和生物信息流程开发，熟练运用Python、R和Linux命令行工具处理基因组、转录组和蛋白质组数据。成功建立自动化分析管道，将数据处理效率提升30%，并为多项生物医学研究项目提供关键数据支持。

在基因组变异检测、功能富集分析和生物标志物筛选方面拥有深厚经验，致力于将复杂的生物数据转化为可操作的见解，以推动疾病机制研究和药物发现。

工作经历

高级生物信息技术员, 华大基因 -- 深圳, 中国

三月 2021 – 至今

• 主导开发并优化二代测序（NGS）数据分析流程，包括WGS、WES和RNA-seq数据，处理能力达到每月500+样本。

• 利用Python和R语言编写定制脚本，实现自动化数据质控、比对、变异检测和差异表达分析，将报告生成时间缩短25%。

• 参与多个肿瘤基因组学研究项目，负责突变特征分析、CNV检测和融合基因鉴定，为临床研究提供准确数据支持。

• 协同研发团队，将新的算法和工具整合到现有生物信息平台，提升数据分析的准确性和效率。

生物信息技术员, 迈瑞生物医疗电子股份有限公司 -- 深圳, 中国

七月 2019 – 二月 2021

• 负责高通量测序数据的初步处理和质量评估，包括原始数据过滤、适配体去除和序列比对。

• 协助科学家进行基因表达谱分析和通路富集分析，为体外诊断（IVD）产品的研发提供数据支持。

• 维护和管理生物信息服务器及数据存储系统，确保数据安全和分析环境的稳定运行。

• 编写详细的技术文档和操作指南，培训新入职团队成员使用生物信息工具。

教育背景

中国科学院深圳先进技术研究院, 生物信息学 硕士 -- 深圳, 中国

九月 2016 – 六月 2019

武汉大学, 生物技术 学士 -- 武汉, 中国

九月 2012 – 六月 2016

技能

编程语言与工具: Python, R, Bash/Shell, SQL, Git, Snakemake, Nextflow

生物信息学软件: BWA, GATK, samtools, bedtools, STAR, HISAT2, DESeq2, edgeR, FastQC, MultiQC

数据分析与统计: 高通量测序数据分析 (WGS, WES, RNA-seq, scRNA-seq), 基因组变异检测, 差异表达分析, 功能富集分析, 生物标志物筛选, 统计建模

操作系统与环境: Linux/Unix, HPC集群管理, Docker, Singularity

数据库: MySQL, PostgreSQL, NoSQL (MongoDB基础)