At the Biomedical Data Science Lab, led by Professor Je-Keun Rhee, we are dedicated to advancing cancer genomics/epigenomics, multi-omics data analysis, and machine learning-driven biomedical research. Our lab leverages cutting-edge deep learning models, and computational/statistical methodologies to explore complex biological systems and develop innovative solutions for precision medicine.

숭실대학교 의생명데이터과학 연구실에서는 암 유전체학/후성유전체학, 멀티오믹스 데이터 분석, 기계 학습 기반 의생명과학 연구를 발전시키는 데 주력하고 있습니다. 본 연구실은 최신 딥 러닝 모델과 계산 및 통계 방법론 등을 활용하여 복잡한 생물학적 시스템을 탐색하고 정밀 의학을 실현시키기 위한 기초 연구를 수행하고 있습니다.

숭실대학교 의생명데이터과학 연구실에서는 다음 중 하나 이상을 만족하시는 모든 분들을 환영합니다.

• 딥러닝 등 기계학습 기술을 활용한 데이터 분석에 관심있는 분

• 정보학적 기술을 활용하여 분자/세포 생물학 연구를 진행하실 분

• 실제 환자 데이터를 이용하여 암을 비롯한 다양한 질병 관련 정보학적 분석을 해보고 싶으신 분

• 생물학적 지식은 부족하더라도 알고리즘이나 기계학습 모델에 관심 있으신 분

• 의생명 데이터를 이용하여 통계 분석을 해보실 분

• 새로운 연구를 위한 도전 의식이 가득하신 분

• 동료들과 자유롭게 디스커션하며 서로의 연구를 함께 발전시켜나가실 분

본 연구실에서는 학부생 인턴, 대학원생, post-doc 및 연구원을 상시 모집하고 있으니 관심있으신 분들은 지도교수 메일로 지원하시기 바랍니다.

• 학부생 인턴: 프로그래밍이나 통계 분석 경험이 있는 학생 및 졸업 전까지 SCI급  논문 작성을  할 수 있는 학생 위주로 선발

• 대학원생: 매 학기 선발. 학부 전공 무관. 프로그래밍 경험이 없어도 지원 가능하나, 연구실 합류 후 단기간(약 6개월) 내에 R, Python, Linux 등의 사용 능력이 일정 수준 이상 도달할 수 있어야 함.

• Post-doc 및 연구원: 전공 무관. Bioinformatics 관련 경험이 없더라도 기본적인 데이터 분석 역량 보유시 우대