Разыскиваю новоиспеченного магистра или специалиста для превращения в аспиранта-биоинформатика под моим руководством.
Специализация аспирантуры - "молекулярная биология".
Территориально - Пущино (ИБ РАН), условия - рабские, воздух - чистый,
публикации и коллаборации - отличные, грибы - в лесу, общежитие -
предоставляется.
Основная тематика заявлена ниже, но возможно и приветствуется участие в смежных проектах.
Резюме предварительно присылать на ivan-dot-kulakovskiy-at-gmail-dot-com
Лайк-шер-репост-и прочее.
===============================================================
Вычислительный анализ ДНК-паттернов связывания факторов транскрипции эукариот
Современные высокопроизводительные методы предоставляют детальную информацию о характерных коротких паттернах, описывающих сайты связывания
факторов транскрипции эукариот, как in vitro так и in vivo. Информация
о таких паттернах ("мотивах")
позволяет проводить разметку регуляторных последовательностей,
предсказывать гены-мишени регуляторных каскадов и фунциональные
эффекты индивидульных геномных вариантов и мутаций. Основной проект посвящен развитию известной базы данных HOCOMOCO (http://hocomoco.autosome.ru/) и сопутствующих компьютерных
методов (в том числе с использованием машинного обучения, см. например https://biomolecula.ru/articles/mechtu-vyzyvali)
для идентификации и верификации мотивов с использованием различных типов экспериментальных данных.
Проект предполагает возможности коллаборации с международными
консорциумами (например, http://thegreco.org/) и хорошие публикации (см. https://scholar.google.com/citations?hl=en&user=0..).
Участие в смежных проектах, проводимых в лаборатории, приветствуется. Минимальные требования: средний уровень программирования на любом языке и готовность учиться новым языкам при необходимости, базовое знание английского на уровне понимания научных статей биологического профиля и технической документации программ, опыт работы над биоинформатическим проектом.
Плюсами будут продвинутые навыки по любому из пунктов, знание основ математической статистики, наличие релевантных научных публикаций.
Подробности по обучению в аспирантуре и другие темы,
предлагаемые ИБ в этом году и подразумевающие экспериментальную
работу в лаборатории, представлены по ссылке: https://protres.ru/news/priem-v-aspiranturu-2020