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