Bolsa de TT-V em Bioinformática

Level 5-Technical Training Fellowship in Bioinformatics

Nº: 7499

Área de conhecimento: Ciência da Computação

Field of knowledge: Computer science

Nº do processo FAPESP: 2021/10577-0

FAPESP process: 2021/10577-0

Título do projeto: Aplicação de métodos de inteligência artificial em genômica estrutural comparativa

Project title: Applying artificial intelligence methods in comparative structural genomics

Área de atuação: Bioinformática

Working area: Bioinformatics

Quantidade de vagas: 1

Number of places: 1

Pesquisador responsável: Shaker Chuck Farah

Principal investigator: Shaker Chuck Farah

Unidade/Instituição: Instituto de Ciências Biomédicas, Universidade de São Paulo (ICB-USP)

Unit/Instituition: Instituto de Ciências Biomédicas, Universidade de São Paulo (ICB-USP)

Data limite para inscrições: 10/11/2024

Deadline for submissions: 2024-11-10

Publicado em: 17/10/2024

Publishing date: 2024-10-17

Localização: Av Professor Lineu Prestes, 1374 (ICB II), São Paulo

Locale: Av Professor Lineu Prestes, 1374 (ICB II), São Paulo

E-mail para inscrições: cepid-b3@iq.usp.br

E-mail for proposal submission: cepid-b3@iq.usp.br

  • Resumo

    Esta vaga de Treinamento Técnico nível cinco (TT-V) insere-se no âmbito do Centro de Pesquisa em Biologia de Bactérias e Bacteriófagos (CEPID B3), um dos CEPIDs apoiados pela FAPESP cuja sede está localizada no Instituto de Ciências Biomédicas (ICB-USP).

    O bolsista irá desenvolver novos métodos, software e rotinas de análise (pipelines) em genômica comparativa de bactérias e fagos. O bolsista irá:

    - Instalar softwares de predição de estrutura tridimensional de proteínas, ajustando-os e adaptando-os para atender demandas elevadas;
    - Aperfeiçoar nossa biblioteca Python de pipelines de análise de genômica comparativa, expandindo o uso de métodos de inteligência artificial;
    - Desenvolver rotinas para integração dos métodos de aprendizado profundo e várias técnicas de agrupamento baseadas em similaridade de sequências e estruturas;
    - Implementar novas interfaces web para os componentes da biblioteca de contexto genômico;
    - Conectar os resultados de contexto genômico a um banco de dados SQL;
    - Otimizar a paralelização desses pipelines.

    Requisitos mínimos:

    - Doutorado em bioinformática, ciência de dados/computação, física/biofísica, estatística ou em área afins, sempre que envolvendo uso e/ou desenvolvimento de métodos de aprendizado de máquina;
    - Experiência no desenvolvimento de scripts e domínio de linguagens Python, R e/ou C/C++;

    Diferenciais:

    - Experiência no desenvolvimento de algoritmos de análise em bioinformática;
    - Conhecimento de métodos análises de dados e proficiência no uso de estatística;
    - Experiência no desenvolvimento de métodos de aprendizado de máquina/IA.

    Encaminhar CV, carta de motivação e de recomendação por e-mail.

    Mais informações sobre requisitos e benefícios da Bolsa FAPESP TT-V estão disponíveis em https://fapesp.br/3098 e https://fapesp.br/3162.

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