Bolsa de TT-IV em Bioinformática
Level 4-Technical Training Fellowship in Bioinformatics
Nº: 3781
Área de conhecimento: Bioquímica
Field of knowledge: Biochemistry
Nº do processo FAPESP: 2014/50921-8
FAPESP process: 2014/50921-8
Título do projeto: Redes regulatórias e sinalização associadas à cana energia
Project title: Signaling and regulatory network studies associated to the energy cane
Área de atuação: Bioinformática
Working area: Bioinformatics
Quantidade de vagas: 1
Number of places: 1
Pesquisador responsável: Gláucia Mendes Souza
Principal investigator: Gláucia Mendes Souza
Unidade/Instituição: Instituto de Química da Universidade de São Paulo
Unit/Instituition: Instituto de Química da Universidade de São Paulo
Data limite para inscrições: 15/08/2020
Deadline for submissions: 2020-08-15
Publicado em: 22/07/2020
Publishing date: 2020-07-22
Localização: Av. Prof. Lineu Prestes, 748, São Paulo
Locale: Av. Prof. Lineu Prestes, 748, São Paulo
E-mail para inscrições: milton.nishiyama@butantan.gov.br
E-mail for proposal submission: milton.nishiyama@butantan.gov.br
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Resumo
A Bolsa TT-4 se destina a graduado(a), especialista em TI com pelo menos dois anos de experiência após a graduação ou título de mestrado na área de TI ou Bioinformática, sem vínculo empregatício, com dedicação integral de 40 horas semanais às atividades de apoio ao projeto de pesquisa (bolsa no valor mensal de R$ 3.104,80 por um período de 12 meses, renovável por mais 12 meses).
O projeto tem como objetivo principal a evolução do banco de dados do Sucest-FunDB (http://sucest-fun.org/wsapp) e o desenvolvimento de novas metodologias e aplicações baseadas em métodos estatísticos e de aprendizado de máquina para integração de dados de larga escala de transcriptoma e metaboloma, com bancos de dados de ontologia de genes, vias de sinalização, entre outros, para inferência de novas relações e insights biológicos.
Requisitos mínimos:
• Conhecimentos em métodos de Bioinformática, Ciência da Computação e Estatística;
• Conhecimentos em análise multivariada e aprendizado de máquina para dados de “ômicas”;
• Conhecimentos avançado em linguagem Java, JavaScript, Perl e R;
• Experiência em modelagem de Bancos de Dados e linguagem SQL;
• Inglês intermediário.
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