Bolsa de TT-IV em Bioinformática e Computação

Level 4-Technical Training Fellowship in Bioinformatics and Computing

Nº: 4321

Área de conhecimento: Ciência da Computação

Field of knowledge: Computer science

Nº do processo FAPESP: 2014/50921-8

FAPESP process: 2014/50921-8

Título do projeto: Desenvolvimento de ferramentas de bioinformática para integração de dados na plataforma SUCEST-FUN

Project title: Development of bioinformatics tools for data integration at SUCEST-FUN platform

Área de atuação: Bioinformática e Computação

Working area: Bioinformatics and Computing

Quantidade de vagas: 1

Number of places: 1

Pesquisador responsável: Glaucia Mendes Souza

Principal investigator: Glaucia Mendes Souza

Unidade/Instituição: Instituto de Química – USP

Unit/Instituition: Instituto de Química – USP

Data limite para inscrições: 30/06/2021

Deadline for submissions: 2021-06-30

Publicado em: 10/06/2021

Publishing date: 2021-06-10

Localização: Av. Prof. Lineu Prestes, 748, Cidade Universitária, São Paulo

Locale: Av. Prof. Lineu Prestes, 748, Cidade Universitária, São Paulo

E-mail para inscrições: glmsouza@iq.usp.br

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

  • Resumo

    O Laboratório de Transdução de Sinal do Instituto de Química da USP realiza estudos de Biologia de Sistemas com a cana-de-açúcar e para isso produz e analisa dados de genômica, transcriptômica e metabolômica dessa gramínea, os quais estão armazenados no SucestFunDB (http://sucest-fun.org/wsapp). Sigla para “Sugarcane Functional Genomics Database”, trata-se de uma plataforma desenvolvida em java, integrativa e colaborativa que utiliza ferramentas in house e open source.

    O projeto da bolsa tem como objetivo principal a evolução do banco de dados do Sucest-FunDB 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, JavaWeb, JavaScript, e R;

    • Experiência em modelagem de Bancos de Dados e linguagem SQL;

    • Inglês intermediário.

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

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