Nível da vaga
Iniciação Científica
Última atualização em: 05/05/22
Iniciação Científica
Abordagem integrativa e multi-ômica na priorização de alvos contra patógenos de importância clínica
O Laboratório Nacional de Computação Científica (LNCC) disponibiliza, através do PROGRAMA CAPES DE COOPERAÇÃO ESTRATÉGICA COM O SUL GLOBAL - COOPBRASS, uma a duas Bolsas de Pós-doutorado de missão de estudo no exterior para atuar no grupo de Bioinformática da Universidad Nacional Autonoma de Mexico (UNAM), em Mérida Yucatán, México.
O valor da bolsa será de US$2.100,00 (dois e mil e cem dólares mensais + auxílio instalação + auxílio deslocamento + auxílio Seguro Saúde, valores pagos segundo Portaria CAPES no 1, de 3 de janeiro de 2020), para início em Novembro de 2022 e vigência de 12 meses, visando a pesquisa científica em Bioinformática e Modelagem Computacional e Molecular.
A posição PD estará sob a supervisão dos professores: Marisa Fabiana Nicolas (LNCC/MCTI http://lattes.cnpq.br/0717161560405537) e Ernesto Perez-Rueda (UNAM https://openwetware.org/wiki/User:Ernesto_Perez-Rueda).
Objetivos: Desenvolvimento de pesquisa científica vinculada ao Projeto CAPES COOPBRASS intitulado: “Abordagem integrativa e multi-ômica na priorização de alvos contra patógenos de importância clínica”, coordenado pela Dra. Marisa Fabiana Nicolás (LNCC, instituição principal do projeto).
Principais atividades do Projeto: trabalhar junto com a equipe multidisciplinar em bioinformática, computação e biotecnologia; onde estamos interessados em redes metabólicas e regulatórias, modelagem estrutural de proteínas e aprendizagem de máquina. Nossa equipe está atuando na integração de dados genéticos, estruturais, e ômicos aplicando métodos bioinformáticos, computacionais e biotecnológicos para priorizar alvos moleculares para novas abordagens terapêuticas contra principais patógenos clínicos (Pseudomonas aeruginosa, Staphylococcus aureus e Klebsiella pneumoniae).
Bolsa $ 2100,00 (CAPES) por 12 Meses
Presencial
UNAM - Universidad Nacional Autonoma de Mexico
De 05/05/22 até 20/06/2022 às 13:59
01/11/22
Última atualização em: 05/05/22
Requisitos do perfil: i) ser brasileiro ou estrangeiro com visto permanente no Brasil; ii) o candidato deverá ter Doutorado em uma das seguintes áreas: Bioinformática, Biologia, Bioquímica, Biofísica, Genética, Modelagem Computacional, Ciência da Computação ou relacionadas; iii) não ter sido agraciado anteriormente com bolsa Pós-doutorado no exterior, ou no mesmo Programa, com financiamento por agência nacional pública de fomento.
Desejável alguns dos seguintes conhecimentos:
- Familiaridade com recursos, formatos e conceitos gerais de bioinformática;
- Linguagens de programação (R, Python e/ou Perl);
- Compreensão de genética e sua relação com doenças infecciosas;
- Mentalidade analítica e crítica para implementar algoritmos em biologia computacional;
- Conhecimento prático de aprendizado de máquina;
- Interesse em ferramentas de código aberto;
- Experiência em redação de artigos científicos.
O candidato deve ter as seguintes soft skills:
- Boa capacidade de comunicação e apresentação;
- Capaz de trabalhar de forma independente, mas com um bom espírito de equipe;
- Boas habilidades organizacionais;
- Fluência em inglês e/ou espanhol necessária para interagir com a equipe;
- Interesse em trabalhar em um ambiente internacional.
Email para inscrições: [email protected]
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Uma agência de fomento é uma organização governamental ou não governamental responsável por promover e financiar o desenvolvimento científico, tecnológico, social e cultural de um país ou região. Essas agências têm como objetivo principal fornecer suporte financeiro e recursos para impulsionar a pesquisa, a inovação e o avanço em diferentes áreas do conhecimento.
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Bolsa de pesquisa é um incentivo financeiro a indivíduos e grupos de pesquisa Este recurso tem como intuito permitir os pesquisadores se concentrarem em suas atividades de pesquisa sem se preocuparem com questões financeiras. Bolsas são usualmente geridas por instituições e grupos de pesquisa e endereçadas a indivíduos por um processo seletivo próprio.
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