Anuncio: El grupo de investigación de Genómica Evolutiva en Plantas (SICA id BIO359), dirigido por el Profesor Lorenzo Carretero Paulet, busca candidat@s para solicitar un contrato predoctoral en la convocatoria de formación del profesorado universitario 2023 del Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades que acaba de publicarse (FPU2023). La tesis doctoral se realizaría en el en el marco de un proyecto de investigación financiado por el plan nacional del Ministerio de Ciencia e Innovación: PlantEvolGen, New approaches to the study of the evolution of new genes and novel gene functions in plants (PID2020-113277GB-I00).
Título del proyecto de tesis: Nuevas aproximaciones basadas en aprendizaje automático para el modelado de la evolución de genes duplicados.
Descripción del proyecto de tesis: La duplicación génica proporciona la fuente principal de material genético en bruto sobre el que la mutación, la selección, el flujo génico y / o la deriva génica pueden actuar para evolucionar funciones génicas nuevas o novedosas. Se conocen numerosos ejemplos de genes duplicados en el origen de innovaciones evolutivas y adaptaciones morfológicas y metabólicas clave de las plantas, incluidos rasgos agronómicos favorables. Para entender completamente la contribución de los genes duplicados a la innovación evolutiva y la adaptación biológica es necesario descifrar los mecanismos que dirigen el destino evolutivo y funcional de los mismos, y que van a determinar en última instancia sus probabilidades de retención después de la duplicación, es decir, su duplicabilidad.
El proyecto contempla los siguientes objetivos principales:
1. Proporcionar un marco de clasificación basado en aprendizaje automático para predecir la duplicabilidad a partir de un conjunto de características de los genes y sus productos seleccionadas como variables predictivas.
2. Identificar el conjunto completo de mecanismos moleculares y fuerzas evolutivas que explican la duplicabilidad.
3. Testar supuestos específicos de la llamada hipótesis del balance de dosis, incluidos los relativos a la contribución diferencial del mecanismo de duplicación a la duplicabilidad.
4. Modelar con éxito la complejidad inherente a la evolución de los genes duplicados integrando un gran el volumen de datos (gen)-ómicos.
Se trata de un proyecto multidisciplinar que integra bioinformática y genómica evolutiva dentro de un marco de estadística inferencial y aprendizaje automático. El proyecto contempla colaboraciones y estancias con investigadores de dentro y fuera de la UAL.
Perfil de los/las candidato/as: Deben tener iniciativa, automotivación, capacidad para trabajar en un equipo multidisciplinar y un interés genuino en biología evolutiva y genómica. Se espera que el/la candidato/a seleccionado/a contribuya al diseño de software y/o pipelines computacionales, al análisis de los resultados y la redacción de comunicaciones científicas para congresos y artículos de investigación, que adquiera experiencia docente y supervise estudiantes de pregrado y máster, y que participe de otros proyectos de investigación del grupo actualmente en curso o para los que se espera obtener financiación. Por lo tanto, el/la candidato/a debería contar, con experiencia en análisis de datos -ómicos, conocimiento de un lenguaje de programación, preferiblemente LINUX Shell, R, PERL y / o Python, así como excelentes habilidades de comunicación oral y escrita tanto en español como en inglés.
Requisitos de los/las candidato/as:
• Grado preferiblemente en bioinformática, biología o biotecnología, aunque se considerarán también candidato/as graduado/as en matemáticas, informática, física, química o ingeniería electrónica obtenido en 2019 o en años posteriores.
• Expediente académico del grado con nota media igual o superior a 8.
• Estar matriculado en el curso 2023-2024 en un programa de doctorado o en un máster universitario oficial que de acceso a un programa de doctorado en el curso 2024-2025.
Interesad@s que cumplan los requisitos de la convocatoria y del anuncio enviad una breve carta de motivación, CV y expediente académico a Lorenzo Carretero Paulet (lpaulet@ual.es) antes del próximo 5 de febrero de 2024.
Pabellón de Historia Natural UAL
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Researcher Id: Z-2744-2019
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