Umeå universitet är ett av Sveriges största lärosäten med över 37 000 studenter och cirka 4 700 anställda. Vid universitetet finns en mångfald av utbildningar av hög kvalitet och världsledande forskning inom flera vetenskapsområden, och här gjordes den banbrytande upptäckten av gensaxen CRISPR-Cas9 som tilldelats Nobelpriset i kemi. Vid Umeå universitet är allt nära. Våra sammanhållna campus gör det lätt att mötas, samarbeta och utbyta kunskap, något som gynnar en dynamisk och öppen kultur.
Den samhällsomvandling och de stora gröna investeringar vi ser i norra Sverige skapar enorma möjligheter och komplexa utmaningar. För Umeå universitet handlar det om att bedriva forskning om – och mitt i – ett samhälle i omvandling. Men också om att leverera utbildningar för regioner som behöver expandera fort och hållbart. Det är helt enkelt här framtiden skapas.
Doktorand inom växtbiologi med fokus på barrträdsgenomik
Institutionen för fysiologisk botanik (Umeå universitet, Umeå Plant Science Centre) söker en doktorand i växtbiologi med förväntat startdatum 1 november 2024 eller enligt överenskommelse. Sista ansökningsdag är 2 september 2024
Umeå Plant Science Centre (UPSC) är en av de starkaste forskningsmiljöerna för växtbiologisk grundforskning i Europa. Forskningen vid UPSC omfattar ett brett spektrum inom växtbiologi inkluderande ekologi, beräkningsbiologi, genetik, fysiologi, biokemi, cellbiologi och molekylärbiologi (se www.upsc.se). Institutionen för fysiologisk botanik, som är en del av Umeå Plant Science Centre, utlyser nu en doktorandanställning.
Projektbeskrivning
Nya DNA-sekvenseringstekniker med hög kapacitet genererar numera genomsekvenser även för större genomstorlekar, till exempel barrträd (10-40 Gb, 3-15 gånger större än det mänskliga genomet), vete (15 Gb), axolotlsalamander (32 Gb) och jättelungfisk (43 Gb). Genomannotering (identifiering av olika funktionella sekvenselement) utgör en stor utmaning vid analys av stora genom, till exempel för att identifiera transposabla element (TE), vilka utgör en dominerande komponent i de flesta växtgenom, särskilt de stora genomen. Deep-learning-modeller (används bland annat inom datorseende och naturlig språkbehandling), kan avkoda högdimensionella genomsekvenser i vektorer och förklara sekvensens komplexitet. Dessa modeller erbjuder lovande lösningar för effektiv identifiering av sekvenselement (såsom TE) från genomsekvenser.
Doktorandprojektet fokuserar på växtgenomik och utvecklingen av ett djupinlärningsdrivet beräkningsverktyg. (1) Detta projekt syftar till att utveckla nya djupinlärningsdrivna verktyg för TE-identifiering för att ytterligare minska beräkningsbehovet för stor genomanalys. (2) För att utveckla ett sådant effektivt beräkningsverktyg kommer detta projekt först att konstruera en omfattande TE-datauppsättning för att fånga sekvensdiversiteten hos TE genom att samla in sekvens data från hundratals växtarter. (3) Detta projekt kommer också att undersöka TEs integrationsmönster i genomet för att förutsäga TE-insättning från genomsekvenser. Detta projekt kommer potentiellt att utveckla en uppsättning nya analytiska verktyg och ge en bättre bild av TE evolution och integrationsmönster.
Doktoranden ska utveckla och tillämpa djupinlärningsdrivna metoder för att öka vår förståelse för komplexiteten hos TE i stora växtgenom. Arbetet kommer ske i gränserna mellan maskininlärning, beräkningsbiologi och molekylärbiologi i samarbete med experimentalister och beräkningsforskare inom ett brett spektrum av discipliner.
Kvalifikationer
Grundläggande behörighet har den som har avlagt en examen på avancerad nivå, fullgjort kursfordringar om minst 240 högskolepoäng, varav minst 60 högskolepoäng på avancerad nivå eller på något annat sätt inom eller utom landet förvärvat i huvudsak motsvarande kunskaper. För att uppfylla kravet på särskild behörighet att antas till utbildning på forskarnivå i växtbiologi vid Umeå Plant Science Centre krävs att den sökande fullgjort kursfordringar om minst 90 högskolepoäng på avancerad nivå från kurser relevant för forskningsområdet. Av dessa måste minst 30 högskolepoäng vara från kurser med direkt relevans för projektet, eller på något annat sätt inom eller utom landet förvärvat i huvudsak motsvarande kunskaper.
För den här anställningen söker vi en person som är intresserad av växtbiologi och maskininlärning. Du ska ha en akademisk bakgrund inom växtbiologi, maskininlärning, bioinformatik eller ett relaterat område. Följande prestationer, färdigheter och/eller kunskaper krävs också:
Erfarenhet av molekylärbiologiska standardtekniker eller maskininlärning.
Mycket goda skriftliga och muntliga färdigheter i engelska.
Färdigheter i att arbeta med datorer och programmering, t.ex. i Linux Shell, R, Python, Julia osv.
Som doktorand förväntas du ha en aktiv roll i utvecklandet av ditt projekt och i institutionens arbete. Du förväntas ha ett vetenskapligt, välstrukturerat, flexibelt och resultat orienterat arbetssätt. Kandidaterna bedöms utifrån kvalifikationer och förmodad förmåga att tillgodogöra sig doktorandutbildningen.
Ansökan
Du ansöker senast den 2 september 2024 via vårt rekryteringssystem. Ansökan ska vara skriven på engelska (företrädesvis) eller svenska och ska innehålla:
Ett personligt brev som sammanfattar dina kvalifikationer, vetenskapliga intressen och motivering till ansökan (max 2 sidor).
CV
Styrkta kopior av intyg från högre utbildning.
Master uppsats eller motsvarande samt kopia av eventuella relevanta publikationer
Styrkta kopior av intyg från högre utbildning.
Kontaktinformation till två referenser.
Kontakt
Om du har frågor om anställningen, vänligen kontakta universitetslektor Jian-Feng Mao (jianfeng.mao@umu.se).
Umeå universitet vill erbjuda en jämställd och jämlik miljö där öppna samtal mellan människor med olika bakgrund och perspektiv lägger grunden för lärande, skaparkraft och utveckling. Vi välkomnar därför personer med olika bakgrunder och erfarenheter att söka den aktuella anställningen.
Till bemannings- och rekryteringsföretag och till dig som är försäljare: Vi undanber oss vänligen men bestämt direktkontakt med bemannings- och rekryteringsföretag samt försäljare av ytterligare jobbannonser.
