Bolsa de Capacitação Técnica (TT-4) da FAPESP no Projeto: Redes Regulatórias e Sinalização Associadas à Cana-de-açúcar

Título: Desenvolvimento de ferramentas de bioinformática para a plataforma SUCEST-FUN

Enviar Currículo e Histórico Escolar Atualizados da Graduação e Pós-Graduação até 16/08 para: glmsouza@iq.usp.br , milton.nishiyama@butantan.gov.br

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).

Resumo do Projeto da Bolsa

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 sequenciamento do genoma, transcriptoma e metaboloma dessa gramínea. O SucestFunDB é uma plataforma integrativa e colaborativa que utiliza ferramentas in house e open source e temos interesse no desenvolvimento de novas ferramentas para a análise e integração dos dados ômicos a partir de métodos estatísticos e de aprendizado de máquina obtidos ao longo do projeto e que estão armazenados no banco de dados (SUCESTFunDB - http://sucest-fun.org/wsapp).

O Projeto 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;
• Conhecimento avançado em linguagem Java, JavaScript, Perl e R;
• Experiência em modelagem de Bancos de Dados e linguagem SQL;
• Inglês intermediário.