Bolsista irá desenvolver, treinar e avaliar a precisão de um modelo de classificação para identificar exosítios de proteínas com base em estruturas tridimensionais (foto: Unesp)
Pós-doutorado em biologia computacional na Unesp de São José do Rio Preto
19 de dezembro de 2022
Bolsista irá desenvolver, treinar e avaliar a precisão de um modelo de classificação para identificar exosítios de proteínas com base em estruturas tridimensionais
Pós-doutorado em biologia computacional na Unesp de São José do Rio Preto
Bolsista irá desenvolver, treinar e avaliar a precisão de um modelo de classificação para identificar exosítios de proteínas com base em estruturas tridimensionais
19 de dezembro de 2022
Bolsista irá desenvolver, treinar e avaliar a precisão de um modelo de classificação para identificar exosítios de proteínas com base em estruturas tridimensionais (foto: Unesp)
Agência FAPESP – O Projeto Temático “Exosítios de proteínas, sítios crípticos e moonlighting: identificação, mapeamento funcional e efeitos de alteração estrutural” dispõe de uma oportunidade de pós-doutorado em biologia computacional com bolsa da FAPESP. O prazo de inscrição se encerra no dia 30 de dezembro de 2022.
Com atividades exercidas no Instituto de Biociências, Letras e Ciências Exatas da Universidade Estadual Paulista (Unesp), campus de São José do Rio Preto, o projeto está centrado em proteínas de relevância biológica, para entender suas interações com peptídeos e com outras proteínas para discernir seus possíveis papéis múltiplos.
O bolsista irá desenvolver, treinar e avaliar a precisão de um modelo de classificação para identificar exosítios de proteínas com base nas suas estruturas tridimensionais; desenvolver um pipeline para identificar possíveis proteínas de interação; identificar os parceiros proteína-proteína que interagem por meio da ligação em loci de exosítios; e realizar triagem virtual de compostos do banco de dados ZINC nos exosítios identificados das proteínas-alvo para propor possíveis candidatos a fármacos.
O candidato deve ter doutorado em biofísica, física, matemática ou ciência da computação, com ênfase em biologia estrutural computacional. São considerados diferenciais: experiência em Linux, alguma linguagem de programação e MySQL, além de conhecimentos em análise estatística multivariada e SHAP, redes neurais ou machine learning e triagem virtual.
Os interessados devem enviar curriculum vitae, uma carta de apresentação e, se possível, tese e uma cópia das publicações relevantes para o e-mail do coordenador do projeto, o professor Raghuvir Krishnaswamy Arni (raghuvir.arni@unesp.br).
Mais informações sobre a vaga em: www.fapesp.br/oportunidades/5625.
A oportunidade de pós-doutorado está aberta a brasileiros e estrangeiros. O selecionado receberá Bolsa de Pós-Doutorado da FAPESP no valor de R$ 8.479,20 mensais e Reserva Técnica equivalente a 10% do valor anual da bolsa para atender a despesas imprevistas e diretamente relacionadas à atividade de pesquisa.
Caso o bolsista de PD resida em domicílio fora da cidade na qual se localiza a instituição-sede da pesquisa e precise se mudar, poderá ter direito a um auxílio-instalação. Mais informações sobre a Bolsa de Pós-Doutorado da FAPESP estão disponíveis em www.fapesp.br/bolsas/pd.
Outras vagas de bolsas, em diversas áreas do conhecimento, estão no site FAPESP-Oportunidades, em www.fapesp.br/oportunidades.
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