CONVOCATORIA UNIVERSIDAD LAVAL – SINC(I) UNL-CONICET
Objetivo del proyecto
Desarrollo de modelos basados en MACHINE LEARNING para identificar biomarcadores no invasivos que determinen quién está en riesgo de desarrollar demencia o daño cardiovascular después de la infección por SARS-CoV-2. Se espera diseñar modelos ML para diagnósticos precisos de COVID-19 agudo y long-COVID.
Lugar de trabajo
Se tendrá la posibilidad de trabajar en los dos laboratorios de los directores de beca: Dr. Sébastien S. Hébert (Universidad Laval, Ciudad de Quebec, CANADA) y Dra. Georgina Stegmayer (Universidad Nacional del Litoral, Santa Fe, ARGENTINA). Comienzo en marzo/abril de 2023.
El Dr. Sébastien S. Hébert es biólogo molecular y celular especializado en disfunción del ARN en trastornos neurodegenerativos. Fue el primero en descubrir perfiles globales de microARN en el cerebro con enfermedad de Alzheimer (EA). El Dr. Hébert es profesor titular en el Departamento de psiquiatría y neurociencias de la Universidad Laval e investigador principal del Centro de Investigación CHU de Québec (CRCHU). Explora la diversidad, el papel y el impacto de los ARN codificantes y no codificantes en la demencia utilizando modelos humanos, de ratón, primates y celulares.
La Dra. Georgina Stegmayer se especializa en inteligencia artificial y aprendizaje automático. Es profesora del Departamento de Informática de la Universidad Nacional del Litoral (UNL) e investigador principal del Instituto sinc(i), Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET). Es la líder del laboratorio de bioinformática en sinc(i), cuyo objetivo es desarrollar nuevos algoritmos de aprendizaje automático para datos biológicos, proporcionando tecnologías innovadoras para el avance de la bioinformática. En 2020, su equipo descubrió microARNs en el genoma del SARS-CoV-2 con modelos de aprendizaje profundo.
El/la candidato/a utilizará datos de secuenciación de ARNm y ARN pequeño, combinados con información epidemiológica, clínica y biológica de personas con COVID-19, demencia o accidente cerebrovascular para identificar nuevos marcadores biológicos, con machine learning.
Requisitos
Título de grado en Ciencias de la Computación, Ing. en Informática, Ing., en Sistemas, Lic. en Bioinformática, Lic. en Biología, Lic. en Biotecnología o similares. Con un fuerte interés en programación y machine learning.
Extras
Conocimientos de programación en Python, scikit-learn y/o PyTorch serán altamente apreciados.
Monto de la beca
21.000$ CAD (15.600 USD) por año por 3 años.