|
Bioinformatika
Doktorský program,
Fakulta chemické technologie
Cílem DSP programu Bioinformatika je vychovat odborníky ve stejnojmenné vědní disciplíně, která je skloubením molekulární a buněčné biologie, biochemie, statistiky a počítačové vědy. Bioinformatika se zabývá vývojem nástrojů pro správu biologických databází, algoritmů pro zpracování molekulárně-biologických dat a metod pro analýzu, interpretaci a vyhledávání vztahů v těchto datech. U většiny řešených projektů je kladen důraz na biologickou stránku věci a jejich cílem je pochopení komplexních souvislostí ve studovaných biologických jevech. Řešíme však i témata orientovaná informatickým směrem z oblasti vývoje algoritmů či metod zpracování dat. UplatněníKombinace přírodovědného a informatického vzdělání dává absolventům DSP Bioinformatika dobré předpoklady uplatnit se v interdisciplinárních týmech. Absolventi naleznou uplatnění v široké škále oblastí, kde se zpracovávají data získaná instrumentální analýzou biologického vzorku. Při odchodu do praxe se mohou absolventi též opřít o širokou znalost informatiky a uplatnit se při vývoji softwarových technologií především pro oblast datové analytiky. Další uplatnění naleznou absolventi ve vědeckých infrastrukturách budovaných v ČR v rámci evropských operačních programů. Vzhledem k trvajícímu nedostatku expertů s takto koncipovaným interdisciplinárním vzděláním i mimo ČR se absolventi dobře uplatní také v zahraničí. Typické pozice, jež může zastávat absolvent DSP Bioinformatika: - výzkumník základního či aplikovaného výzkumu veřejného či soukromého sektoru v oblasti biomedicíny, klinické medicíny, medicinální a farmaceutické chemie, potravinářství, zemědělství, biotechnologií či kriminalistiky. Typické pozice jsou postdoc, programátor, research associate, research fellow, project leader, project manager. - vysokoškolský pedagog v oblasti bioinformatiky, výpočetní biologie a chemie nebo aplikované informatiky. Typické pozice jsou odborný asistent, asistent, lektor. - softwarový vývojář či datový analytik v IT firmách. - odborné pracovní pozice, které vyžadují organizační a analytické schopnosti a odbornou expertizu nejenom v bioinformatických oborech. Typické pracovní pozice zahrnují státní správu na nejvyšších manažerských úrovních, organizace, které se metodicky a organizačně věnují vědě a výzkumu, případně neziskové a osvětové organizace. Detaily programu
Vypsané disertační práce pro rok 2024/25Aplikace strojového učení v oblasti biochemie
AnotaceNaše laboratoř kombinuje nejnovější experimentální (např. hmotnostní spektrometrie, metabolomika, RNA-seq) a výpočetní (např. bioinformatika, molekulární sítě, strojové učení) přístupy a vyvíjí rychlé, obecně použitelné postupy pro objevování a využití bioaktivních molekul odvozených z rostlin. Hledáme talentovaného studenta pro vývoj modelů strojového učení za účelem predikce funkce enzymů zapojených do specializovaných biosyntetických drah.
kontaktujte vedoucího práce
Místo výkonu práce:
Ústav organické chemie a biochemie AV ČR, v. v. i.
Buněčná heterogenita nádorového mikroprostředí
AnotaceNádorové mikroprostředí výrazně ovlivňuje chování nádorů od jejich vzniku, přes proliferaci, až po vznik metastáz. Dizertační práce se bude zabývat heterogenitou buněčných typů přítomných v nádorovém mikroprostředí a heterogenitou buněk jednotlivých zastoupených typů, například nádorově asociovaných fibroblastů, a to pomocí funkčně genomických postupů na celogenomové úrovni a na úrovni jednotlivých buněk. Výsledky analýz budou statisticky zpracovány a interpretovány v kontextu buněčných signálních drah s cílem nalézt nové nádorové markery či terapeutické cíle.
kontaktujte vedoucího práce
Místo výkonu práce:
Ústav informatiky a chemie, FCHT, VŠCHT Praha
Epigenetické změny při nádorových onemocněních
AnotaceNádorové mikroprostředí výrazně ovlivňuje chování nádorů od jejich vzniku, přes proliferaci až po vznik metastáz. Epigenetické změny, které jsou velmi často pozorovány u nádorových buněk, velmi pravděpodobně ovlivňují i chování ostatních komponent nádorového mikroprostředí, například nádorově asociovaných fibroblastů. Dizertační práce se bude zabývat epigenetickými změnami v buňkách nádorového mikroprostředí, popisem změn v přístupnosti chromatinu na celogenomové úrovni, jejich statistickým zpracováním a interpretací změn v kontextu buněčných signálních drah s cílem nalézt nové nádorové markery či terapeutické cíle.
kontaktujte vedoucího práce
Místo výkonu práce:
Ústav informatiky a chemie, FCHT, VŠCHT Praha
Integrace molekulového dokování s de novo návrhem molekul
AnotaceTento projekt se zaměřuje na prozkoumání integrace molekulového dokování do de novo návrhu molekul. Projekt si klade za cíl překonat omezení současných metod počítačového návrhu léčiv, které často zápasí s obrovským chemickým prostorem a potřebou efektivní optimalizace navrhovaných sloučenin. Projekt adresuje výzvu po rozšíření chemického prostoru kombinací molekulového dokování s generativními modely založenými na hlubokém učení. Cílem takové integrace je zvýšení kvality generovaných molekul, které mají optimální 3D vazebnou afinitu vzhledem k svému biologickému cíli. Výzkum bude stavět na existujících technikách, jako je posilované učení (reinforcement learning), variační autoenkodéry, rekurentní neuronové sítě nebo transformery. Tímto způsobem si projekt klade za cíl výrazně zkrátit čas a snížit náklady spojené s vývojem léčiv. Konečným cílem tohoto projektu je vyvinout robustní generativní model založený na hlubokém učení, který může zefektivnit proces návrhu léčiv jak z hlediska nákladů, tak z hlediska časové náročnosti.
kontaktujte vedoucího práce
Místo výkonu práce:
Ústav informatiky a chemie, FCHT, VŠCHT Praha
Interpretovatelná umělá inteligence v návrhu léčiv
AnotaceProjekt se zaměřuje na aplikaci interpretovatelné umělé inteligence (explainable artificial intelligence, XAI) v oblasti počítačového návrhu léčiv. Cílem projektu je vyvinout nové metodologie, které učiní rozhodovací procesy AI modelů používaných pro návrh léčiv transparentnějšími a srozumitelnějšími. V rámci projektu bude zkoumáno, jak může XAI zlepšit spolehlivost prediktivních AI modelů. Významným aspektem výzkumu bude integrace přístupů XAI s existujícími algoritmy návrhu léčiv za účelem zvýšení jejich interpretovatelnosti. Projekt usiluje o překlenutí propasti mezi pokročilými technikami AI a praktickými farmaceutickými aplikacemi, podporujíc tak efektivnější a informovanější návrh léčiv.
kontaktujte vedoucího práce
Místo výkonu práce:
Ústav informatiky a chemie, FCHT, VŠCHT Praha
Metody umělé inteligence v počítačovém návrhu léčiv
AnotaceCílem práce je prozkoumat využití metod umělé inteligence pro optimalizaci chemických a biologických vlastností nově navržených molekul. Navrhovaný výzkum se zaměří na vývoj výpočetního rámce, který kombinuje různé metody umělé inteligence pro generování struktur nových potenciálně biologicky aktivních sloučenin s požadovanými vlastnostmi. Projekt bude zahrnovat generování velkých datových sad molekul a implementaci různých postupů umělé inteligence pro prediktivní modelování a optimalizaci. Cílem této práce je poskytnout systematický a efektivní přístup k návrhu nových látek s optimalizovanými vlastnostmi, což by mohlo potenciálně urychlit proces objevování a vývoje léčiv.
kontaktujte vedoucího práce
Místo výkonu práce:
Ústav informatiky a chemie, FCHT, VŠCHT Praha
Molekulární mechanismy odpovědi na environmentální stres v modelových buněčných systémech
AnotaceZnečištění životního prostředí představuje celosvětový problém ovlivňující zdraví většiny obyvatelstva. Pro účinnou ochranu před negativními zdravotními dopady environmentálního znečištění je třeba detailně pochopit molekulární mechanismy vlivy polutantů na organismus. Cílem disertační práce bude vyhodnotit dopad znečištění ovzduší na celogenomovou expresi mRNA a epigenetické mechanismy (exprese miRNA, metylace DNA) v modelových lidských buněčných systémech v podmínkách in vitro. Modely plicní tkáně a nosní sliznice budou vystaveny vnějšímu ovzduší v lokalitách s různou mírou environmentálního znečištění a následně bude provedena detailní analýza mRNA expresních profilů a epigenetických změn. Práce by měla přispět k vytvoření detailního modelu popisujícího na molekulární úrovni reakce organismu na přítomnost polutantů v ovzduší.
kontaktujte vedoucího práce
Místo výkonu práce:
Ústav experimentální medicíny AV ČR, v. v. i.
Populační genomika starověké DNA: detekce populační substruktury v lidských populacích
AnotaceRozvoj technologií starověké DNA (aDNA) v posledních letech dal vzniknout obrovskému množství vzorků lidského genomu, zejména z prehistorické Evropy. Většina známých vzorků pochází z prvních čtyř tisíciletí před naším letopočtem, období popisovaných jako neolit, doba bronzová a doba železná na základě souvisejících archeologických nálezů. Tyto populace jsou popsány především pomocí jejich kulturních rysů (archeologických nálezů, např. keramiky, pohřebnictví, příprava potravy, technologie). Biologický vztah mezi různými populacemi žijícími v té době se teprve začíná odhalovat. Doktorand/ka bude asistovat při bioinformatickém zpracování genomových vzorků aDNA (v rámci oceněného mezinárodního grantového projektu CZ-PL Weave) se zaměřením na populace z doby bronzové a železné ze střední Evropy. Získaná genomická data budou využita v hlavním cíli navrhovaného doktorského projektu – otestovat různé metody detekce populační substruktury a podobností a identifikaci populačních příměsí nebo izolačních událostí. Zájemce o pozici bude vyzván, aby otestoval různé metody populační genetiky, stejně jako moderní techniky snižování rozměrů a strojového učení a přístupy k popisu a pochopení genomických dat na úrovni populace. To by nám mělo umožnit lépe rozpoznat genetické pozadí cílových populací, odhadnout tok genů mezi nimi a tím i regionální variabilitu a pomoci nám zjistit jejich sociální strukturu, sňatkové vzorce a identifikovat možné migrace.
kontaktujte vedoucího práce
Místo výkonu práce:
Ústav molekulární genetiky AV ČR, v. v. i.
Zlepšení návrhu léčiv pomocí umělé inteligence a nukleární magnetické rezonance
AnotaceV tomto průmyslovém doktorském projektu se kandidát připojí k dynamickému týmu na pomezí cheminformatiky, umělé inteligence (AI) a nukleární magnetické rezonance (NMR) se zaměřením na návrh léčiv. Úloha zahrnuje vylepšení komponent NMR-AI platformy AI|ffinity pro virtuální screening, objevování hitů a optimalizaci leadů. Tento úkol zahrnuje vývoj inovativních softwarových řešení pro jednu nebo více z následujících aplikací: 1. Vylepšení 2D molekulárních reprezentací pro posílení přesnosti virtuálního screeningu založeného na ligandech s využitím 1D NMR screeningových spekter. 2. Zlepšení algoritmů pro optimalizaci leadů založených na umělé inteligenci, které využívají 1D NMR omezení. 3. Inovace v algoritmech pro de novo návrh léčiv s využitím informací o ligandových epitopech z 1D NMR screeningových experimentů. Projekt nabízí praktické využití těchto nástrojů při objevování léčiv v reálném světě ve spolupráci s AI|ffinity a jejími partnery a zahrnuje mezinárodní průmyslovou stáž pro globální expozici a poznatky, které přímo přispívají k vývoji léčiv.
kontaktujte vedoucího práce
Místo výkonu práce:
Ústav informatiky a chemie, FCHT, VŠCHT Praha
|
Aktualizováno: 3.2.2022 22:33, Autor: Jan Kříž