Assegno di ricerca annuale - genomica (bioinformatica) |
Tipologia Assegni e borse di studio |
Disponibile dal 01/03/2024 |
Presso Laboratorio di Biochimica e Biologia Molecolare |
Per i corsi di laurea
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Stato Disponibile |
DescrizioneAssegno di ricerca annuale (rinnovabile) nell'ambito del progetto PRIN finanziato dal titolo: "Revealing the contribution of nuclear mechanics in nonalcoholic fatty liver disease progression". Il progetto è in collaborazione con l'Università di Trieste e l'Università di Trento. Obiettivi della ricerca: NAFLD (steatosi epatica non alcoolica) è caratterizzata da accumulo di lipidi sottoforma di vacuoli intracellulari che inducono compressione nucleare, visibile con forma ellittica. Lo scopo del progetto è la comprensione del contributo della meccanica nucleare sullo sviluppo di NAFLD. Le attività del ricercatore saranno rivolte all’analisi computazionale di profili trascrizionali, modificazioni post-traduzionali di istoni e di architettura cromatinica a partire da modelli di organoidi di steatosi epatica mediante tecnologia di Next-Generation Sequencing. Inoltre, il ricercatore dovrà interrogare i databases e integrare i dati multi-omici per l’identificazione di processi/regolatori chiave da validare sperimentalmente. Requisiti di ammissione: I candidati devono essere in possesso, pena l’esclusione, del titolo di laurea magistrale o laurea Specialistica o del vecchio ordinamento, o titolo equivalente conseguito all’estero, appartenente ad una delle seguenti classi: Laurea magistrale in Biotecnologie Industriali (LM-8 o 8/S o V.O.) Laurea magistrale in Biotecnologie Mediche, Veterinarie e Farmaceutiche (LM-9 o 9/S o V.O.) Laurea magistrale in Biologia (LM-6 o 6/S o V.O.) Laurea magistrale in Bioinformatica (LM-6/8/9 o 6, 8, 9/S o V.O.) Laurea magistrale in Ingegneria Biomedica (LM-21 o 26/S o V.O.) Laurea magistrale in Medicina e Chirurgia (LM-41 o 46/S o V.O.) Laurea magistrale in Medicina Veterinaria (LM-42 o 47/S o V.O.) Titoli preferenziali (non obbligatori): Dottorato di ricerca in materie affini ai corsi di laurea magistrale citati; familiarità con la linea di comando e competenze in linguaggi di programmazione (R/python/Julia) e/o esperienza con analisi di dati di Next-Generation Sequencing. |
Rivolgersi a |
Docente Prof. Marco Morselli |
Email |
Telefono 0521905150 |