Tražimo kandidate koji su se oduvijek željeli baviti istraživanjem u području računarske i podatkovne znanosti, pomicati granice i pomoći razumjeti kako naše tijelo funkcionira i na taj način doprinijeti napretku zdravstva. U Laboratoriju za bioinformatiku i računalnu biologiju razvijamo algoritme na grafovima i nizovima podataka te metode umjetne inteligencije za sastavljanje ljudskoga genoma koristeći podatke dobivene sekvenciranjem uređajima temeljenim na nanoporama. Upravo završavamo metode za sastavljanje ljudskog genoma, a sljedeći izazovan korak i tema vezana uz otvorenu poziciju je kako razdvojiti dijelove genoma koje smo naslijedili od majke i oca. Uspješan kandidat imat će priliku raditi u interdisciplinarnom okružju i mogućnost provesti dio vremena na Genome Institute of Singapore jednom od najjačih instituta u području genetike u Aziji.
E-mail s motivacijskim pismom, CV-ijem te podatcima o kontaktu poslati na email prof. Šikića mile.sikic@fer.hr
Tražimo kandidate koji su se oduvijek željeli baviti istraživanjem u području računarske i podatkovne znanosti, pomicati granice i pomoći razumjeti kako naše tijelo funkcionira i na taj način doprinijeti napretku zdravstva. U Laboratoriju za bioinformatiku i računalnu biologiju razvijamo algoritme na grafovima i nizovima podataka te metode umjetne inteligencije za sastavljanje ljudskoga genoma koristeći podatke dobivene sekvenciranjem uređajima temeljenim na nanoporama. Upravo završavamo metode za sastavljanje ljudskog genoma, a slijedeći izazovan korak i tema vezana uz otvorenu poziciju je kako razdvojiti dijelove genoma koje smo naslijedili od majke i oca. Uspješan kandidat imat će priliku raditi u interdisciplinarnom okružju i mogućnost provesti dio vremena na Genome Institute of Singapore jednom od najjačih instituta u području genetike u Aziji.
Za više informacija o problemima kojima se bavimo pogledajte donje reference. Ukupno trajanje projekta je 4 godine s početkom u ožujku 2019. Mentor na projektu je prof. Mile Šikić koji je u ovom trenutku koristi slobodnu studijsku godinu kao gostujući voditelj grupe na Genome Institute of Singapore.
Kvalifikacije
- Završen diplomski studij Računarstva/Elektrotehnike/ICT/Matematike/Fizike
- Snažne analitičke i programerske vještine (C/C++, Python, Linux okruženje)
- Poželjno poznavanje umjetne inteligencije (strojno učenje, duboko učenje, …)
Kako se prijaviti
E-mail s motivacijskim pismom, CV-ijem te podatcima o kontaktu poslati na email prof. Šikića mile.sikic@fer.hr
Reference
- Vaser, R, Sović, I. Nagarajan, N, Šikić, M (2017). Fast and accurate de novo genome assembly from long uncorrected reads, Genome Research. (javno dostupno)
- Sović, I. Šikić, M. Wilm, A., Fenlon, S.N. Chen, S. Nagarajan, N. (2016) Fast and sensitive mapping of nanopore sequencing reads with GraphMap. Nature Communications. 020719 (javno dostupno)
- Šebrek, J. Tomljanović, J. Krapac, and M. Šikić, “Read classification using semi-supervised deep learning,” in 2nd International workshop on deep learning for precision medicine, Skopje, 2017, pp. 1–8. (dostupno na zahtjev)
- Miculinić, N., Ratković, M., Šikić, M. MinCall – MinION end2end convolutional deep learning basecaller // 2nd International workshop on deep learning for precision medicine, ECML-PKDD 2017 Skopje, Makedonija, 2017. str. 1-8 (dostupno na zahtjev)
