67 days ago
Institution/Company:

Université du Québec à Montréal, Département d’Informatique

Location:

Montreal

, Quebec

 Canada

Job Type:

PhD

Degree Level Required:

Bachelor's, Masters

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Description:

Titre du Projet de Recherche :

Nouvelles méthodes d’analyse de réseaux de similarité et leur utilisation en biologie évolutive et génomique

Description du Projet :

En biologie évolutive, la comparaison de séquences génétiques est essentielle pour comprendre la diversité du vivant. Les arbres et les réseaux phylogénétiques ont grandement contribué à notre compréhension de l’histoire du vivant. Cependant, l’augmentation exponentielle récente des séquences génétiques et génomiques disponibles nécessite de nouvelles méthodes pour explorer la diversité des données génétiques. Notre projet se focalise sur le développement de méthodes mathématiques et informatiques innovantes pour analyser de grands jeux de données génomiques, métagénomiques et biogéographiques via des réseaux de similarité de séquences (les graphes où chaque nœud représente une séquence génétique et chaque arête un lien de similarité).

Responsibilities:

Étudiant au doctorat en Informatique ou Bioinformatique

Qualifications:

Compétences Recherchées :

– Diplôme de maîtrise en Bioinformatique, Informatique ou Mathématiques.
– Compétences en programmation, en algorithmique et, de préférence, en utilisation de logiciels bioinformatiques.
– Capacité à travailler dans un environnement de recherche multidisciplinaire et collaboratif.

Additional Information:

Équipe et Collaborations :

Le projet sera mené par une équipe multidisciplinaire de l’Université du Québec à Montréal (Prof. Vladimir Makarenkov) et l’Université de Montréal (Prof. Pierre Legendre) et de l’Université de Sherbrooke (Prof. Guillaume Blanchet et Prof. Nadia Tahiri).

Contact :

Pour postuler, veuillez envoyer votre CV et lettre de motivation à : Prof. Vladimir Makarenkov (makarenkov.vladimir@uqam.ca).

Keywords:

Écologie numérique

Évolution

Bioinformatique

Théorie des graphes

Algorithme

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