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Wissenschaftliche Mitarbeiterin/ Wissenschaftlichen Mitarbeiter [Universität Bielefeld ]

Details

Veröffentlicht: Freitag, 21. Dezember 2018 15:42

Ihre Aufgaben
Die Arbeitsgruppe Bioinformatik und Medizinische Informatik beschäftigt sich mit der Integration und Analyse von molekularbiologischen und medizinischen Datenquellen. Ein aktueller Arbeitsbereich befasst sich mit der Entwicklung von neuartigen Methoden zur Vorhersage genetisch bedingter Interaktionen von Arzneimitteln.
Der Stelleninhaberin/dem Stelleninhaber obliegen Forschungstätigkeiten im Bereich der Informationsfusion und/oder Datenvisualisierung durchführen und darauf aufbauend biomedizinische Informationssysteme zur Analyse von Arzneimittel Interaktionen konzipieren und implementieren. Dadurch soll das existierende Forschungsprogramm (KALIS) für die Identifikation und Reduktion von Arzneimittel Interaktionen unter Berücksichtigung der molekularen Wirkmechanismen weiterentwickelt werden (75 %).
Zudem nimmt die Stelleninhaberin/der Stelleninhaber Aufgaben im Rahmen der Lehre und Betreuung von Bachelor-und Masterstudierenden wahr (25 %).

Ihr Profil
Das erwarten wir
-abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium der Bioinformatik oder einer angrenzenden Disziplin (Masterabschluss als auch Bachelorabschluss ist möglich)
-selbstständiges, eigenverantwortliches und engagiertes Arbeiten
-ausgeprägte Organisations-und Koordinationsfähigkeit
-kooperative und teamorientierte Arbeitsweise
Das wünschen wir uns
-Erfahrungen im Bereich molekularer Wirkmechanismen und biochemischer Prozessmodellierung
-Erfahrungen im Bereich der Datenintegration und Informationsfusion

-Erfahrung bei der Betreuung von studentischen Projekt-oder Abschlussarbeiten

-Publikationstätigkeit und Erfahrungen im Bereich der Entwicklung und Implementierung webbasierter Informationssysteme

Unser Angebot
Die Vergütung erfolgt je nach persönlicher Qualifizierung bis zur Entgeltgruppe 13 des Tarifvertrages für den öffentlichen Dienst der Länder (TV-L). Die Stelle ist gemäß §2 Absatz 1 Satz 1 WissZeitVGfür die Dauer von drei Jahren befristet (entsprechend den Vorgaben des WissZeitVGund des Vertrages über gute Beschäftigungsbedingungen kann sich im Einzelfall eine abweichende Vertragslaufzeit ergeben). Die Beschäftigung ist der wissenschaftlichen Qualifizierung förderlich. Es handelt sich um eine Vollzeitstelle. Auf Wunsch ist grundsätzlich auch eine Stellenbesetzung in Teilzeit möglich, soweit nicht im Einzelfall zwingende dienstliche Gründe entgegenstehen.
Die Universität Bielefeld legt Wert auf Chancengleichheit und die Entwicklung ihrer Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter. Sie bietet attraktive interne und externe Fortbildungen und Weiterbildungsmaßnahmen. Zudem können Sie eine Vielzahl von Gesundheits-, Beratungs-und Präventionsangeboten nutzen. Die Vereinbarkeit von Beruf und Familie hat einen hohen Stellenwert.

Interessiert?
Wir freuen uns über Ihre Bewerbung per Post an die untenstehende Anschrift oder per E-Mail unter Angabe der Kennziffer wiss18342 in einem einzigen pdf-Dokument an Diese E-Mail-Adresse ist vor Spambots geschützt! Zur Anzeige muss JavaScript eingeschaltet sein! bis zum 2Wochen nach Veröffentlichung. Bitte verzichten Sie auf Bewerbungsmappen und reichen Sie ausschließlich Fotokopien ein, da die Bewerbungsunterlagen nach Abschluss des Auswahlverfahrens vernichtet werden. Weitere Informationen zur Universität Bielefeld finden Sie auf unserer Homepage unter www.uni-bielefeld.de. Bitte beachten Sie, dass Gefährdungen der Vertraulichkeit und der unbefugte Zugriff Dritter bei einer Kommunikation per unverschlüsselter E-Mail nicht ausgeschlossen werden können. Informationen zur Verarbeitung von personenbezogenen Daten finden Sie unter
http://www.uni-bielefeld.de/Universitaet/Aktuelles/Stellenausschreibungen/2018_DS-Hinweise.pdf.

Bewerbungsanschrift
Universität Bielefeld
Technische Fakultät, AG Bioinformatik/Med. Informatik
Herrn Prof. Dr. Ralf Hofestädt
Postfach 10 01 31
33501 Bielefeld
Ansprechpartner
Prof. Dr. Ralf Hofestädt
0521 Diese E-Mail-Adresse ist vor Spambots geschützt! Zur Anzeige muss JavaScript eingeschaltet sein!

PhD Student position (65% E13, 3 years, available immediately) in the newly established group for Computational Systems Medicine

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Veröffentlicht: Freitag, 21. Dezember 2018 15:40

PhD Student position (65% E13, 3 years, available immediately) in the newly
established group for Computational Systems Medicine at the Chair of
Experimental Bioinformatics, Technical University of Munich, Freising, Germany.

Project description:
Diseases are currently defined and diagnosed based on symptoms (e.g.,
hypertension, depression) or affected organs (e.g., heart failure,
nephropathy). Clearly, there is a lack of mechanistic understanding of diseases
that could improve disease definitions and allow for more informed selection
and development of therapies. To achieve such understanding we develop
integrative bioinformatics methods leveraging network analysis, machine
learning techniques and statistical approaches. Your work will focus on the
development of graph-based machine learning techniques to identify disease- and
patient-specific dysregulated subnetworks.

What you should have:
- Degree in bioinformatics, molecular biology, computer science, or similar
- Solid understanding of molecular biology
- Experience with omics data analysis, graph theory / network biology, and machine learning
- Strong programming skills in Python, R, and / or Java
- Familiarity with Linux and HPC environments
- Fluency in written and spoken English
- Strong commitment and motivation, ability to work collaboratively

What we offer:
At the Chair of Experimental Bioinformatics you will find a
supportive and productive research environment with a young, dynamic team of
more than 20 international researchers at different stages in their career and
education. Find us online at: https://www.exbio.de and
https://compsysmed.de.

Send your application including your CV, grades, publications (if any) and two
reference letters to Diese E-Mail-Adresse ist vor Spambots geschützt! Zur Anzeige muss JavaScript eingeschaltet sein!.

Postdoc oder PhD in Statistischer Bioinformatik (Entgeltgruppe 13 TV-L / Vollzeit)

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Veröffentlicht: Freitag, 21. Dezember 2018 15:38

Die Hochschule Koblenz mit ihren Standorten in Koblenz, Remagen und Höhr-Grenzhausen bietet Lehre, Weiterbildung und angewandte Forschung mit einem umfangreichen Präsenz- und Fernstudienangebot in den Bereichen Mathematik, Wirt- schaft, Technik, Bauwesen, Sozialwissenschaften und Freie Kunst. Derzeit studieren an der Hochschule insgesamt mehr als 9.100 Studierende, die von 170 Professorinnen/Professoren und mehr als 400 Beschäftigten betreut werden.

Links: www.for2800.de

wissenschaftliche Mitarbeiterin oder wissenschaftlicher Mitarbeiter im Bereich Biostatistik oder Bioinformatik

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Veröffentlicht: Freitag, 21. Dezember 2018 15:36

Am Institut für Tierzucht und Vererbungsforschung der Tierärztlichen Hochschule Hannover ist ab dem 01. April 2019 eine Stelle als

wissenschaftliche Mitarbeiterin oder wissenschaftlicher Mitarbeiter im Bereich Biostatistik oder Bioinformatik

mit 65% der vollen Arbeitszeit zu besetzen. Die Stelle ist auf drei Jahre befristet. Die Anfertigung einer Promotion im Rahmen eines PhD-Programms wird erwartet. Die Mitarbeiterin oder der Mitarbeiter wird ihre/seine Promotionsarbeit im Rahmen des DFG-geförderten Graduiertenkollegs VIPER anfertigen.

Aufgaben sind die die Mitarbeit in den Forschungsaktivitäten der Arbeitsgruppe „Genomics and Bioin-formatics of Infectious Diseases“. Dazu zählen vor allem die Weiterentwicklung von statistisch-bioinformatischen Methoden für die Analyse von High-Throughput-Sequenzdaten und High-Throughput-Genexpressionsdaten (NGS-, Microarrays-Daten) aus dem Bereich der Infektionsfor-schung.

Voraussetzung für eine Bewerbung ist ein abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium mit Masterabschluss in Bioinformatik, Statistik, Molekularbiologie oder einem vergleichbaren Fach. Darüberhinaus werden Kenntnisse in der Shell-Programmierung unter Linux sowie in der Program-mierumgebung R erwartet.

Die Vergütung erfolgt nach E 13 TV-L.

Schwerbehinderte Bewerberinnen und Bewerber werden bei gleicher Eignung vorrangig berücksichtigt.

Bitte senden Sie Ihre aussagekräftige Bewerbung per E-Mail bis spätestens 15.01.2019 an Frau Dr. Ann-Kathrin Haverkamp (Diese E-Mail-Adresse ist vor Spambots geschützt! Zur Anzeige muss JavaScript eingeschaltet sein!), unter Angabe des Kennworts „VIPER/BIOINFORMATICS“. Bitte beachten Sie auch die Bewerbungsrichtlinien auf https://www.tiho-hannover.de/forschung/dfg-grk-viper/. Weitere Auskünfte zu der Stelle erteilt Ihnen gerne Herr Prof. Dr. Klaus Jung (Diese E-Mail-Adresse ist vor Spambots geschützt! Zur Anzeige muss JavaScript eingeschaltet sein!), Institut für Tierzucht und Vererbungsforschungs, Tierärztliche Hochschule Hannover.]

Links: https://www.tiho-hannover.de/fileadmin/user_upload/tiho_hannover/kliniken_institute/25_tierzucht/Bioinformatik/Stellenausschreibung_Bioinf_07122018_VIPER.pdf

2 PhD Student Positions in Computational Molecular Design

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Veröffentlicht: Freitag, 14. Dezember 2018 13:31

The Center for Bioinformatics (Universitaet Hamburg)

is recruiting

two PhD students. The detailed job advertisement can be found here.

POSTDOCTORAL RESEARCHER IN FREE ENERGY CALCULATIONS (BERLIN)

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Veröffentlicht: Dienstag, 11. Dezember 2018 13:43

We are seeking a talented postdoctoral fellow to work at the interface of structure-informed machine learning and

alchemical free energy calculations as part of an exciting new collaboration between Prof. Dr. Andrea Volkamer and

BIH Einstein Visiting Fellow Prof. Dr. John Chodera. This project seeks to develop an integrated framework for

utilizing both state-of-the-art machine learning approaches and free energy calculations to exploit structural data,

assay data, and scalable computing resources to predict the polypharmacology of small molecule kinase inhibitors.

The postdoc will be embedded in the Volkamer group , situated within the exciting research environment of the

Charité in Berlin, and make a few extended visits to the Chodera lab at the Memorial Sloan Kettering Cancer Center

in New York City. The postdoc will be jointly supervised by Andrea Volkamer and John Chodera, with John Chodera

making several extended visits to the Charité per year under the auspices of the BIH Einstein Visiting Fellowship.

Work will focus on the development of absolute and relative alchemical free energy calculations approaches and

their integration with structure-informed machine learning approaches for predicting ligand binding affinities,

kinase polypharmacology, and the susceptibility of inhibitor binding affinities to clinical resistance mutations. The

postdoc will focus on extending our open source GPU-accelerated Python toolkits (such as openmmtools , yank , and

perses ) for protein-ligand absolute and relative alchemical free energy calculations (built on OpenMM ) and the

development of robust modeling and prediction workflows. This is an exciting opportunity to work at the

intersection of physical modeling, machine learning, and drug discovery as a stepping stone to a career in industry

or academia. Position is pending final confirmation of funding.

Starting date: 1 Feb 2019 or shortly thereafter (for up to 3 years)

Salary: TV-L E13, 100%

Desired qualifications :

● Experience with the theory and practice of small molecule alchemical free energy calculations

● Comfortable with the Python programming language

● Exposure to modern open source software development practices (GitHub, unit tests, continuous

integration)

● Good multidisciplinary team working and communication skills

Bonus qualifications:

● Experience with high-performance computing clusters and/or cloud computing

● Experience with OpenMM or machine learning frameworks such as TensorFlow

● Experience with cheminformatics, computer-aided drug discovery and/or kinase inhibition

How to apply: Interested candidates are invited to send a pre-application to Diese E-Mail-Adresse ist vor Spambots geschützt! Zur Anzeige muss JavaScript eingeschaltet sein! with the

subject line “Postdoc application” that includes:

● a cover letter explaining your motivation, background, and qualifications for the position

● a detailed Curriculum Vitae (including a list of publications)

● contact information of two references

Deadline: 21 Dec 2018

see also:

https://www.charite.de/service/stellenangebot/angebot/detailinfo/dm19818b_postdocresearch_scientist/

Ph.D. Student in Biomedical Data Science (HIV)

Details

Veröffentlicht: Dienstag, 11. Dezember 2018 13:42

The Chair for Methods in Medical Informatics (Prof. Dr. Nico Pfeifer), Department of Computer Science at Eberhard Karls University Tübingen, one of eleven German universities distinguished as excellent under the German government’s initiative, is currently looking for a

Ph.D. Student in Biomedical Data Science (HIV) (E13 TV-L, 65%)

starting as soon as possible. The initial fixed-term contract will be for 3 years with possible extension. The position is funded by the Machine Learning Competence Center Tübingen (TUE.AI Center).

According to WHO about 37 million people have been living with HIV/AIDS world-wide at the end of 2017. Since there is no approved curative treatment, infected people have to take life-long anti-retroviral treatments (ART). Due to the high variability of HIV, resistant variants can emerge in patients even if they are under treatment. There are even cross-resistances between different ARTs. Therefore, there is a constant need for new targets. Highly potent and broadly neutralizing antibodies (bNAbs) have been promising candidates to fulfill this need. The goal of this Ph.D. project is to extend the work by Hake and Pfeifer to build an interpretable prediction model that can be used to give decision support for bNAbs treatment by applying and extending state-of-the-art machine learning methods.

The group has extensive knowledge at the interface between statistical machine learning, digital medicine, and computational biology. Nico Pfeifer is a PI in the excellence cluster “Machine Learning: New Perspectives for Science” starting in January 2019. We are developing methods that allow answering new biomedical questions (Speicher and Pfeifer 2015, Proceedings of ISMB/ECCB 2015) and optimize them in close contact with our excellent national and international biomedical partners (Carlson et al. 2016, Nature Medicine, Schoofs et al. 2016, Science, Döring et al. 2016, Retrovirology, Mendoza et al. 2018, Nature).

Prerequisites

The ideal candidate will have an M.Sc. or equivalent in Biomedical Data Science, Biometry, Biostatistics, Bioinformatics, Medical Informatics, Computer Science, Computational Biology or a related life science discipline. Applicants should have an interest in interdisciplinary work. Experience in data science and machine learning as well as strong programming/scripting skills (C/C++, R, Matlab, Python, JavaScript, Java) are desirable. Other relevant qualifications include:

• Background in Statistics

• Knowledge of the adaptive immune system (especially humoral immune response)

• Experience with medical data (clinical data, molecular data, …)

• Experience with high-throughput data (next-generation sequencing)

• Databases (MySQL, NoSQL)

In case of equal qualification and experience, physically challenged applicants are given preference. The University of Tübingen aims at increasing the share of women in science and encourages female scientists to apply. Candidates will be officially employed by the administration of the University of Tübingen.

Please send your application (including motivation letter, curriculum vitae, transcripts and certificates, and contact details of two academic references) via e-mail to
Diese E-Mail-Adresse ist vor Spambots geschützt! Zur Anzeige muss JavaScript eingeschaltet sein! with the subject: Ph.D. student application Biomedical Data Science (HIV).

Application deadline: December 21^st, 2018.

Candidates are encouraged to send their application material early since we will start reviewing applications already before the deadline.

Post-doc in Biomedical Data Science (TB)

Details

Veröffentlicht: Dienstag, 11. Dezember 2018 13:42

The Chair for Methods in Medical Informatics (Prof. Dr. Nico Pfeifer), Department of Computer Science at Eberhard Karls University Tübingen, one of eleven German universities distinguished as excellent under the German government’s initiative, is currently looking for a

Post-doc in Biomedical Data Science (TB) (E13 TV-L, 100%)

starting as soon as possible. The initial fixed-term contract will be for 2 years with possible extension.

According to WHO there were 558,000 cases of drug-resistant tuberculosis (TB) infections world-wide in 2017 of which 82% were multidrug-resistant. In this project, which is funded through a Horizon 2020 grant by the European Commission, the successful candidate will build a prediction engine that is able to provide treatment decision support for TB-infected patients by applying and extending state-of-the-art machine learning methods. This will be in close collaboration with our Western and Eastern European partners, with a focus on multidrug-resistant strains from Eastern Europe.

The group has extensive knowledge at the interface between statistical machine learning, digital medicine, and computational biology. Nico is a PI in the excellence cluster “Machine Learning: New Perspectives for Science” starting in January 2019. We are developing methods that allow answering new biomedical questions (Speicher and Pfeifer 2015, Proceedings of ISMB/ECCB 2015) and optimize them in close contact with our excellent national and international biomedical partners (Carlson et al. 2016, Nature Medicine, Schoofs et al. 2016, Science, Döring et al. 2016, Retrovirology, Mendoza et al. 2018, Nature).

Prerequisites

The ideal candidate will have a Ph.D. or equivalent in Biomedical Data Science, Biometry, Biostatistics, Machine Learning, Bioinformatics, Medical Informatics, Computer Science, Computational Biology or a related life science discipline. Applicants should have an interest in interdisciplinary work. Proven experience in data science and machine learning as well as strong programming/scripting skills (C/C++, R, Matlab, Python, JavaScript, Java) are desirable. Other relevant qualifications include:

• Background in Statistics

• Proficiency in Russian language (communication with Eastern European partners)

• Knowledge of the adaptive immune system (especially humoral immune response)

• Experience with medical data (clinical data, molecular data, …)

• Experience with high-throughput data (next-generation sequencing)

• Databases (MySQL, NoSQL)

In case of equal qualification and experience, physically challenged applicants are given preference. The University of Tübingen aims at increasing the share of women in science and encourages female scientists to apply. Candidates will be officially employed by the administration of the University of Tübingen.

Please send your application (including motivation letter, curriculum vitae, transcripts and certificates, and contact details of two academic references) via e-mail to
Diese E-Mail-Adresse ist vor Spambots geschützt! Zur Anzeige muss JavaScript eingeschaltet sein! with the subject: Post-Doc application Biomedical Data Science (TB).

Application deadline: December 21^st, 2018.

Candidates are encouraged to send their application material early since we will start reviewing applications already before the deadline.

Ph.D. Student in Biomedical Data Science (HCV)

Details

Veröffentlicht: Dienstag, 11. Dezember 2018 13:41

The Chair for Methods in Medical Informatics (Prof. Dr. Nico Pfeifer), Department of Computer Science at Eberhard Karls University Tübingen, one of eleven German universities distinguished as excellent under the German government’s initiative, is currently looking for a

Ph.D. Student in Biomedical Data Science (HCV) (E13 TV-L, 65%)

starting as soon as possible. The initial fixed-term contract will be for 2 years with possible extension. The position is funded by the German Center for Infection Research (DZIF).

The prescription of direct-acting antiviral agents is associated with high rates of sustained virological response (SVR) in patients treated against hepatitis C virus (HCV). Treatment failure is associated with the presence of resistance-associated mutations (RAMs), which can emerge during treatment or be transmitted. The use of genotypic drug resistance tests such as geno2pheno[hcv] or geno2pheno[ngs-freq], which identify RAMs in the amino-acid sequences of the non-structural (NS) proteins NS3, NS5A, and NS5B, can guide treatment decisions. The successful candidate will use statistical methods to analyze next-generation sequencing (NGS) data and apply and extend state-of-the-art machine learning methods to further improve upon current genotypic systems.

The group has extensive knowledge at the interface between statistical machine learning, digital medicine, and computational biology. Nico Pfeifer is a PI in the excellence cluster “Machine Learning: New Perspectives for Science” starting in January 2019. We are developing methods that allow answering new biomedical questions (Speicher and Pfeifer 2015, Proceedings of ISMB/ECCB 2015) and optimize them in close contact with our excellent national and international biomedical partners (Carlson et al. 2016, Nature Medicine, Schoofs et al. 2016, Science, Döring et al. 2016, Retrovirology, Mendoza et al. 2018, Nature).

Prerequisites

The ideal candidate will have an M.Sc. or equivalent in Biomedical Data Science, Biometry, Biostatistics, Bioinformatics, Medical Informatics, Computer Science, Computational Biology or a related life science discipline. Applicants should have an interest in interdisciplinary work. Experience in data science and machine learning as well as strong programming/scripting skills (C/C++, R, Matlab, Python, JavaScript, Java) are desirable. Other relevant qualifications include:

• Background in Statistics

• Experience with medical data (clinical data, molecular data, …)

• Experience with high-throughput data (next-generation sequencing)

• Databases (MySQL, NoSQL)

Knowledge of the adaptive immune system is a plus.

In case of equal qualification and experience, physically challenged applicants are given preference. The University of Tübingen aims at increasing the share of women in science and encourages female scientists to apply. Candidates will be officially employed by the administration of the University of Tübingen.

Please send your application (including motivation letter, curriculum vitae, transcripts and certificates, and contact details of two academic references) via e-mail to
Diese E-Mail-Adresse ist vor Spambots geschützt! Zur Anzeige muss JavaScript eingeschaltet sein! with the subject: Ph.D. student application Biomedical Data Science (HCV).

Application deadline: December 21^st, 2018.

Candidates are encouraged to send their application material early since we will start reviewing applications already before the deadline.

3 PhD Student Positions in the Computational Plant Sciences []

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Veröffentlicht: Dienstag, 11. Dezember 2018 13:40