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生物信息学问题的实用图算法中的博士研究员（博士生），我们希望招募一位博士学位S
博士研究员（博士生）在实用图形算法中用于生物信息学问题的位置描述我们希望招募一名博士生（全职工作，4年），以在赫尔辛基大学的ERC资助项目中招募一名博士学位学生。预期的开始日期是八月至2025年9月，但这是一种灵活性。理想情况下，候选人具有强大的算法和编程背景，并且具有强大的技能来开发，实施和测试实用的图形算法，这些算法利用了由生物信息学中测序数据引起的图形的特征。学生有望在领导该项目，与团队成员和国际合作者合作以及在国外进行研究访问。该位置由使用结构，参数化和动态更新的可扩展图算法上的最新ERC合并赠款资助。该人将加入由Assoc领导的图形算法团队。Alexandru Tomescu教授，它是赫尔辛基大学更广泛的算法生物信息学小组的一部分。图形算法团队目前由2名博士生，3个博士学位组成，我们定期聘请研究助理作为暑期实习生或MSC学生。有关与此职位相关的一些关键指针，请参见：
Gomez-Deza实验室正在寻找一个雄心勃勃的生产后博士后加入团队。
涉及我们：我们的团队致力于了解人类神经元在健康和疾病中退化的分子机制。我们通过将神经元暴露于已知会引起疼痛的化学治疗剂中诱导变性。但是，我们的研究广泛适用于其他神经退行性疾病，例如青光眼，创伤性脑损伤或肌萎缩性侧索硬化症（ALS）。我们采用了广泛的分子和生化技术，包括IPSC分化为人类神经元，整个基因组CRISPR干扰筛选，RNASEQ，CRISPR敲除/敲除和高级显微镜。
博士研究员职位（医生（医生）（M / f / d）... < / div>
复杂的植物衍生天然分子的位点特异性功能化对合成化学提出了重大挑战。在这种情况下，诸如细胞色素P450（P450）和非特异性过氧化酶（UPOS）之类的氧化酶是有希望的酶候选者，因为它们能够催化未激活的C-H键的晚期氧化。蛋白质工程可用于扩大其底物范围并增强其活性和选择性。博士学位候选人的研究将重点放在选定的氧酶的酶工程上，以实现自然化合物的选择性氧化功能：
计算生物力学的博士后位置 - 主动脉夹层开始和传播的微型机械模型的开发-24 m
Sainbiose单元（SanténierieBiologie Saint-Etienne）结合了Jean Monnet大学，矿山St Etienne，法国血液建立和圣泰恩大学医院的研究人员，重点是骨关注骨关节生物学，软组织机械博物学，血液学和血液学，血液学和血小板。它拥有48位永久研究人员和37名技术人员，分为两支团队，并培训58位博士生。在过去的五年中，它制作了100份年度出版物，提交了6份专利，开发了3种软件工具，并启动了2家初创公司。“软组织生物力学”组由PR领导。S. avril，重点介绍了有关生物组织机械行为及其与医疗设备的相互作用的数值，临床和实验研究。实验室包括实验设备，例如单轴或双轴拉伸机器，光场测量工具和显微镜设备。他们的研究得到了强大的学术网络的支持，无论是在国内还是国际上，他们都会与Thuasne，Sigvaris和Medtronic等公司定期合作。
博士研究职位（男女不限）
工作地点/部门：萨尔州亥姆霍兹药物研究所 (HIPS) 的 Christine Beemelmanns 教授领导的 MICA - 微生物抗感染部门专门研究生态重要微生物群中的共生和保护性微生物。通过利用先进的基因组和代谢组学工具，该团队旨在分离和表征具有抗感染潜力的新型天然产物。他们的研究包括在各种生态模拟和共培养条件下从明确定义的微生物群中培养共生和保护性细菌和真菌物种。采用高分辨率质谱和基因组挖掘技术来分析和去除代谢组的重复。进一步检查所得天然产物的抗感染活性，并通过培养和半合成方法进行结构修饰以研究其作用方式。我们目前正在寻找一位有上进心的博士研究员来分析来自人类和其他哺乳动物微生物群的包囊细菌物种的代谢组。该项目将与南悉尼大学莱布尼茨新材料研究所 (INM) 的研究项目合作，研究包囊细菌的代谢状态。这将涉及评估时间、材料和菌株依赖性分泌组，包括细菌抗生素的生产，并评估特定代谢物是否仍被包囊。该项目将为表征活体治疗材料并确保其在整个转化开发阶段的稳定性奠定基础。
微生物学和免疫学博士课程的入学政策
接受此计划的学生将入学大阪大学的医学研究生院。医学研究生院提供了一项综合课程，包括来自广泛研究领域的世界领先教授的讲座和研讨会，不仅是生命科学，还包括其他领域，以促进跨学科研究，以扩大观点并促进新的研究领域。这些课程是用英语进行的。此外，学生还将在IFREC，RIMD，CIDER或CAMAD的主要研究人员的监督下进行论文研究，后者也隶属于医学研究生院。可以通过完成研究生院所需的课程及其论文研究来获得博士学位。医学研究生院的标准博士课程为四年，并且有可能获得“医学”博士学位。该计划中的学生有资格获得学费豁免，并将获得大阪大学微生物疾病研究基金会（比肯基金会）提供的奖学金。更多详细信息可在程序网站上找到。3。申请人资格
电气工程机器学习的博士学位论文基于未来无线网络的资源分配
有效的资源分配是未来无线网络的关键挑战，尤其是随着用户需求，网络密度和网络复杂性的继续增长。传统上，用户终端的通道状态信息（CSI）用于资源分配。但是，随着网络密度的提高并考虑到移动用户的存在，基于CSI的重新源分配构成了大量的性能开销。这项工作通过利用对用户坐标信息培训的机器学习模式来探讨一种新颖的资源分配方法。具体来说，我们以三种方式制定了源分配问题：（1）调制和编码方案（MCS）运输能力最大化的预测，（2）基于用户位置的噪声限制系统中的资源分配，以及（3）资源分配干扰限制系统以确保公平性，同时最大化Capac-Ity。我们考虑两个用户放置方案进行性能评估：随机下降方案（RDS），其中用户是在传播环境中随机分布的，以及移动性模型方案（MMS），其中用户位置遵循线性轨迹。我们进行广泛的评估，以比较跨关键指标的RDS的数据集，包括训练样本的数量，计算复杂性和模型性能在不同的通道条件和错误的位置信息下。我们的结果表明，通过机器学习适应复杂的无线环境，基于坐标的资源分配了基于坐标的资源分配，从而实现了有效且可扩展的资源位置，同时在动态和不完善的条件下保持稳健的性能。我们提出的基于坐标的资源分配方案与基于CSI的资源分配方案相提并论，在具有变化的散点密度变化的干扰受限系统中至少达到90％的性能。此外，该方案大大优于基于几何资源分配方案，该方案凭直觉地应用了用户的坐标信息来依赖距离的资源分配。MMS数据集用于确定所提出的方案的实现成本，通过考虑一个现实的渠道模型，该模型在系统中持续收集数据样本。使用这种方法，我们将机器学习模型的训练时间，预测时间和记忆足迹进行比较。结果表明，基于坐标的资源分配方案可以可靠地用于有效的资源分配，同时分别为噪声限制和干扰有限的系统产生低至中等的实现成本。本研究强调了机器学习驱动的资源管理对未来无线网络的潜力，为智能，自适应和有效的通信系统铺平了道路。
生物技术中的博士论文使用弹性惯性微流体对微颗粒和纳米颗粒进行高通量操纵，用于环境和BI
自然和我们的日常生活都被微塑料和纳米塑料所包围。他们的存在对环境和生物的健康有潜在的风险。尽管塑料在工业领域的优势（例如低成本和多功能性）最初是发明的，但它们的降解会导致不容易监测或检测的小颗粒，并且可以渗透到体内，而在本质上可能会持续数百年。他们的检测，识别和分析对于确定所有人的危险水平至关重要。全球塑料产量的兴起导致环境中微塑料和纳米塑料的患病率不断增加。缺乏标准化的处理方法使管理环境影响的努力变得复杂。目前的状态以及未来几年的预测似乎黯淡，促使科学家和立法者加强了开发和实施更好的解决方案的努力。