- Tipo de expresión:
- Doctorado: Propuesta de dirección de tesis con contrato predoctoral ("Job Offer" u "Oferta de Empleo)
- Ámbito:
- Genómica de poblaciones forestales, Mejora genética forestal
- Área:
- Vida
- Modalidad:
- Bolsa de Trabajo: Contrato predoctoral
- Referencia:
- 2024 / MMT24-ICIFOR-01-02
- Centro o Instituto:
- INSTITUTO DE CIENCIAS FORESTALES
- Investigador:
- JUAN JOSE ROBLEDO ARNUNCIO
- Palabras clave:
-
- Selección genómica, arquitectura genética, conservación recursos genéticos forestales
- Documentos anexos:
- 663316.pdf
Momentum - Predoctoral-Modelización fenotípica mediante computación de datos masivos genómicos complementados y su aplicación a la mejora y conservación de especies forestales frente al cambio global
Mediante el análisis computacional de datos masivos genómicos y fenotípicos de especies forestales, se evaluará la arquitectura genómica de fenotipos de interés ecológico y económico (biomasa, resistencia a factores bióticos y abióticos, etc.) y se entrenarán modelos de selección genómica que permitan predecir los valores fenotípicos. Los resultados se transmitirán a agentes involucrados en la mejora y conservación de recursos genéticos forestales.
Se ofrece supervisión en equipo interdisciplinar con amplios contactos internacionales (redes EUFORGEN y EVOLTREE, proyectos europeos FORGENIUS y OPTFOREST, etc.) e intensa actividad de transferencia (protocolo de gestión con el MAPAMA en actividades de conservación y mejora de recursos genéticos forestales). Co-supervisión de tesis doctoral por dos miembros del equipo receptor. Acceso a bases de datos genómicos y fenotípicos obtenidos en poblaciones naturales y ensayos genéticos. Aprendizaje de uso y desarrollo de modelos basados en IA. Acceso a centros de computación de alto rendimiento. Plan de formación en competencias digitales, estancias formativas internacionales.
Se requiere: dominio inglés. Y ver https://sede.csic.gob.es/sites/default/files/2023-10/08042022_ANEXO_II.pdf
Valorable: dominio del español, conocimientos genética poblacional y ciencias forestales, bioinformática o/y modelos computacionales, experiencia en R o SAS y programación.