Etudes Non Stop دراسة بدون توقف
مقالات مشابهة
اتصل:
نينا ميولان ، جامعة كاليفورنيا ( ninamiolane@ucsb.edu ).
كورنيليوس جاتي ، جامعة جنوب كاليفورنيا ( gati@usc.edu ).
التطبيقات ستقبل حتى يملأ الموضع. ومع ذلك ، نوصي بالتقديم قبل الأول من أكتوبر 2021 من أجل الحصول على الاعتبار الكامل. تاريخ البدء مرن ، من 1 نوفمبر 2021 ، لمدة 3 سنوات. الموقع الأساسي هو جامعة كاليفورنيا سانتا باربرا ، كاليفورنيا ، الولايات المتحدة الأمريكية.
نطاق:
في حين أن تطوير المجهر الإلكتروني بالتبريد (cryo-EM) قد أثبت بالفعل أنه أحدث ثورة في مجال البيولوجيا الهيكلية عن طريق تصوير الجزيئات الحيوية في محلول ، لا يمكن إعادة بناء الغالبية العظمى من البروتينات بدقة مرضية. من بينها ، لا تزال بروتينات الغشاء تمثل تحديًا هائلاً للتصوير بالنسبة لعلماء الأحياء – انظر نموذج المحاكاة في الشكل 1 (أ). إن مرونتها المتأصلة ، بالإضافة إلى التباين المحدود الناشئ عن micelle المحيطة بمجالات الغشاء الكارهة للماء ، تجعلها كائنًا يصعب تصويره. وفي الوقت نفسه ، تعد بروتينات الغشاء أهدافًا بارزة لأكثر من 50٪ من الأدوية الموصوفة في سوق الأدوية ، بما في ذلك الأدوية التي تستهدف علاج الاضطرابات العصبية والسرطانات 1. في هذا السياق ، تقيد القيود التكنولوجية للتصوير بالتبريد EM فهمنا للتوافق ثلاثي الأبعاد للبروتينات ، وبالتالي ، معرفتنا بالآليات العلاجية المرتبطة – انظر إعادة الإعمار في الشكل 1 (ب). يعد تحسين دقة الأشكال ثلاثية الأبعاد لبروتينات الغشاء أمرًا بالغ الأهمية للتطبيقات الطبية والصيدلانية ، وفي الوقت المناسب نظرًا للإنشاءات المتسارعة لمرافق EM cryo في جميع أنحاء العالم والانفجار المرتبط في بيانات cryo-EM –ينصب تركيز هذا المشروع على تطوير طريقة رياضية وإحصائية جديدة تعزز دقة عمليات إعادة البناء بالتبريد الكهرومغناطيسي ، ولا سيما استهداف بروتينات الغشاء. سيقوم المرشح الناجح بإعادة النظر في نموذج إعادة بناء الشكل الجزيئي الحيوي ثلاثي الأبعاد من 2D cryo-EM الخام – انظر الشكل 1 (د). لتحقيق هذا الهدف ، سيستخدم المرشح الناجح أدوات للتعلم العميق غير الخاضع للإشراف ، مثل أجهزة التشفير التلقائية (المتغيرة) و / أو شبكات الخصومة التوليدية
سيتم دمج هذه الأدوات مع تنفيذ هندسة مساحات الشكل . سيسمح مثل هذا النهج بفك تشابك الشكل والحركة والتصوير بشكل دقيق وقوي ، وهو مطلب صعب للوصول إلى مناطق غير مستغلة لتصوير بروتين الغشاء.
فريق
سيكون موقع المرشح الناجح في المقام الأول في سانتا باربرا ، كاليفورنيا ، الولايات المتحدة الأمريكية. سيكون المرشح الناجح جزءًا من فريق دولي من المتعاونين ، يعمل مع Nina Miolane (الهندسة الكهربائية وهندسة الكمبيوتر ، UCSB ، سانتا باربرا) ، كورنيليوس جاتي (علم الأحياء الإنشائي ، جامعة جنوب كاليفورنيا ، لوس أنجلوس) ، خانه داو دوك (الرياضيات ، جامعة بريطانيا كولومبيا ، فانكوفر ، كندا) ، فريديريك بويتفين (التصوير البيولوجي ، ستانفورد SLAC ، بالو ألتو) وكلير دونات (الإحصاء ، جامعة شيكاغو ، شيكاغو). سيتم توفير نفقات السفر ذات الصلة وستتاح للمرشح الفرصة للعمل مع طلاب الماجستير والدكتوراه من الفرق المعنية.
مؤهلات
نحن نبحث عن المرشحين الذين ترتبط اهتماماتهم البحثية بالتعلم العميق والهندسة وتحليل الأشكال ثلاثية الأبعاد وبالمؤهلات التالية:
- دكتوراه. في المجالات المتعلقة بالرياضيات التطبيقية والهندسة التفاضلية وعلوم الكمبيوتر والتعلم الآلي وما إلى ذلك.
- خبرة برمجية في بايثون ، والتعلم الآلي ، والتعلم العميق ومعالجة الصور ،
- أظهر القدرة على قيادة الهندسة والبحوث المستقلة.
ستكون الخبرة السابقة والمساهمات في مجالات التعلم العميق غير الخاضع للإشراف لتحليل صور cryo-EM ميزة إضافية.
عملية التطبيق
المتقدمون المهتمون مدعوون لإرسال سيرة ذاتية مفصلة و 2 جهات اتصال مرجعية وروابط لأهم 5 مساهمات والإجابة على بعض الأسئلة ، عن طريق ملء النموذج على هذا الرابط:
