El laboratorio dirigido por Francisco García García busca un/a estudiante de doctorado altamente motivado para unirse a nuestro equipo (https://www.cipf.es/es/science/research/neuronal-pathologies/computational-biomedicine/). La investigación de nuestro grupo se centra en el desarrollo de métodos computacionales para mejorar la comprensión de las enfermedades humanas, especialmente en patologías neurodegenerativas, cáncer y trastornos metabólicos. El proyecto de tesis proporcionará una  nueva caracterización transcriptómica unicelular y espacial de las diferencias de sexo en esclerosis múltiple para la identificación de biomarcadores de diagnóstico y pronóstico.

El/la investigador/a predoctoral estará involucrado/a en la revisión sistemática y selección de estudios que incluyan diversos datos ómicos, su procesamiento y análisis, interpretación de resultados, redacción y presentación de resultados en manuscritos científicos, así como en la participación de congresos, reuniones, etc. Además, será necesario adquirir formación computacional en el análisis bioinformático de específicas ómicas, en caso de no disponer de ella.

EL CV DEBE SUPRIMIR TODA REFERENCIA PERSONAL: NOMBRE, SEXO, EDAD, ESTADO CIVIL, NACIONALIDAD Y NO DEBE INCLUIR FOTOGRAFÍA.

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The laboratory led by Francisco García García is looking for a highly motivated PhD student to join our team (https://www.cipf.es/es/science/research/neuronal-pathologies/computational-biomedicine/). Our group’s research focuses on developing computational methods to improve our understanding of human diseases, particularly neurodegenerative disorders, cancer and metabolic disorders. The thesis project will provide a new single-cell and spatial transcriptomic characterisation of sex differences in multiple sclerosis for the identification of diagnostic and prognostic biomarkers.

The PhD student will be involved in the systematic review and selection of studies incorporating various omics data, their processing and analysis, interpretation of results, drafting and presentation of results in scientific manuscripts, as well as participation in conferences, meetings, etc. Furthermore, it will be necessary to acquire computational training in the bioinformatic analysis of specific omics, should this not already be available.

THE CV SHOULD REMOVE ALL PERSONAL REFERENCES: NAME, GENDER, AGE, MARITAL STATUS, NATIONALITY AND SHOULD NOT INCLUDE A PHOTOGRAPH.