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Masterarbeit im Bereich Bioinformatik - Deep Learning für räumlich aufgelöste Transkriptomik

Masterarbeit im Bereich Bioinformatik - Deep Learning für räumlich aufgelöste Transkriptomik

Fraunhofer-GesellschaftLeipzig
Vor 30+ Tagen
Stellenbeschreibung

Das Fraunhofer-Institut für Zelltherapie und Immunologie IZI erforscht und entwickelt spezielle Problemlösungen an den Schnittstellen von Medizin, Biowissenschaften und Ingenieurswissenschaften.

Die Arbeitsgruppe »Bioinformatik« am Fraunhofer IZI sucht aktuell eine

  • n Masterstudent
  • in für eine Abschlussarbeit am Standort Leipzig. Die Gruppe setzt computergestützte Methoden, kombiniert mit omic-weiten und multi-modalen analytischen Verfahren, zur Identifikation und Validierung neuer Biomarker sowie neuer therapeutischer Targets ein.

Neueste technologische Entwicklungen in der molekularen Diagnostik ermöglichen es (sub-)zelluläre Expressionsmuster in Gewebe räumlich aufgelöst zu charakterisieren. Diese sogenannten Spatial Transcriptomics Workflows werden u. a. in der präklinischen Medikamentenentwicklung, Evolutionsbiologie, oder patientennahen Diagnostik angewandt. Für die Optimierung des experimentellen Workflows soll ein Machine-Learning-Modell entwickelt werden, welches bei der Bestimmung der Workflow-Parameter unterstützt.

Was Du bei uns tust

Thema der Masterarbeit ist das Training sowie die Validierung eines neuronalen Netzes zur computergestützten Vorhersage essentieller Parameter für das experimentelle Design von Spatial Transcriptomics Workflows. Anhand öffentlich zugänglicher gepaarter Datensätze zur Morphologie der Zellen sowie räumlich aufgelöster Expression im Gewebe soll ein neuronales Netz zur Vorhersage der wichtigsten Workflow-Parameter trainiert werden. Die Verallgemeinerung des trainierten neuronalen Netzes wird an unabhängigen Testdaten überprüft. Zur Bearbeitung der Aufgabenstellung stehen am Fraunhofer IZI zusätzlich zu den öffentlichen Datensätzen auch proprietäre Daten zur Verfügung.

Was Du mitbringst

  • Du hast ein Bachelor-Studium der Bioinformatik, Medizininformatik, Data Science, Informatik oder eines verwandten Faches erfolgreich abgeschlossen und studierst aktuell im Master auf einem dieser Gebiete.
  • Während Deines Studiums hast Du bereits Kenntnisse in den Bereichen maschinelles Lernen, statistisches Lernen und neuronale Netze sowie Erfahrungen mit ML / DL-Frameworks und verwandter Software (z. B. (Py)Torch, TensorFlow oder SciKitlearn) erworben.
  • Du bewegst Dich sicher in der Arbeit mit Linux Kommandozeilen (CLI), Bash / Shell-Skripten, sowie dem Versionskontrollsystem Git.
  • Du hattest bereits erste Berührungspunkte mit einem HPC und einem Job Scheduling System.
  • Grundkenntnisse in Molekularbiologie sind von Vorteil.
  • Du schaust gern über den Tellerrand Deiner eigenen Fachdisziplin hinaus und hast Freude an der interdisziplinären Zusammenarbeit im Team. Eine positive Fehlerkultur und ein fairer Umgang miteinander auf Augenhöhe sind Dir wichtig.

    • Was Du erwarten kannst

  • Durch eine enge Anbindung an die Industrie trifft bei uns kreativer Forschungsfreiraum auf echte Wertschöpfung – und das auch noch mit gesellschaftlichem Mehrwert. Du gestaltest durch Deinen Einsatz die Medizin von morgen mit und erhältst spannende Einblicke in die führende Organisation für anwendungsorientierte Forschung in Europa.
  • Durch eine praxisorientierte Tätigkeit erhältst Du eine wertvolle Vorbereitung auf zukünftige Forschungs- oder Berufspositionen. Während Deiner Zeit bei uns bieten wir Dir eine persönliche Betreuung auf Augenhöhe.
  • Eine Masterarbeit in einem anspruchsvollen internationalen und interdisziplinären Arbeitsumfeld mit Zugang zu fortschrittlichen Technologien für bioinformatorische Analysen, das Dir ein hohes Maß an kreativer Freiheit bietet.

    • Wir wertschätzen und fördern die Vielfalt der Kompetenzen unserer Mitarbeitenden und begrüßen daher alle Bewerbungen – unabhängig von Alter, Geschlecht, Nationalität, ethnischer und sozialer Herkunft, Religion, Weltanschauung, Behinderung sowie sexueller Orientierung und Identität.  Schwerbehinderte Menschen werden bei gleicher Eignung bevorzugt eingestellt.

    Haben wir Dein Interesse geweckt?