Il progetto CISVAR mira a sviluppare un nuovo approccio teorico ed empirico per identificare gli alleli cis-
regolatori presenti in una popolazione di individui e per stimare il loro valore cis-regolatorio, denominato
contributo netto stimato (ENC, Estimated Net Contribution) degli alleli. Il metodo fino ad ora sviluppato
determina l’espressione allelica specifica (ASE, Allele Specific Expression) per ciascun gene in tutti gli
individui eterozigoti di una popolazione e combina le informazioni di tutte le combinazioni eterozigoti in cui è presente lo stesso aplotipo, al fine di stimare l’ENC di ciascun allele. Successivamente vengono inferiti il numero di diversi alleli cis-regolatori presenti nella popolazione, vengono quantificate le differenze di espressione tra questi alleli e questi valori vengono usati per stimare la diversità cis-regolatoria a livello di singoli geni, individui e popolazioni. È inoltre possibile estendere i concetti della genetica delle popolazioni applicati alla variazione di sequenza, come l’eterozigosi attesa e osservata, anche alla variazione cis-regolatoria. Nell’RNA-seq tradizionale (bulk), il livello di espressione genica rilevato rappresenta generalmente una media dell’espressione in un organo o tessuto, mentre è ben noto che gli elementi cis-regolatori, oltre a essere dinamici durante lo sviluppo, sono spesso specifici per tipo cellulare. I recenti progressi nella trascrittomica ad alta risoluzione possono aiutare a superare questi limiti. Il progetto quindi vuole applicare la trascrittomica ad alta risoluzione su individui appartenenti a popolazioni diverse, usare il metodo di stima dell’ENC per ottenere informazioni sulla variazione cis regolatoria con un livello di dettaglio senza precedenti ed indagare la regolazione cis specifica per tipo cellulare. Utilizzando i metodi disponibili per l’analisi ASE e le informazioni aplotipiche dell’intero genoma per i genotipi analizzati si eseguiranno analisi ASE su cluster omogenei di cellule identificati tramite dati di scRNA-seq. Nei dati di trascrittomica spaziale, combineremo i dati di cluster spaziali contigui per ottenere un numero sufficiente di letture, in modo da eseguire analisi ASE almeno sui geni più altamente espressi, e per studiare la distribuzione spaziale della variazione cis regolatoria in relazione ai contesti cellulari circostanti. Il progetto prevede di usare due specie vegetali come sistemi sperimentali, una coltivata, la vite (Vitis vinifera) e l’altra selvatica, il pioppo nero (Populus nigra), per affrontare due differenti problemi biologici attraverso l’analisi dei livelli di variazione cis-regolatoria.

Il contratto n. 1 prevede come specifiche funzioni in relazione alle attività di ricerca oggetto del contratto e gli obiettivi assegnati: Eseguire analisi trascrittomiche e di accessibilità della cromatina su tessuti e singole cellule di piante (vite e pioppo nero); eseguire le relative analisi computazionali per arrivare alla
quantificazione dell’espressione genica. Il relativo bando può essere reperito al link DI4A – gruppo
scientifico disciplinare 05/BIOS-14 Genetica (Procedura n. 1) — UNIUD – Università degli Studi di Udine

Il contratto n. 2 prevede come specifiche funzioni in relazione alle attività di ricerca oggetto del contratto e gli obiettivi assegnati: Eseguire analisi trascrittomiche su tessuti di piante (vite e pioppo nero) utilizzando
metodiche di trascrittomica spaziale; eseguire le relative analisi computazionali per arrivare alla
quantificazione dell’espressione genica. Il relativo bando può essere reperito al link DI4A – gruppo
scientifico-disciplinare 05/BIOS-14 (Procedura n. 2) — UNIUD – Università degli Studi di Udine

Il contratto n. 3 prevede come specifiche funzioni in relazione alle attività di ricerca oggetto del contratto e gli obiettivi assegnati: Eseguire analisi computazionali su dati di genomica, epigenomica e trascrittomica ottenuti sia con tecnologie long read che short read per determinare variazione genetica a livello di sequenza e a livello cis-regolatorio in popolazioni di piante. Eseguire analisi computazionali di dati trascrittomici ed epigenomici derivanti da analisi a singola cellula e di tipo spaziale. Applicazione di modelli di stima della variazione cis-regolatoria su tali dati. Il relativo bando può essere reperito al link DI4A – gruppo scientifico-disciplinare 05/BIOS-14 (Procedura n. 3) — UNIUD – Università degli Studi di Udine

La scadenza per la presentazione delle domande (procedura online) è il 24/10/2025 alle ore 13.00.

Per maggiori informazioni o chiarimenti potete contattare Michele Morgante
(michele.morgante@uniud.it).

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A unique opportunity to join a large team and international network of scientists to work on a multi-year project on Evo/Devo comparative omics that embraces the most important questions in development and evolution utilizing state of the art omics, computational science and AI technologies.

We are seeking highly motivated Post-Doctoral Fellows to join our research team focusing on developmental evolutionary questions. We are recruiting 4 post-doctoral fellows.

We use butterflies as a study system and omics, computational biology and AI as tools to determine fundamental molecular rules in the making of life

More info here:

https://evol.mcmaster.ca/brian/evoldir/PostDocs//UPuertoRico.ButterflyEvoDevo
https://www.riccardopapalab.com/copy-of-jobs-available

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Il progetto si focalizza sull’ottimizzazione e applicazione della tecnologia di sequenziamento Oxford Nanopore al fine di condurre assemblaggi di genomi e pangenomi vegetali, e di analizzare DNA ambientale, raccolto tramite un laboratorio portatile, per l’identificazione delle specie ed il monitoraggio delle dinamiche ecologiche.

Per maggiori informazioni contattare la Prof.ssa Marzia Rossato – marzia.rossato@univr.it– Tel: +39 045 8027800.

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Presso il laboratorio della Prof Majello in collaborazione con il Dott Giovanni Scala presso il Dipartimento di Biologia della Università Federico II è bandito un assegno di ricerca con l’obiettivo di “Sviluppo di un modello integrativo di computazionale per l’analisi e la diagnosi differenziale di lesioni maligne di cancro al seno a partire da dati di cfMEDIP- Seq e ULP_WGS ottenuti su cell free DNA da biopsie liquide“

La scadenza di presentazione delle domande è il 28 agosto e il bando della Federico II con tutte le informazioni per la selezione ed i requisiti è disponibile al seguente link https://www.unina.it/documents/11958/60217456/BIO_AR_2024_BIOS-14-A_15_PRIN2022_PNRR_bando.pdf

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Il titolo dell’assegno è “Analisi bioinformatiche di sequenze genomiche di individui italiani antichi e moderni“, bandito nell’ambito del progetto PRIN 2022 “Genomic testing of hypotheses on the origins of the Grecìa salentina population and language”.

La scadenza per la partecipazione è il 26 agosto, l’assegno dovrà iniziare i primi di ottobre.

Il bando, con tutte le informazioni circa la modalità di partecipazione, è consultabile qui: https://www.urp.cnr.it/node/11849

L'articolo ASSEGNO DI RICERCA PRIN 2022 proviene da A.G.I..

Il lavoro che verrà svolto specificatamente dal candidato riguarderà l’analisi di dati di Whole Exome and Genome Sequencing (WES e WGS), finalizzati all’identificazione di varianti a singolo nucleotide e strutturali per lo studio di pazienti non-diagnosticati.

Per maggiori informazioni contattare la prof.ssa Marzia Rossato marzia.rossato@univr.it Tel: +390458027800

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Il lavoro che verrà svolto specificatamente dal candidato riguarderà la ricostruzione e annotazione de-novo di genomi vegetali attraverso l’applicazione di tecnologie di sequenziamento di ultima generazione (Illumina, ONT e PacBio), al fine di condurre studi di caratterizzazione strutturale, funzionale e di popolazione in diverse specie di interesse agro-alimentare.

Per maggiori informazioni contattare la Prof.ssa Marzia Rossato marzia.rossato@univr.it Tel: +390458027800

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The “FutureData4EU – Training Future Big Data Experts for Europe” project is funded under the “Marie Sklodowska-Curie Actions Co-funding of regional, national and international programmes – HORIZON-MSCA-2022-COFUND-01-01” call of Horizon Europe – the Framework Programme for Research and Innovation. FutureData4EU involves the launch of a doctoral programme with PhD positions at the University of Bologna (leading University) and at other Emilia-Romagna universities, such as the University of Ferrara. The FutureData4EU PhD programme will train a new generation of researchers with inter-disciplinary and transferable skills, supporting their career and providing them with the knowledge necessary to work with academic and business organisations, thanks to a large network of Associated Partners involved in the project, from highly reputed businesses to high-level national and international research centres and infrastructures in the field of Big Data.

The theme of the Doctoral Position at the University of Ferrara, Prof Ghirotto lab, is “Evolutionary perspective on health and medicine through the lens of paleogenomics”, with the main aim of shedding light on evolutionary/adaptation processes of archaic and ancient humans to past environments and pathogens, through the analysis of thousands of genomes available in the literature and leveraging state-of-art population genomics methods. The candidate will be requested to draft a research project within this topic to apply for the Doctoral Position.

Applications may only be submitted through the dedicated procedure available at https://studenti.unibo.it; all the information are available here https://site.unibo.it/futuredata4eu/en/phd-program

Eligibility of applicants.
The overall approach of MSCA FutureData4EU is to keep the call as inclusive as possible, in order to attract as many talented candidates as conceivable. The essential requirements to have at the call closure will be:

• Research Experience for doctoral candidates: at the deadline of the programme’s call, the DC will have to hold a degree entitling him/her to be enrolled in a doctoral programme (a master degree or equivalent); not having been awarded with a doctoral degree. The candidate should have a good computational background (basic knowledge of R, Python or Bash programming languages are mandatory); experience with cluster computing environments would be appreciated but it is not mandatory. The candidates must have a good knowledge of written and spoken English.
• Mobility requirements: candidates may not have resided or carried out their main activity (work, studies, etc.) in Italy for more than 1 years in the 3 years immediately before the programme’s call closure.

The application deadline is June 28th, 2024, at 2:00 PM (CEST, Italian time).

For further information and clarification feel free to contact Silvia Ghirotto: ghrslv@unife.it

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Il lavoro che verrà svolto specificatamente dal candidato riguarderà la ricostruzione e annotazione de-novo di genomi vegetali attraverso l’applicazione di tecnologie di sequenziamento di ultima generazione (Illumina, ONT e PacBio), al fine di condurre studi di caratterizzazione strutturale, funzionale e di popolazione in diverse specie
di interesse agro-alimentare.

Per maggiori informazioni contattare la Prof.ssa Marzia Rossato marzia.rossato@univr.it Tel: +39 045 8027800

(Comunicato dal Prof. Massimo Delledonne – Dipartimento di Biotecnologie – Università degli Studi di Verona)

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Il lavoro che verrà svolto specificatamente dal candidato riguarderà l’analisi di dati di Whole Exome and Genome Sequencing (WES e WGS), finalizzati all’identificazione di varianti a singolo nucleotide e strutturali per lo studio di pazienti non-diagnosticati.

Per maggiori informazioni contattare la prof.ssa Marzia Rossato marzia.rossato@univr.it Tel: +39 045 8027800

(Comunicato dal Prof. Massimo Delledonne – Dipartimento di Biotecnologie – Università degli Studi di Verona)

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