LeadLearners.Org™ Thanks to all our 1072606 visitors today, Tuesday, 17/Sep/2019

Válassza Ösztöndíj pozíció
Lead Learners LeadLearners.Org
Ajánlott oldalak: TIGP, Bioinformatics.Center, Our Facebook Page | Előfizet

Megnevezése ösztöndíj / program

Számítógépes modellezés növekedés szögvezérléssel egész magasabb rendű növények



Fontos leírás
Ennek része a folyamatos erőfeszítések a számítógépes és rendszerek megközelítések fejlődésbiológia törekszünk, hogy jelöljön ki egy diplomás egy matematikai / számítógépes háttérrel, hogy tanulmányozza a PhD ellenőrzéséről szóló szög növekedésének laterális gyökér és lő ágak magasabb rendű növények. A rendelet ezen alapvető szempont a növényi formában mostanáig teljesen rejtélyes: ez egy alul-értékelt, hogy a szögek, amelyek oldalsó ágak nőnek ki a fő növény tengely nem véletlen, hanem nagyon meghatározott szempontok egyéni fejlesztési programok. Valóban, ha a növények forgatjuk függőlegesen, oldalról sok szervek gyorsan hajlik úgy, hogy visszatérjen az eredeti szög növekedés tekintetében a gravitáció, olyan mennyiségben, mint az ismert gravitropic alapjel szög (GSA). Míg a GSA az elsődleges gyökér és a hajtás általában körülbelül függőleges, a GSA értékei oldalsó hajtások és gyökerek leggyakrabban nem függőleges, így a növény, hogy optimalizálja a felvétel források mind felett és a föld alatt. Ez a térbeli szabályozása GSA egész természete nyilvánvaló formájában jellegzetes fajspecifikus GSA kontroll minták, talán a legtöbb feltűnően a különböző elágazási mintákat a fák. Ez a projekt lehetőséget kínál arra, hogy vizsgálja meg, és megérteni ezeket a lenyűgöző mintákat a GSA rendelet a természetben egy számítási keretben.

A projekt épül legújabb megállapításainak a Kepinski laborban, valamint megvalósítja az alapvető gravitropic választ növények (a mechanizmus, amellyel minden szerv, hogy fenntartsák a GSA), megmutattuk, hogy auxin válasz egyetlen sejttípus határozza meg a GSA program az egyes oldalsó szerv. Ez a munka fogalmi keret megértéséhez specifikációja GSA egész magasabb rendű növények és a kiindulási pont a generációs számítógépes modellek a GSA ellenőrzés. A modellek könnyen tesztelhető a laboratóriumi és helyszíni, lehetővé teszi a hallgató, hogy vegyenek részt közvetlenül a megismételt modell irányított kísérlet (együttműködve kísérletező a fogadó labor) és az adat-vezérelt modell finomítására. Ők is kell megépíteni, hogy a kapcsolat a auxin és az általános üzemi architektúra lehet vizsgálni az egész változatos faj, amely lehetővé teszi a diák, hogy ellentétben az idősebb, leíró modellek fa elágazás például az új mechanikus és prediktív modellek kidolgozott projekt keretében.

A projekt fogja felügyelni közösen Dr Stefan Kepinski (School of Biology) és Prof. Netta Cohen (School of Computing) Leeds és együtt munkatársai a University of Calgary. A potenciális pályázóknak javasoljuk, hogy informális érdeklődik a kapcsolatot Dr. Stefan Kepinski e-mailben: s.kepinski @ leeds.ac.uk vagy telefonon: +44 113 343 2865


Jogosultsági és egyéb kritériumok
(Európai / UK diákok esetén)
Ez a kutatási projekt finanszírozás kapcsolódik. Finanszírozása a projekt a polgárok rendelkezésére álló számos európai országban (köztük az Egyesült Királyság). A legtöbb esetben ez tartalmazza az összes EU-állampolgárok. Azonban a teljes finanszírozás nem áll rendelkezésre minden jelentkezőnek és olvasd el a teljes osztály és a projekt részleteit a további információkért.


Jelentkezési határidő
* 7 január 2013


További információk, és a fontos URL
4 éves BBSRC hallgatói, a White Rose mechanisztikus biológia DTP.
A sikeres pályázó kap díjak és ösztöndíjat (kb.? 13.590 az 2013-14.) A PhD indul október 2013. A pályázóknak kell, illetve nem várta, hogy megkapja, egy 2,1 kitüntetéses diplomát egy adott témáról. Tagjelölt lehetett tartózkodó az Egyesült Királyságban 3 évre ahhoz, hogy megkapja a teljes támogatást.
Vannak 2. szakaszában a pályázati eljárás. Kérjük, látogasson el honlapunkra további információért:
www.fbs.leeds.ac.uk / gradschool / kulcsszavak / mnuFindaphd.php


© 2019 LeadLearners.Org ™
admin@LeadLearners.Org
+18133888836
Designed by: Emmanuel Salawu at Bioinformatics Center