Doktorandin oder Doktorand in Molekularer und Computergestützter Pflanzenbiologie

20.12.2024, Wissenschaftliches Personal

Das ERC-Projekt „RESIST“ (https://www.mls.ls.tum.de/en/cpb/research/projects/) an der Professur für Computational Plant Biology an der TUM School of Life Sciences sucht einen Doktoranden oder eine Doktorandin für ein interdisziplinäres Projekt, das Phenomik und Transkriptomik im Zusammenhang mit Trockenstress bei Hafer untersucht. Diese spannende Rolle verbindet molekularbiologische Ansätze, computergestützte Analysen und modernste Phänotypisierungstechnologien in Zusammenarbeit mit Helmholtz München (Environmental Simulation, Prof. Jörg Peter Schnitzler).

Anforderungen:

Der ideale Bewerber/ die ideale Bewerberin verfügt über:

• Einen Master-Abschluss in molekularer und/oder computergestützter Pflanzenwissenschaft oder einem verwandten Bereich.
• Erfahrung mit molekularbiologischen Techniken (Laborkenntnisse).
• Ein starkes Interesse an interdisziplinärer und kollaborativer Forschung.
• Bereitschaft zur Arbeit an mehreren Standorten (Weihenstephan und Neuherberg).
• Kenntnisse in Programmiersprachen (z. B. Python, R, bash) und Erfahrung mit High-Performance Computing (HPC).
• Expertise oder Interesse an der Verarbeitung großer Datensätze und der Anwendung statistischer Methoden.
• Fließende Englischkenntnisse in Wort und Schrift.

Aufgaben:

Im Rahmen einer gemeinsamen Zusammenarbeit zwischen der Computational Plant Biology Gruppe an der TUM, einem dynamischen Team mit Schwerpunkt auf Pflanzen-Genomik und landwirtschaftlichen Nutzpflanzen, und der Umweltsimulationsgruppe am Helmholtz München unter der Leitung von Prof. Jörg Peter Schnitzler werden Sie zur Erforschung der Trockenstresstoleranz bei Hafer beitragen. Kernaufgaben umfassen:

• Untersuchung der Trockenstresstoleranz bei Hafer mittels Phenomik- und Transkriptomik-Ansätzen.
• Durchführung von Gewächshausexperimenten unter Einsatz modernster Phänotypisierungsplattformen (z. B. HTP-Spross/Wurzel-Plattform mit 3D-Multispektralscanning).
• Durchführung von Feld- und Gewächshaus-Phänotypisierungen, einschließlich der Messung von Merkma-len wie Sprosslänge, Wurzelmasse und Wassernutzungseffizienz (WUE).
• Verarbeitung und Analyse von RNA-Sequenzierungsdaten (RNA-Seq), von der RNA-Extraktion bis hin zu computergestützten Analysen (z. B. Genexpressionsprofiling, Koexpressionsnetzwerke und Pathway-Enrichment).
• Einsatz von genetischer Kartierung (z. B. GWAS, SV-GWAS), um Loci zu identifizieren, die mit Trockenstresstoleranz assoziiert sind.
• Betreuung und Unterricht von Studierenden im Rahmen eines kollaborativen akademischen Umfelds.

Wir bieten:

• eine Vergütung nach E13 TV-L (65%). Die Stelle ist zunächst auf drei Jahre befristet.
• Zugang zu erstklassigen Einrichtungen und Ressourcen an der TUM School of Life Sciences und Helmholtz München.
• Als Mitglied unseres Teams haben Sie die Möglichkeit, Teil von hochmoderner Forschung im Bereich Pflanzen-Genomik und Trockenstresstoleranz zu sein.
• In eine lebendige und internationale Forschungsgemeinschaft an TUM und Helmholtz München eingebunden zu sein.
• Die Stelle ist für die Besetzung mit schwerbehinderten Menschen geeignet. Schwerbehinderte Bewerbe-rinnen und Bewerber werden bei ansonsten im Wesentlichen gleicher Eignung, Befähigung und fachlichen Leistung bevorzugt eingestellt.
• Im Rahmen Ihrer Bewerbung um eine Stelle an der Technischen Universität München (TUM) übermitteln Sie personenbezogene Daten. Beachten Sie bitte hierzu unsere Datenschutzhinweise gemäß Art. 13 Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) zur Erhebung und Verarbeitung von personenbezogenen Daten im Rahmen Ihrer Bewerbung https://portal.mytum.de/kompass/datenschutz/Bewerbung/. Durch die Übermittlung Ihrer Bewerbung bestätigen Sie, dass Sie die Datenschutzhinweise der TUM zur Kenntnis genommen haben.
• Die TUM strebt eine Erhöhung des Frauenanteils an, Bewerbungen von Frauen werden daher ausdrücklich begrüßt. Bewerbung
• Bitte senden Sie Ihre Bewerbung, einschließlich mindestens einer Referenz, sowie einen Lebenslauf und alle weiteren relevanten Unterlagen per E-Mail an Prof. Nadia Kamal: n.kamal@tum.de.
• Fassen Sie alle Dokumente in einer einzigen PDF-Datei mit dem Namen: nachname_phd_resist.pdf zusammen. Bewerbungen, die dieses Format nicht einhalten, werden nicht berücksichtigt.
• Bewerbungsschluss: 31. Januar 2025

Adresse und Kontaktinformationen:

• Technische Universität München
• Computational Plant Biology
• Prof. Dr. rer. nat. Nadia Kamal
• Am Staudengarten 2, 85354 Freising
• Tel. +49 8161 71 5300
• sekretariat.cpb@ls.tum.de
• www.mls.ls.tum.de/cpb
• www.tum.de

Kontakt: n.kamal@tum.de