PhD-Stelle in Computational Phylogenetics 100 %

Über den Job

PhD-Stelle in Computational Phylogenetics 100 %

In diesem spannenden PhD-Projekt entwickeln Sie neuro-symbolische Methoden, die die mechanistische Grundlage der klassischen Phylogenetik bewahren und die repräsentative Vielfalt genomischer LLMs integrieren.

Fakultät: Life Sciences und Facility Management

Beginn: 01.09.2026 oder nach Vereinbarung

Genomische Sequenzen werden als entlang binärer phylogenetischer Bäume evolvierend modelliert, durch stochastische stringwertige Substitutions- und Insertion-Deletion-(Indel)-Prozesse. Gegeben eine Menge gegenwärtiger Sequenzen, sind klassische Inferenzprobleme in der Phylogenetik: (i) Homologie-Inferenz, (ii) Baum-Inferenz und (iii) Rekonstruktion der Vorfahrensequenz. Ein zentraler Fokus unserer jüngsten Arbeit war die Entwicklung schneller frequentistischer indel-bewusster Ansätze für diese Probleme.

Zur Vereinfachung müssen die Modelle meist annehmen, dass Reste unabhängig über die Positionen evolvieren. In Wirklichkeit werden Mutationswahrscheinlichkeiten vom Sequenzkontext beeinflusst, einschließlich positionsspezifischer struktureller und funktioneller Einschränkungen. In den letzten Jahren hat die Konvergenz von computergestützter Biologie und datengetriebenen Methoden zu genomischen großen Sprachmodellen (gLLMs) geführt. Diese können Abhängigkeiten im Sequenzkontext modellieren.

Aufbauend auf unserer vorherigen Arbeit ist unser Ziel, neuro-symbolische Methoden zu entwickeln, die die mechanistische Grundlage der klassischen Phylogenetik bewahren und die repräsentative Vielfalt der gLLMs integrieren. Als Doktorand*in werden Sie Mutationsmodelle entwerfen, Inferenzalgorithmen entwickeln, diese in unserer Rust-Codebasis implementieren und die Methoden durch Simulationen und an realen Daten evaluieren.

Auswahl relevanter Artikel:

1. Maiolo M, Zhang X, Gil M, Anisimova M. "Progressive multiple sequence alignment with indel evolution" BMC Bioinformatics. 2018. 19(1):331. doi: 10.1186/s12859-018-2357-1.

2. Pečerska, J., Gil, M. und Anisimova, M. “Joint alignment and tree inference" bioRxiv, 2021. pp.2021-09. doi: 10.1101/2021.09.28.462230.

3. Jowkar, G., Pečerska, J., Maiolo, M., Gil, M., & Anisimova, M. “ARPIP: Ancestral sequence Reconstruction with insertions and deletions under the Poisson Indel Process" Systematic biology. 2022. syac050-syac050. doi: 10.1093/sysbio/syac050

4. Iglhaut C, Pečerska J, Gil M, Anisimova M. "Please Mind the Gap: Indel-Aware Parsimony for Fast and Accurate Ancestral Sequence Reconstruction and Multiple Sequence Alignment Including Long Indels" Molecular Biology and Evolution. 2024. 41(7):msae109. doi: 10.1093/molbev/msae109.

Sie sollten einen MSc in Informatik, Computational Science, Computational Biology, Statistik / Angewandte Mathematik oder einem verwandten quantitativen Fach mitbringen, mit fundiertem Hintergrund in:

• Algorithmen, insbesondere kombinatorische Optimierung
• Stochastische Modellierung
• Computationale inferenzstatistische Methoden
• Programmierung, idealerweise in Rust und/oder C++

Kenntnisse in Phylogenetik und/oder Verständnis von neuronalen Netzwerken sind von Vorteil.

Die Zürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften ZHAW ist eine der größten multidisziplinären Fachhochschulen der Schweiz mit über 14'000 Studierenden und 3'400 Mitarbeitenden.

Life Sciences und Facility Management

Studium und Forschung in Wädenswil: praxisnah, kreativ, leidenschaftlich und reflektiert. Unsere Expertise in Life Sciences und Facility Management in den Bereichen Umwelt, Ernährung und Gesundheit ermöglicht es uns, einen wichtigen Beitrag zur Lösung gesellschaftlicher Herausforderungen und zur Verbesserung der Lebensqualität zu leisten.

Die PhD-Stelle ist am Forschungszentrum für Bioinformatik angesiedelt, das von Dr. Manuel Gil und Prof. Maria Anisimova gemeinsam geleitet wird. Sie wird durch ein DIZH Senior Fellowship finanziert, das Dr. Manuel Gil erhalten hat. Die Doktorandin/der Doktorand wird formal an der Universität Zürich immatrikuliert. Unser Zentrum ist Teil des Swiss Institute of Bioinformatics, das zusätzliche Trainings- und Vernetzungsmöglichkeiten bietet.

Die ZHAW setzt sich für geschlechtergemischte und diverse Teams ein, um Gleichstellung, Vielfalt und Innovation zu fördern.

Wir bieten hochschulgerechte Arbeits- und Anstellungsbedingungen an und fördern aktiv die Personalentwicklung unserer Mitarbeitenden und Führungspersonen. Eine detaillierte Beschreibung der Vorteile ist auf der Webseite «Arbeiten an der ZHAW» zu finden. Hier die wichtigsten Eckpunkte:

Dr. Manuel Gil

Co-Leiter FS Bioinformatics

Jocelyn Schaad

Recruiting Manager