**Título del proyecto al que se incorporaría el candidato:** "Aprendizaje profundo interpretable para inferir cambios transcripcionales y metabólicos celulares asociados a perturbaciones genéticas en el cáncer (PERMET2CAN)" PID2024\-160726OB\-I00 \- Convocatoria: Proyectos de Generación de Conocimiento 2024 **Objeto del puesto:** El objetivo principal del proyecto es desarrollar un nuevo marco basado en Aprendizaje Profundo (DL) interpretable para inferir conjuntamente los resultados transcripcionales y los cambios metabólicos asociados a perturbaciones genéticas. El diseño del modelo de DL se guiará mediante información biológica a priori y tendrá en cuenta dos objetivos simultáneos. Se utilizarán datos de secuenciación de ARN a nivel de célula individual (scRNA\-Seq) procedentes de experimentos de perturbación. El marco propuesto permitirá identificar las respuestas celulares clave, tanto transcripcionales como metabólicas, resultantes de perturbaciones genéticas. Comprender los cambios transcripcionales derivados de perturbaciones genéticas es fundamental para identificar interacciones genéticas en el cáncer. Del mismo modo, comprender el papel del metabolismo en el cáncer no solo proporciona información sobre la biología fundamental de esta enfermedad, sino que también señala posibles vías para el desarrollo de terapias dirigidas. Combinar estos dos aspectos en un único marco permitirá caracterizar mejor los mecanismos reguladores transcripcionales subyacentes asociados al cáncer e identificar posibles dianas para revertir alteraciones transcripcionales y metabólicas anómalas. El proyecto se desarrollará en la Escuela de Ingeniería (Tecnun) de la Universidad de Navarra, en el Departamento de Ingeniería Eléctrica y Electrónica. Durante el proyecto, se espera una colaboración activa con grupos de investigación del Centro de Investigación Médica Aplicada (CIMA) de la Universidad de Navarra. **Requisitos necesarios:** * Título de grado en ingeniería (Telecomunicaciones, Ingeniería Biomédica, Inteligencia Artificial, Informática) * Título de máster en áreas relacionadas con la ingeniería y/o la inteligencia artificial o la ciencia de datos **Información adicional:** Director del proyecto: Idoia Ochoa Duración: Duración máxima de 4 años * La dotación: no podrá alcanzar el 75% del salario establecido para categorías equivalentes en los convenios colectivos de su ámbito de aplicación durante ninguna de las anualidades Entidad financiadora: Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades Ayuda PID2024\-160726OB\-I00 financiada por MICIU/AEI /10\.13039/501100011033 y por el FSE\+. **Documentación a presentar:** * CV * Referencias * Certificación académica detallada de los estudios realizados * Adecuación del candidato a las actividades de investigación a desarrollar * Conocimientos de inglés **Criterios de selección:** **Criterio 1\.** Trayectoria académica y/o científica\-técnica del candidato (hasta 50 puntos). Sub\-criterio 1\.a): Contribuciones científicas\-técnicas (hasta 45 puntos). Se valorará el expediente académico y otros méritos curriculares del candidato, así como su adecuación a las tareas a realizar según su formación y experiencia profesional. Sub\-criterio 1\.b): Movilidad e internacionalización (hasta 5 puntos). Se valorará la relevancia e impacto en su carrera investigadora de las estancias del candidato en centros nacionales e internacionales y/o en el sector industrial, teniendo en cuenta el prestigio de la entidad acogedora y la actividad desarrollada en ella. **Criterio 2\.** Adecuación del candidato a las actividades de investigación a desarrollar (hasta 50 puntos). Se valorará la adecuación de la persona al programa, proyecto o actividades de investigación a desarrollar en función de su formación y experiencia previas. Para ello, se tendrán en cuenta el valor añadido que la realización del proyecto representará para su carrera investigadora, así como el valor aportado al centro y al equipo receptor