Cílem studia je především prohloubit teoretické znalosti z oblastí zaměřených na bioinformatiku, biomedicínské inženýrství, matematickou a systémovou biologii, genomiku a proteomiku a příbuzných oborů. Dále je pak kladen důraz na získání zkušenosti z oblastí základního i aplikovaného výzkumu v těchto oborech. Studium je koncipováno jako výhradně mezioborové, z čehož vyplývá i další cíl a to, posílení schopnosti komunikace a vědecké spolupráce mezi absolventem oboru a vědeckými odborníky z oblasti biologických a lékařských věd. Studium umožní získat zkušenosti v experimentální práci včetně zpracování a analýzy výsledků za využití metod z oblasti vyšší aplikované matematiky a statistiky.

Absolvent doktorského studia tohoto oboru bude zralou a výraznou vědeckou osobností s velkým odborným a vědeckým rozhledem v oblastech bioinformatiky, biomedicínských technologií, matematické a systémové biologie a genomiky a proteomiky. Absolventi také získají znalosti a zkušenosti zasahující do ryze technických oblastí, jako jsou především pokročilé metody zpracování vícerozměrných dat či oblast informatiky. Na druhé straně se v rámci studia také seznámí s oblastmi experimentální fyziologie, molekulární biologie a genetiky. Také je kladen důraz na získání zkušeností v základním a experimentálním výzkumu a na schopnost extrakce fundamentálních poznatků z daných oblastí.

Absolvent doktorského studia tohoto oboru by měl být zralou vědeckou osobností s velkým rozhledem v oblastech bioinformatiky, matematické a systémové biologie, genomiky a proteomiky, ale také v oblasti technických věd. Je připraven řešit náročné výzkumné a vývojové problémy. V praxi je absolvent tohoto doktorského studia schopen samostatné tvůrčí činnosti a samostatně vést výzkum a vývoj ve zmíněných oblastech vědy. Dále je schopen vést výzkumné týmy a zajišťovat mezioborovou komunikaci a spolupráci. Najde uplatnění na výzkumných institucích a ve firmách, kde je ve velké míře požadován inovativní přístup k řešení problémů – od návrhu řešení po realizaci.

Podmínkou přijetí je dosažení VŠ titulu na magisterské úrovni.

prof. Ing. Valentine Provazník, Ph.D.

1. Akvizice a analýza obrazových sekvencí v experimentální ultrasonografii

   Projekt bude zaměřen na využití animálního ultrazvukového tomografu pro experimenty na zvířecích modelech. Bude zahrnovat především nalezení vhodných akvizičních parametrů, v případě kontrastního zobrazování i optimalizaci dávky kontrastní látky (zahrnující také práci na experimentálních fantomech), dále pak pokročilé zpracování naměřených ultrazvukových sekvencí včetně vybraných fyziologických signálů a extrakci fyziologických parametrů s ohledem na účel experimentu. Velká část experimentů bude zaměřena na kvantifikaci perfuze tkání pro specifické aplikace a na srovnání dosažených výsledků s jinými modalitami (především MRI). Projekt bude řešen v rámci Mezinárodního centra klinického výzkumu (FNUSA-ICRC, CZ.1.05/1.1.00/02.0123) a ve spolupráci s Ústavem přístrojové techniky, AV ČR.

   Školitel: Kolář Radim, doc. Ing., Ph.D.

2. Metody celogenomových asociačních studií

   Celogenomové asociační studie se používají pro zkoumání genetické variability mezi jedinci vybraného druhu organismu. Předmětem zkoumání je rovněž případný vztah mezi variabilitou (např. jednonukleotidovým polymorfismem) a různými charakteristikami (typicky genetickými chorobami). Práce bude zaměřena na optimalizaci numerické reprezentace extrémně velkých genetických sekvencí (až po úroveň celého genomu) s cílem efektivně vyhledávat a komparovat polymorfismy reprezentující intradruhovou variabilitu metodami číslicového zpracování signálů. Pro ověřování metod budou použita veřejně dostupná data z celogenomových studií využívajících metod sekvenace nových generací. Práce bude podporována projektem GAČR P102/11/1068 "Nano-elektro-bio-nástroje pro biochemické a molekulárně-biologické studie eukaryotických buněk (NanoBioTECell)".

   Školitel: Provazník Valentine, prof. Ing., Ph.D.

3. Síť z neronových buněk vytvořená na čipu a její elektrická charakterizace

   Hlavním cílem disertační práce je vytvořit metodologii pro aplikaci neuronových buněk na mikroelektronický čip a zkoumat podmínky pro jejich vzájemné propojování. Dále bude součástí řešení práce výzkum schopnosti aplikovaných buněk přenášet elektrický signál a také možnost cíleného programování vytvořené sítě. Práce bude podpořena projektem "CEITEC - Central European Institute of Technology" č. CZ.1.05/1.1.00/02.0068.

   Školitel: Hubálek Jaromír, prof. Ing., Ph.D.

4. Strukturální klasifikace proteinů použitím metod založených na modelech typu "support vector machine"

   Otázky týkající se strukturální klasifikace proteinů jsou stále důležitou součástí dnešní bioinformatiky. Řada prestižních biotechnologických center neustále pracuje na vytváření nových, účinnějších a efektivnějších metod pro klasifikaci v genomice a proteomice. V práci bude použito relativně moderní metody Support Vector Machine (SVM) a dále srovnávací analýzy vedoucí k vyšší účinnosti klasifikace. Zkoumané metody budou testovány na datech z veřejných proteomických databází a ověřeny na vybraných rodinách proteinů eukaryotických organizmů. Práce bude podporována projektem GAČR P102/11/1068 "Nano-elektro-bio-nástroje pro biochemické a molekulárně-biologické studie eukaryotických buněk (NanoBioTECell)".

   Školitel: Tkacz Ewaryst, prof., Ph.D.,D.Sc.