<p style="font-family:arial,sans-serif;font-size:13px"><b>Postdoctoral scientist - Visual analytic investigation of genomic data</b></p><p style="font-family:arial,sans-serif;font-size:13px">Recent technological advancements are changing the face of genetics and genomics research. Data is now generated at high throughput, and more than ever a single dataset can be used and reused to address multiple research questions. As a result, there is an increasing need for tools for exploration of large amounts of biological data, and generating new research hypotheses.</p>

<p style="font-family:arial,sans-serif;font-size:13px">Whereas machine learning algorithms and statistics are important in the field of genetics and genomics, they are primarily aimed at automating analyses and filtering/prioritizing data. On the other hand, biological researchers typically use simple plots to investigate their data. This way of working can however be improved immensely. There are very interesting opportunities for improving the state of the art in biological data visualization, including (but far from limited to) integration of different visualizations, using visualization for cleaning datasets, handling very large datasets that are difficult to visualize when using naive approaches, and investigating parameter space of automated algorithms using data visualization.</p>

<p style="font-family:arial,sans-serif;font-size:13px">To help us in this endeavour, we are looking for a motivated postdoctoral researcher who is interested in developing novel visual encodings and underlying infrastructure in the field of biology, mainly focusing around characterization of structural genomic variation.</p>

<p style="font-family:arial,sans-serif;font-size:13px">The position fits within the SymBioSys consortium of computational scientists and molecular biologists at the University of Leuven (Belgium), which investigates how individual genomic variation leads to disease through cascading effects across biological networks. This consortium has primary access to different DNA sequencing technologies (454, Illumina HiSeq, PacBio) and is at the forefront of research in single-cell genomics, constitutional disorders and cancer.</p>

<p style="font-family:arial,sans-serif;font-size:13px">We offer a competitive package and a fun, dynamic environment with a top-notch consortium of young leading scientists in bioinformatics, human genetics and cancer. Our consortium offers a rare level of interdisciplinarity, from machine learning algorithms and data visualization to fundamental advances in molecular biology, to direct access to the clinic. The University of Leuven is one of Europe’s leading research universities, with English as the working language for research. Leuven lies just east of Brussels, at the heart of Europe.</p>

<p style="font-family:arial,sans-serif;font-size:13px"><b>Profile</b></p><p style="font-family:arial,sans-serif;font-size:13px">The ideal candidate holds a PhD degree either in bioinformatics/genomics or in a field relevant for (biological) data visualization. Programming and data analysis experience is essential. Experience in data visualization - e.g. using tools like D3 (<a href="http://d3js.org/" target="_blank">http://d3js.org</a>) or Processing (<a href="http://processing.org/" target="_blank">http://processing.org</a>) - would also be considered a big plus. Prior experience working with sequencing data, i.c. alignment of next-generation data, as well as genome-wide detection of genetic variation would be an advantage but are not essential. Good communication skills are important for this role.</p>

<p style="font-family:arial,sans-serif;font-size:13px">The candidate will collaborate closely with researchers across the consortium and contribute to the reporting of the project. Qualified candidates will be offered the opportunity to work semi-independently under the supervision of a senior investigator, mentor PhD students, and contribute to the acquisition of new funding. A three-year commitment is expected from the candidate. Preferred start date as soon as possible.</p>

<p style="font-family:arial,sans-serif;font-size:13px"><b>Relevant publications</b></p><ul style="font-family:arial,sans-serif;font-size:13px"><li style="margin-left:15px">Medvedev P, Stanciu M & Brudno M. Computational methods for discovering structural variation with next-generation sequencing. Nat Methods 6(11):S13-S20 (2009)</li>

<li style="margin-left:15px">Nielsen CB, Cantor M, Dubchak I, Gordon D & Ting W. Visualizing genomes: techniques and challenges. Nat Methods 7:S5-S15 (2010)</li><li style="margin-left:15px">Sifrim A, Van Houdt JKJ, Tranchevent L-C, Nowakowska B, Sakai R, Pavlopoulos GA, Devriendt K, Vermeesch JR, Moreau Y & Aerts J. Interpretation of single nucleotide variation in human disease: a Swiss-knife approach to annotation and analysis. Genome Medicine 4(9):73 (2012)</li>

<li style="margin-left:15px">Bartlett C, Cheong SY, Hou L, Paquette J, Lum PY, Jaeger G, Battke F, Vehlow C, Heinrich J, Nieselt K, Sakai R, Aerts J & Ray WC. An eQTL biological data visualization challenge and approaches from the visualization community. BMC Bioinformatics 13(Suppl 8):S8 (2012)</li>

</ul><p style="font-family:arial,sans-serif;font-size:13px"><b>How to apply</b></p><p style="font-family:arial,sans-serif;font-size:13px">Please send in PDF:</p><ol style="font-family:arial,sans-serif;font-size:13px"><li style="margin-left:15px">

a CV including education, research experience, and bibliography</li><li style="margin-left:15px">a one-page research statement</li><li style="margin-left:15px">two references (with phone and email)</li><li style="margin-left:15px">

if available: one or more figures and/or screencasts of previous visualization work</li></ol><p style="font-family:arial,sans-serif;font-size:13px">to Prof Jan Aerts (<a href="mailto:jan.aerts@esat.kuleuven.be" target="_blank">jan.aerts@esat.kuleuven.be</a>), cc Prof Yves Moreau (<a href="mailto:yves.moreau@esat.kuleuven.be" target="_blank">yves.moreau@esat.kuleuven.be</a>) and Ms Ida Tassens (<a href="mailto:ida.tassens@esat.kuleuven.be" target="_blank">ida.tassens@esat.kuleuven.be</a>). Pre-application inquiries can be sent to <a href="mailto:jan.aerts@esat.kuleuven.be" target="_blank">jan.aerts@esat.kuleuven.be</a>.</p>

<p style="font-family:arial,sans-serif;font-size:13px">URL: <a href="http://www.kuleuven.be/bioinformatics/" target="_blank">http://www.kuleuven.be/bioinformatics/</a></p><div><br></div>================================<br>

Dr Jan Aerts<br>Assistant Professor<br>Faculty of Engineering - ESAT/SCD<div>University of Leuven<br>Kasteelpark Arenberg 10 bus 2446<br>3001 Leuven-Heverlee<br>Tel: +32 16 321053<br>Fax: +32 16 321970</div><br>