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Étude expérimentale des trajectoires de sélection réalisées sur des paysages multi-traits génome-phénome à partir de l'application de méthodes de prédiction génomique chez Arabidopsis

Étude expérimentale des trajectoires de sélection réalisées sur des paysages multi-traits génome-phénome à partir de l'application de méthodes de prédiction génomique chez Arabidopsis

Australie 13 mars 2023
L'université de Queensland en Australie

L'université de Queensland en Australie

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DÉTAILS OPPORTUNITÉ

Université étatique
Région
Pays hôte
Date limite
13 mars 2023
Niveau d'études
Type d'opportunité
Spécialités
Financement d'opportunité
Financement complet
Pays éligibles
Cette opportunité est destiné à tous les pays
Région éligible
Toutes les régions
Statut d'inscription : Futur étudiant UQ
Type d'étudiant: National, International
Niveau d'étude: Recherche postdoctorale (HDR)
Niveau d'études : Agriculture et sciences animales, Environnement, Sciences et mathématiques
Objectif de la bourse : excellence académique
Type de financement : Allocation de subsistance, Frais de scolarité
Valeur de la bourse : 32 192 $ par année (taux 2023), indexé annuellement
Durée de la bourse: 3,5 ans avec possibilité de 1 prolongation conformément à la politique de bourses UQ et RTP
Nombre attribué : Peut varier
Ouverture des candidatures : 22 février 2023

Admissibilité:

Vous êtes éligible si vous remplissez les conditions d'entrée pour un diplôme supérieur par la recherche .

Les critères de sélection:

Votre candidature sera évaluée sur une base compétitive.

Nous prenons en compte votre :

  • dossier académique précédent
  • dossier de publication
  • honneurs et récompenses
  • historique d'emploi

Une connaissance pratique des méthodes de sélection végétale, de la théorie génétique quantitative et de la programmation statistique à l'aide de R serait bénéfique pour une personne travaillant sur ce projet.

Vous démontrerez la réussite scolaire dans le ou les domaines de la génétique quantitative et des populations et le potentiel de réussite scolaire.

Une expérience ou une connaissance de R et de la programmation dans R pour l'analyse statistique est hautement souhaitable.

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