Precision Agriculture, bioinformatics, System Biology, Genome Scale Model, Plant physiology, Molecular biology
Work description
- Rever o estado da arte, desenvolver benchmark e desenvolver a prova de conceito sobre modelos avançados de agricultura de precisão baseados na integração de dados espectrais, multiomicas e biologia de sistemas (SB). - Caracterizar respostas fisiológicas, metabólicas e transcricionais de videiras em estufa/campo em resposta a stress abióticos para validar dados espectrais de campo. - Desenvolver uma abordagem de BS para mapear as vias metabólicas da videira e inferir o seu fenótipo/estado fisiológico; - Explorar métodos computacionais e modelos metabólicos em escala genómica para otimizar o espaço fenotípico/funcional através de diagnósticos mecanísticos e simulações. - Desenvolver uma plataforma baseada em inteligência artificial que integre BS e dados espectrais em tempo real para promover a viticultura de precisão avançada. - Participar nas atividades laboratoriais e de campo (horário flexível) a decorrer no âmbito do projeto. - Teste e validação das soluções desenhadas em contexto real, e publicação dos resultados. - Pretende-se ainda que o investigador participe nas seguintes atividades: co/supervisionar estudantes PhD e MSc; desenvolver e escrever artigos científicos (percentil Q1); contribuir ativamente com os seus desenvolvimentos para concursos competitivos de projetos na linha de investigação. - Review state of the art, develop benchmarks, and create a proof of concept for advanced precision agriculture models based on integrating spectral data, multi-omics, and systems biology (SB). - Characterize grapevine physiological, metabolic, and transcriptional responses to abiotic stress, validating field/greenhouse spectral data. - Develop a SB approach to map metabolic pathways of the grapevine and infer a virtual grapevine phenotype/physiological feature space model. - Explore computational methods and genome-scale metabolic models to apply to optimize phenotype/physiological space through mechanistic diagnosis and simulations - Develop an AI-driven platform that fuses SB and real-time field spectral data to advance precision viticulture. - Participate in laboratory and field activities (flexible schedule) within the project scope. - Test and validate the designed solutions in a real-world context and publish the results. - The researcher is also expected to participate in the following activities: co/supervise PhD and MSc students; develop and write scientific articles (Q1 percentile); actively contribute their developments to competitive project contests in the research line.
Academic Qualifications
PhD in Agricultural Sciences, Bioengineering, Biochemistry, Biology, BioInformatics/BS, Bitechnological Engineering and related areas.
Minimum profile required
- Precision and digital agriculture; Plant physiology; Biochemistry- BS: ‘genotype-scale metabolic models’- AI-based predictive models.- Computational: R (Bioconductor), MATLAB (computational biology), Python (e.g. pyCOBRA, pyMEW) and Bioformatics for database searching.- Multiomics integration (e.g. HPLC, GCMS).
Preference factors
Proven experience in Systems Biology and Bioinformatics, Plant Physiology, Molecular Biology, Biochemistry The jury may not award the scholarship if the quality of the candidates is lower than desired.
Application Period
Since 10 Jul 2025 to 23 Jul 2025
Centre
Robotics in Industry and Intelligent Systems