DOU 12/12/2023 - Diário Oficial da União - Brasil

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Métodos moleculares de diagnóstico de patógenos. 7. Noções de Boas Práticas de Laboratório e Biossegurança. Quadro de Provas - Anexo II, Quadro XVIII Quadro de Títulos - Anexo III, Quadro XX Código do perfil: PE27 Perfil: Micologia Médica / UF (RO) Total de Vagas: 1 Unidade: Fiocruz Rondônia Atribuições: Coordenar e executar estudos na área da Micologia Médica de interesse da Amazônia abordando aspectos fisiológicos, bioquímicos, imunológicos, taxonômicos, moleculares, diagnósticos, virulência e epidemiológicos. Desenvolver estudos sobre a identificação e caracterização do genoma dos fungos, tipagem genética dos fungos filamentosos, leveduriformes, invasores endêmicas na Amazônia. Estabelecer estudos sobre a identificação fenotípica e molecular de leveduras, fungos filamentosos e dimórficos, teste de susceptibilidade, mecanismos moleculares dos antifúngicos e de prevalência de resistência a antifúngicos na Amazônia. Apoiar serviço de assistência ao diagnóstico de micoses de interesse médico. Atuar na formação e capacitação de recursos humanos na Amazônia, coordenar projetos objetivando novos conhecimentos sobre micologia, promover a cooperação internacional e contribuir na ampliação de grupos de pesquisa nesse tema. Pré-requisito: Graduação e Mestrado em Ciências da Saúde, Ciências Biológicas ou outra área do conhecimento com ênfase em Micologia. Conteúdo Programático: 1. Classificação das micoses humanas. 2. Técnicas de coleta, isolamento, cultivo e manutenção de fungos de interesse médico. 3. Métodos de diagnóstico bioquímico e fenotípico em micologia médica. 4. Técnicas em Biologia Molecular utilizadas para a identificação fúngica. 5. Diagnóstico sorológico de micoses superficiais e sistêmicas. 6. Metodologias moleculares aplicadas na identificação de leveduras e fundos filamentosos de interesse médico. 7. Diagnóstico de micoses invasivas e endêmica. 8. Mecanismos de patogenicidade dos fungos de interesse médico. 9. Drogas e resistência aos antifúngicos. 10. Tipagem genética e epidemiologia de fungos de interesse médico. 11. Imunodiagnóstico de micoses profundas. 12. Resposta imunológica do hospedeiro às infecções fúngicas. Quadro de Provas - Anexo II, Quadro XIX Quadro de Títulos - Anexo III, Quadro XXI Código do perfil: PE28 Perfil: Parasitos e vetores de malária na Amazônia / UF (RO) Total de Vagas: 1 Unidade: Fiocruz Rondônia Atribuições: Desenvolver atividades de pesquisas com malária na Amazônia relacionada a criação e produção em massa de mosquitos anofelinos vetores da malária na Amazônia; estudos sobre a biologia dos vetores; estudo da relação parasito-vetor, Plasmodium sp. - Anopheles sp.; infecção experimental in vivo, ex vivo com Plasmodium; ensaios para teste de potenciais vacinas antimaláricas contra o Plasmodium; ensaios de contato e alimentação sanguínea para avaliação de compostos com potencial ação bloqueadora de transmissão contra o Plasmodium vivax. Coordenar projetos objetivando novos conhecimentos sobre malária; promover a cooperação internacional, formar novos pesquisadores na Amazônia, contribuindo na ampliação de grupos de pesquisa nesse tema. Pré-requisito: Graduação e Mestrado em Ciências Biológicas ou Ciências da Saúde. Conteúdo Programático: 1. Taxonomia e identificação das espécies da família Culicidae de importância médica no Brasil. 2. Manutenção e manipulação de culicídeos em laboratório. 3. Biologia e controle de anofelinos. 4. Relação parasito-hospedeiro. 5. Métodos de diagnósticos, tratamento e inovações no tratamento da malária no Brasil. 6. Métodos de prevenção e controle da malária. 7. Ciclo biológico do parasita e do vetor da malária. 8. Mecanismos de transmissão. 9. Mecanismo de invasão do parasita e de sobrevivência no hospedeiro. 10. Epidemiologia da malária. Quadro de Provas - Anexo II, Quadro XIX Quadro de Títulos - Anexo III, Quadro XXI Código do perfil: PE29 Perfil: Biologia de Sistemas com foco em Genômica e Transcriptômica de Células Individuais / UF (BA) Total de Vagas: 1 Unidade: IGM Atribuições: Dominar e utilizar conceitos e técnicas da Biologia de Sistemas com foco em análise integrada de multi-ômicas. Liderar o processamento e análise de dados de Transcriptômica e Genômica de Células Únicas, incluindo o uso de plataformas como 10x Genomics. Criar fluxos e pipelines de análise de dados obtidos por sequenciamento de alto rendimento, com foco em reprodutibilidade e escalabilidade, a exemplo de Snakemake, Nextflow, Cromwell; e utilizar programação comumente empregadas em bioinformática, a exemplo de R, Python, bash script. Dominar e utilizar técnicas computacionais para visualização de dados ômicos e multi-ômicos, incluindo técnicas para construção de redes de interação gene-gene e proteína-proteína. Integrar e analisar bancos de dados biológicos públicos e outros recursos genômicos para pesquisa em genômica e transcriptômica, incluindo integrar os diferentes níveis informacionais, como genômico (DNA e seus elementos regulatórios), transcritômicos (microRNAs, mRNAs) e proteômico (proteínas e suas estruturas tridimensionais). Utilizar métodos estatísticos e modelagem aplicados à biologia de sistemas. Realizar análises de enriquecimento, interpretando conjuntos de genes ou proteínas para identificar processos ou vias biológicas relevantes. Liderar equipes interdisciplinares e responder a questões relevantes de saúde pública a partir da perspectiva dos dados ômicos. Pré-requisito: Graduação em Ciências da Saúde ou Ciências Biológicas. Mestrado em Biologia de Sistemas, Biologia Computacional, Biologia Molecular, Biotecnologia ou Bioinformática. Conteúdo Programático: 1.Introdução à Biologia de Sistemas: conceitos, objetivos e aplicações na saúde pública. 2. Fundamentos da Genômica: técnicas de sequenciamento de nova geração (NGS), análise de genomas e anotação genômica. 3.Transcriptômica de Células Individuais: princípios, tecnologias e aplicações na saúde pública. 4.Princípios de bioinformática e linguagens de programação. 5.Análise de dados de sequenciamento de células individuais: técnicas de pré-processamento e análise de dados de RNA-seq de células individuais. 6.Análise de dados de expressão gênica: pré-processamento, normalização e identificação de genes diferencialmente expressos. 7.Análise de redes de regulação gênica: construção e análise de redes de interação gênica. 8.Análise de vias metabólicas. 9.Análise de variantes genéticas. 10.Análise de heterogeneidade celular: identificação e caracterização de subpopulações celulares em tecidos e órgãos. 11.Análise de dados de epigenômica: técnicas de sequenciamento de metilação do DNA e análise de dados epigenômicos. 12.Integração de dados genômicos e transcriptômicos: abordagens para integrar dados de diferentes camadas ômicas. 13.Aplicações da Biologia de Sistemas na saúde pública: estudos de associação genômica, medicina de precisão e descoberta de biomarcadores. 14. Biologia de Sistemas e doenças complexas: estudos de associação genômica ampla (GWAS) e análise de poligenicidade. 15. Biologia de Sistemas e câncer: identificação de genes-alvo, vias de sinalização e terapias direcionadas. 16. Biologia de Sistemas e doenças infecciosas: análise de interações hospedeiro-patógeno e identificação de alvos terapêuticos. 17.Biologia de Sistemas e envelhecimento: análise de assinaturas moleculares e fatores de risco genéticos. 18.Biologia de Sistemas e saúde materno-infantil: estudos de associação genômica em doenças pediátricas e gestacionais. 19.Ética e aspectos legais na pesquisa em Biologia de Sistemas: privacidade de dados genômicos e consentimento informado. 20. Desafios e oportunidades na implementação da Biologia de Sistemas em saúde pública. 21.Perspectivas futuras da Biologia de Sistemas: avanços tecnológicos e aplicações emergentes. Quadro de Provas - Anexo II, Quadro XI Quadro de Títulos - Anexo III, Quadro XIII Código do perfil: PE30 Perfil: Pesquisa Clínica / UF (BA) Total de Vagas: 1 Unidade: IGM Atribuições: Delinear, coordenar e executar projetos de pesquisas pré-clínica ou clínica nos seguintes temas: avaliação clínica, desempenho de métodos diagnósticos, intervenções terapêuticas, avaliação de novas tecnologias, elaboração e validação de protocolos clínicos em doenças infecciosas e doenças crônicas não transmissíveis. Articular colaborações com instituições que realizam atendimento clínico. Cooperar em ensaios clínicos em rede. Atuar na formação de recursos humanos, orientando alunos de graduação e de pós-graduação. Participar de programas de pós-graduação com formação em saúde. Pré-requisito: Graduação em Ciências da Saúde ou Ciências Biológicas. Mestrado em Ciências da Saúde ou Ciências Biológicas. Conteúdo Programático: 1. Bioética em pesquisa clínica. 2.Principais normativas éticas nacionais da pesquisa clínica. 3.Plataforma Brasil. 4.CEP e CONEP. 5.Termo de consentimento livre e esclarecido. 6.Evento Adverso (EA) e tramitação no sistema CEP/CONEP. 7.Estruturação atual da pesquisa clínica mundial. 8.Contexto da pesquisa clínica no âmbito nacional. 9.Princípios e diretrizes das boas práticas clínicas. 10.Responsabilidades do Investigador Principal. 11.Sistema de aprovação regulatória. 12.Fundamentos de metodologia científica. 13.Fundamentos de Epidemiologia. 14.Tipos de estudos epidemiológicos. 15.Estudos não clínicos e prova de conceito. 16.Fase pré-clínica e fases da pesquisa clínica. 17.Qualidade das evidências científicas. 18.Avaliação crítica das evidências científicas. 19.Bases de dados para busca de evidências científicas. 20.Fundamentos de Farmacoeconomia. 21.Avaliação de Tecnologias em Saúde. 22.Pesquisa Clínica em oncologia. 23.Pesquisa Clínica em pediatria. 24.Pesquisa Clínica e o desenvolvimento de vacinas. 25.Protocolo de pesquisa clínica. 26.Fundamentos de Farmacovigilância. 27.Agência Nacional de Vigilância Sanitária (ANVISA) no âmbito da pesquisa clínica. 28.Responsabilidades na pesquisa clínica: patrocinador, investigador e coordenador. Quadro de Provas - Anexo II, Quadro XI Quadro de Títulos - Anexo III, Quadro XIII Código do perfil: PE31 Perfil: Virologia Evolutiva e Computacional / UF (BA) Total de Vagas: 1 Unidade: IGM Atribuições: Entendimento sobre mecanismos de replicação viral, mutação e recombinação. Realizar técnicas laboratoriais de epidemiologia molecular, como RT-qPCR, sequenciamento pelo método de Sanger e sequenciamento de nova geração (por exemplo, Illumina e MinIon). Operar com algoritmos de alinhamento. Operar com modelos evolutivos avançados e métodos de máxima verossimilhança. Realizar inferência filogenética bayesiana. Realizar inferências em filogenética, filogeografia e filodinâmica visando rastrear a origem e disseminação de vírus. Aplicar a virologia evolutiva para interpretar e abordar questões críticas de saúde pública, como análises de clusters de transmissão, avaliação de falhas vacinais, resistência antiviral e o surgimento e ressurgimento de patógenos. Utilizar ferramentas e softwares de bioinformática específicos para análise de sequências virais. Analisar grandes datasets, com foco especial em dados genômicos. Utilizar linguagens de programação, como Python e R, que sejam relevantes para análise de dados em virologia. Pré-requisito: Graduação em Ciências da Saúde ou Ciências Biológicas. Mestrado em Virologia, Genômica de Microrganismos, Biologia Computacional, Biologia Molecular, Bioinformática ou Biotecnologia. Conteúdo Programático: 1.Propriedades Gerais dos Vírus. 2.Classificação Internacional de Vírus. 3.Replicação de vírus DNA e RNA. 4.Resposta imune nas infecções virais humanas. 5.Controle das infecções virais - Vacinas Virais. 6.Introdução à Virologia Evolutiva: conceitos, objetivos e aplicações na saúde pública. 7.Fundamentos da Evolução Viral: princípios da genética de populações, mutação, seleção natural e deriva genética. 8.Filogenética Viral: construção de árvores filogenéticas e análise de relações evolutivas entre vírus. 9.Epidemiologia Molecular. 10.Modelagem Evolutiva. 11.Análise de Sequências Virais. 12.Evolução de Patógenos Emergentes. 13.Evolução de Resistência Antiviral. 14.Evolução de Vetores Virais. 15.Bioinformática em Virologia: ferramentas e recursos computacionais para análise de dados virais. 16.Genômica Viral: sequenciamento de nova geração (NGS) e análise de genomas virais. 17.Perspectivas futuras da Virologia Evolutiva e Computacional: avanços tecnológicos e aplicações emergentes. Quadro de Provas - Anexo II, Quadro XI Quadro de Títulos - Anexo III, Quadro XIII Código do perfil: PE32 Perfil: Ciência de Dados em Saúde / UF (BA) Total de Vagas: 1 Unidade: IGM Atribuições: Realizar técnicas de análise de dados, como aprendizado de máquina, mineração de dados e visualização de dados para resolver problemas relacionados à saúde. Programar, especialmente em linguagens como Python, R ou SQL. Desenvolver algoritmos e scripts para análise de dados e automação de tarefas. Utilizar bancos de dados relacionais e não relacionais, bem como realizar técnicas de manipulação de dados; extrair, transformar e carregar dados de diferentes fontes para análise. Utilizar ferramentas de visualização de dados para comunicar os resultados da análise de dados, tanto para público acadêmico quanto para leigos. Construir sistemas de inteligência artificial utilizando aprendizado de máquina e, em especial, aprendizagem profunda para análise, interpretação e extração de informações de imagens estáticas ou vídeos, em conjunto com dados biológicos ou ômicos. Utilizar estatística avançada para análise de grandes bases de dados de saúde. Aplicar a ciência de dados no contexto da saúde pública, considerando as implicações dos resultados. Interpretar e analisar dados clínicos. Operar sistemas de informações utilizados no Brasil, especialmente bancos de dados do SUS, para responder questões de saúde pública. Conduzir pesquisas originais e contribuir para o avanço do conhecimento na área. Planejar e executar projetos de pesquisa de forma independente. Comunicar ideias e resultados de pesquisa. Pré-requisito: Graduação em Ciências da Saúde ou Ciências Biológicas. Mestrado em Ciências de Dados, Ciências da Computação, Epidemiologia ou Estatística. Conteúdo Programático: 1. Introdução às Ciências de Dados em Saúde: conceitos, objetivos e aplicações na saúde pública. 2.Fundamentos de Estatística e Probabilidade. 3.Análise Exploratória de Dados. 4.Pré-processamento de Dados em Saúde. 5.Princípios de bioinformática e linguagens de programação. 6.Modelagem Preditiva em Saúde. 7.Análise de Sobrevivência. 8.Análise de Dados Longitudinais. 9.Análise de Dados Espaciais em Saúde. 10.Mineração de Dados em Saúde. 11.Análise de Redes em Saúde. 12.Integração de Dados em Saúde. 13.Avaliação de Qualidade de Dados em Saúde. 14.Visualização de Dados em Saúde. 15.Análise de Dados Genômicos. 16.Análise de Dados de Imagem em Saúde. 17.Análise de Dados de Redes Sociais em Saúde. 18.Análise de Dados de Dispositivos Vestíveis. 19.Privacidade e Segurança de Dados em Saúde. 20.Ética e Governança em Ciências de Dados em Saúde. Quadro de Provas - Anexo II, Quadro XI Quadro de Títulos - Anexo III, Quadro XIII