<div dir="auto"><div><br></div><div><a href="https://su.varbi.com/what:job/jobID:830925/where:4/">https://su.varbi.com/what:job/jobID:830925/where:4/</a></div><div dir="auto"><br></div><div dir="auto"><br></div><div dir="auto">Project description</div><div dir="auto"><br></div><div dir="auto">Your studies in Bioinformatics will be in the project: "Using Deep Learning to Understand Protein Structure Evolution”.</div><div dir="auto"><br></div><div dir="auto">We have studied domain evolution and observed that structural change is roughly linear with sequence change. However, larger structural changes might also occur within a domain during evolution, particularly within transporters3.  Further, domains can be combined to create multi-domain proteins. Most domain architectures arise from adding or removing a single domain at the N- or C-terminal regions, while certain repeat-domain families undergo more internal duplications. We also demonstrated that eukaryotic proteins harbour substantially more disordered and linker regions, which expand more rapidly than globular domains. Most phylogenetic studies of proteins, including ours, have primarily focused on changes in the amino-acid sequences. Today, accurate structural models from AlphaFold make it possible to integrate structure into large-scale phylogenetic and sequence analyses. Therefore, in this application, we propose revisiting earlier studies, scaling them up, and adding structural information to the analysis. This study will provide a detailed structural understanding of changes within domains, how novel protein architectures emerge, and why certain domains and architectures continue expanding and diversifying in specific lineages. We believe this study will provide fundamental insights into protein structure evolution and how evolutionary mechanisms and selective pressures have shaped proteins. Together, the three aims of this project will reveal how domain changes their structure and how rearrangements shape structural protein diversity across the tree of life.</div><div dir="auto"><br></div><div dir="auto">The Elofsson group is located at the Science for Life Laboratory. Elofsson has worked on protein structure predictions and evolution for over two decades. He has worked on various techniques using machine learning and other computational techniques. Our most important contributions to this work are the methods he has developed to identify the quality of protein models, Pcons, and various versions of ProQ. The group comprises 5 PhD students, one postdoc, and one senior researcher.</div><div dir="auto">Qualification requirements</div><div dir="auto"><br></div><div dir="auto">In order to be admitted to postgraduate education, the applicant must have the general and specific entry requirements. The qualification requirements must be met by the deadline for applications.</div><div dir="auto"><br></div><div dir="auto">You meet general entry requirements if you have completed a second-cycle degree, or completed courses equivalent to at least 240 higher education credits, of which 60 credits must be in the second cycle, or have otherwise acquired equivalent knowledge in Sweden or elsewhere.</div><div dir="auto"><br></div><div dir="auto">In order to meet the specific entry requirements, for acceptance in the Biochemistry, especially Bioinformatics, program the applicant must have passed courses within the first and second cycles of at least 90 credits in either, a) Chemistry/Molecular Biology/Biotechnology, or b) Computer Science/Mathematics/Physics and at the second cycle level, 60 credits in Life Science, Computer Science Mathematics, Physics or Bioinformatics including a 30 credit Degree Project (thesis).</div><div data-smartmail="gmail_signature"><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"> <br>Yours<br><br>Arne<br><i><br></i>-----------------------------------------<br>  Arne Elofsson                  Science for Life Laboratory<br>  Tel:+46-(0)70 695 1045   Stockholm University<br>  <a href="http://bioinfo.se/" target="_blank">http://bioinfo.se/</a>               Box 1031, <br>  Email: <a href="mailto:arne@bioinfo.se" target="_blank">arne@bioinfo.se</a>   17121 Solna, Sweden<br></div><div>Bluesky: @arneelof.bsky.social  </div><div dir="ltr">Twitter/X: @arneelof<br></div><div dir="ltr">  Mastodon: @<a href="mailto:arneelof@fediscience.org" target="_blank">arneelof@fediscience.org</a><br></div><div dir="ltr">  Zoom: <span style="display:inline-flex"><a href="https://stockholmuniversity.zoom.us/my/arneelof/" target="_blank">https://stockholmuniversity.zoom.us/my/arneelof/</a><span></span></span><br>  Scholar: <a href="http://scholar.google.se/citations?user=s3OCM3AAAAAJ" target="_blank">http://scholar.google.se/citations?user=s3OCM3AAAAAJ</a><br>  ORCID: <a href="https://orcid.org/0000-0002-7115-9751" target="_blank">0000-0002-7115-9751</a></div></div></div></div></div>