Bolsa de PD em Cardiologia

Post-doctoral Fellowship in Cardiology

Nº: 2266

Área de conhecimento: Fisiologia

Field of knowledge: Physiology

Nº do processo FAPESP: 2016/25403-9

FAPESP process: 2016/25403-9

Título do projeto: Investigações sobre etiopatogenia, fisiopatologia e terapêutica em humanos e em modelo experimental com a cardiomiopatia da Doença de Chagas

Project title: Investigations on the pathogenesis, pathophysiology and therapy in humans and in an experimental model with the chronic cardiomyopathy of Chagas’ disease.

Área de atuação: Cardiologia/Fisiologia Cardiovascular

Working area: Cardiology/Cardiovascular Physiology

Quantidade de vagas: 1

Number of places: 1

Pesquisador responsável: José Antonio Marim-Neto

Principal investigator: José Antonio Marim-Neto

Unidade/Instituição: Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto/USP

Unit/Instituition: Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto/USP

Data limite para inscrições: 01/09/2018

Deadline for submissions: 2018-09-01

Publicado em: 31/07/2018

Publishing date: 2018-07-31

Localização: Av Bandeirantes 3900, Ribeirão Preto

Locale: Av Bandeirantes 3900, Ribeirão Preto

E-mail para inscrições: marin_neto@yahoo.com

E-mail for proposal submission: marin_neto@yahoo.com

  • Resumo Summary

    Uma vaga de pós-doutorado, com duração de 24 meses (com opção de prorrogação), está disponível no Departamento de Clínica Médica da Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto da Universidade de São Paulo (USP), Ribeirão Preto, SP.

    O pesquisador irá desenvolver o projeto intitulado: “Predição da evolução da Doença de Chagas por meio da variabilidade da frequência cardíaca”. Esse estudo tem como objetivo principal identificar alterações da variabilidade da frequência cardíaca em indivíduos cronicamente infectados pelo T. cruzi, cursando com as formas indeterminada e cardíaca da doença de Chagas que melhor se correlacionem com o prognóstico dessa doença.

    Para isso, serão utilizados diversos índices de variabilidade da frequência cardíaca, provenientes de diferentes famílias de métodos, a saber: estatísticos (no domínio do tempo), análise espectral (domínio da frequência), medidas de complexidade fisiológica, análise de autossimilaridade (fractalidade) de séries temporais, estudo de dinâmica simbólica e quantificação de dinâmicas caóticas.

    São requisitos do candidato:

    • Possuir o título de Doutor em Ciências;
    • Ter conhecimento sobre os procedimentos necessários para o registro e processamento do eletrocardiograma em seres humanos;
    • Ter experiência com análise da variabilidade da frequência cardíaca, em especial com avaliação da complexidade cardiovascular, por meio da medida de parâmetros como entropias para séries temporais curtas, fractalidade temporal (detrended fluctuation analysis) e análise de dinâmicas simbólicas aplicadas à variabilidade da frequência cardíaca;
    • Experiência com uso de métodos estatísticos de correlação e classificação de dados, em especial com algoritmos de aprendizado de máquina, tais como redes neurais artificiais, árvores de decisão, classificação baseada em instância, entre outros;
    • Habilidades de programação computacional (Java, C/C++, Matlab ou outra linguagem computacional equivalente).

    A postdoctoral position, for a period of 48 months, is available at the Department of Internal Medicine (Division of Cardiology) from the Ribeirão Preto Medical School, University of São Paulo (USP), Ribeirão Preto, São Paulo State, Brazil.

    The researcher will conduct the project titled: "Prediction of the evolution of Chagas disease through the analysis of heart rate variability". This study aims to identify the changes in heart rate variability detected in individuals chronically infected by the T. cruzi, running with the indeterminate and cardiac forms of Chagas disease, which constitute the best prognostic indices of clinical evolution of this disease.

    For this purpose, several indices of heart rate variability will be used, from different families of methods, namely: statistical methods (time domain), spectral analysis (frequency domain), physiological complexity measurements, self-similarity analysis (fractality) of time series, study of symbolic dynamics and quantification of chaotic dynamics.

    The applicant is expected to:

    • Hold a PhD in Sciences;
    • Be aware of the procedures necessary for recording and processing the human electrocardiogram;
    • To have experience with analysis of heart rate variability, especially with the evaluation of cardiovascular complexity, by measuring parameters such as entropies for short time series, detrended fluctuation analysis and analysis of symbolic dynamics applied to heart rate variability;
    • Experience using statistical methods of correlation and classification of data, especially with machine learning algorithms, such as artificial neural networks, decision trees, instance-based classifiers, among others;
    • Computer Programming skills (Java, C/C++, Matlab or other equivalent informatics language).

    This opportunity is open to candidates of any nationalities. The selected candidate will receive a São Paulo State Foundation-FAPESP’s Post-Doctoral fellowship in the amount of BRL 7,174.80 monthly and a research contingency fund, equivalent to 15% of the annual value of the fellowship which should be spent in items directly related to the research activity.