U
PhD
Doktorand i evolutionär och ekologisk genetik
🏛️ Uppsala University
📍 Sweden
🗓️ Posted 13 hours, 19 minutes ago
About this role
Vill du bedriva banbrytande forskning i en framstående miljö inom evolutionsbiologi vid Sveriges största fakultet för naturvetenskap och teknik? Institutionen för ekologi och genetik vid Uppsala universitet bedriver världsledande forskning inom biologi, från molekyler till ekosystem och globala biodiversitetsmönster. Vi söker nu en doktorand som vill utveckla sin forskarkarriär tillsammans med oss.
Institutionen för ekologi och genetik (IEG) vid Evolutionsbiologiskt centrum (EBC) är en internationell miljö där våra medarbetare bedriver forskning för att förstå ekologiska och evolutionära processer på alla nivåer av biologisk organisation. IEG erbjuder tillgång till avancerade nationella och lokala forskningsinfrastrukturer, inklusive superdatorresurser (NAISS) och de senaste molekylära teknologierna och sekvenseringsplattformarna (SciLifeLab-plattformar). IEG har ett klimatlaboratorium med kontrollerade miljökammare och växthus, ett toppmodernt molekylärt laboratorium, samt anläggningar för djuruppfödning. Doktorander vid IEG kan ansluta sig till forskarskolan, som erbjuder goda möjligheter till nätverkande både på och utanför campus med doktorander från de två andra biologiska institutionerna vid Uppsala universitet (Institutionen för organismbiologi och Institutionen för cell- och molekylärbiologi).
Tjänsten erbjuds inom forskningsprogrammet för Zooekologi vid IEG. Programmets nuvarande forskning omfattar populations- och bevarande-genomik och kvantitativ genetik, evolutionär ekologi, beteendeekologi, och makroekologi. Ytterligare information om programmet för djurekologi finns här.
Projektbeskrivning
En central fråga inom evolutionsbiologi är om evolutionära förändringar är upprepbara och om samma gener bidrar till upprepade fenotypiska anpassningar. Denna fråga har viktiga implikationer för vår förmåga att kunna förutsäga genetiska responser på förändrade miljöer. Detta projekt ämnar integrera mekanistiska insikter om fenotypisk anpassning med genomiska data för att förstå hur arter utvecklar anpassningar till förändringar i sin livsmiljö.
Projektet kommer att utnyttja data från ett storskaligt Evolve-and-Resequence-experiment på en utbredd skadeinsekt, fröbaggen Callosobruchus maculatus. Detta unika system möjliggör studier av determinismens och slumpens roll för lokal anpassning och evolutionen av en arts ekologiska nisch. Fenotypiska data, RNA-seq och DNA pool-seq-data finns tillgängliga från flera tidpunkter i experimentet, som fortfarande pågår. Berger-gruppen upprätthåller även flera andra geografiska populationer av C. maculatus samt närbesläktade arter av fröbaggar. Detta ger möjligheter till komparativ genomik samt ytterligare experiment och datainsamling.
Arbetsuppgifter
Doktorandprojektet kommer att innefatta en kombination av experimentellt laboratoriearbete samt bioinformatisk analys, med tyngdpunkt på det senare. Den exakta fördelningen mellan arbetsuppgifterna kan bero på kandidatens intressen och projektets utveckling.
Doktorander vid Institutionen för ekologi och genetik (IEG) har möjlighet att delta i undervisning och att utveckla sitt pedagogiska CV genom att gå kurser. Typ och omfattning av undervisningen beror på tillgång och studentens intressen men får inte överstiga 20% av heltid. Anställning och finansiering förlängs motsvarande den tid som läggs på undervisning.
Doktoranden kommer att arbeta tillsammans med huvudhandledaren David Berger och biträdande handledaren, SciLifeLab-forskaren Dr Gabriela Montejo-Kovacevich, båda verksamma vid IEG.
Kvalifikationskrav
För att uppfylla behörighetskraven för doktorandstudier måste du:
- ha en magisterexamen (andra cykeln) i evolutionsbiologi, ekologi, bioinformatik eller ett relaterat område, eller
- ha avslutat minst 240 högskolepoäng, varav minst 60 poäng på avancerad nivå inklusive ett självständigt projekt värt minst 15 poäng, eller
- ha förvärvat motsvarande kunskaper på annat sätt (t.ex. omfattande forskningserfarenhet).
Kandidater som ej ännu tagit ut sin examen men förväntas uppfylla kraven vid tillträdesdatum kan söka tjänsten.
Den ideala kandidaten bör även:
- Ha god förståelse för centrala begrepp inom ekologi och/eller evolutionsbiologi/genetik.
- Ha erfarenhet av programmering.
- Vara motiverad och nyfiken samt trivas i en samarbetsinriktad miljö.
- Kunna ta ansvar för att genomföra och slutföra självständiga uppgifter och projekt.
- Kunna uttrycka sig väl i både talad och skriven engelska.
Meriterande
Erfarenhet av statistiska analyser tillämpade på kvantitativ genetisk eller populationsgenomisk data. Erfarenhet av arbete med bioinformatiska pipelines på servrar och kluster. Experimentellt arbete, såsom erfarenhet av experimentell evolution eller arbete med genetiska linjer.
Om anställningen
Anställningen är en tidsbegränsad tjänst enligt högskoleförordningen kapitel 5 §7. Omfattning: heltid (100%), i fyra år. Tillträdesdatum: 2027; flexibelt enligt överenskommelse. Placering: Uppsala Universitet.
Regler för doktorander framgår av högskoleförordningen kapitel 5, §§ 1–7 samt av Uppsala universitetets regler och riktlinjer.
Instruktioner för ansökan
Ansökan ska innehålla:
- Ett personligt brev där du beskriver dig själv, dina forskningsintressen, varför du vill doktorera, samt varför du är lämplig för just denna tjänst och projekt (max 2 sidor)
- CV
- Kort beskrivning av din utbildning,
- Kopia av masterexamen och kursbetyg samt kopia av masteruppsatsen
- Namn och kontaktuppgifter till minst två referenspersoner (e-post och telefonnummer),
- Eventuella publikationer.
Upplysningar om anställningen lämnas av
Universitetslektor, David Berger, [email protected]
Välkommen med din ansökan senast den 1 November, 2026. UFV-PA 2026/2654.
Details
Organization
Uppsala University
Location
Sweden
Position type
PhD
Posted
September 8, 2026
Source
Varbi/uu
Similar PhD positions
Doktorand i gerontologi,inriktning medicinsk vetenskap och hälsovetenskap
Lund University · Sweden
We are looking for PhD candidates to study molecular and circuit mechanisms of learning and memory.
Karolinska Institute · Sweden
PhD scholarship: Machine learning to predict cancer drug response
Adelaide University · Australia
Doctoral (PhD) student position in colorectal tumor immunology
Karolinska Institute · Sweden
Doktorand i zoologi
Stockholm University · Sweden
Doktorand i Medicinsk Strålningsfysik: AI-driven precisionsstrålbehandling vid ryggmetastaser
Stockholm University · Sweden