Oportunidades Públicas

Fecha de Creación Descripción Mentor(es) Acciones
17/12/2025

Experimental Analysis and Modeling of Collective Cancer Cell Migration

This project offers the opportunity to analyze experimental data from a cancer cell migration assay and translate the findings into a computational model, extending an existing Julia-based framework for simulating collective cell migration (see: https://doi.org/10.1039/c5ib00092k; https://doi.org/10.1101/2025.08.28.672905). The student will learn to process and analyze migration data, then implement it within a simulation platform using Julia or Python—modifying and expanding the model, performing parameter sweeps, and exploring how mechanical interactions influence emergent collective behaviors.
We seek motivated and independent students committed to applying computational tools to improve our understanding of cancer progression.
Let me know if you'd like it more specific about the type of migration assay or the analysis steps involved.

Prerequisites:
No prerequisites
Available vacancies:
1/2
Class Code Initials:
PhD students who will assist in mentoring for this research opportunity:
Ignacio Montenegro

This opportunity uses a Nota 1-7 evaluation method and is worth 10 credits

Análisis Experimental y Modelado de la Migración Colectiva de Células Cancerosas

Este proyecto ofrece la oportunidad de analizar datos experimentales de un ensayo de migración de células cancerosas y traducir los hallazgos en un modelo computacional, extendiendo un marco existente basado en Julia para simular la migración colectiva de células (ver: https://doi.org/10.1039/c5ib00092k; https://doi.org/10.1101/2025.08.28.672905). El estudiante aprenderá a procesar y analizar datos de migración, para luego implementarlos dentro de una plataforma de simulación utilizando Julia o Python, modificando y ampliando el modelo, realizando barridos de parámetros y explorando cómo las interacciones mecánicas influyen en los comportamientos colectivos emergentes.
Buscamos estudiantes motivados e independientes, comprometidos con la aplicación de herramientas computacionales para mejorar nuestra comprensión de la progresión del cáncer.

Prerrequisitos:
Sin prerrequisitos
Vacantes disponibles:
1/2
Siglas iniciales:
Estudiantes de doctorado que ayudarán mentoreando en esta investigación:
Ignacio Montenegro

Tiene un método de evaluación Nota 1-7, con 10 créditos

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17/12/2025

Building a Multi-Cell Migration Model with Intercellular Interactions

This project aims to develop a new multi-cell computational model from scratch, incorporating intercellular interactions, geometric constraints, and emergent collective dynamics. The conceptual basis draws from https://doi.org/10.1073/pnas.1521151113 and https://doi.org/10.1101/2025.08.28.672905.
The student will design agent-based rules and implement efficient, object-oriented code capable of handling cell–cell forces, boundary constraints, interaction radii, and events such as extrusion or collision avoidance.
Best suited for students with a computational engineering or software background. Biological knowledge is not required; computational rigor, independence, and motivation to contribute to cancer research are essential.

Prerequisites:
No prerequisites
Available vacancies:
2/2
Class Code Initials:
PhD students who will assist in mentoring for this research opportunity:
Ignacio Montenegro

This opportunity uses a Nota 1-7 evaluation method and is worth 10 credits

Construcción de un Modelo Multicelular de Migración con Interacciones Intercelulares

Este proyecto busca desarrollar desde cero un modelo computacional multicelular que incorpore interacciones intercelulares, restricciones geométricas y dinámicas colectivas emergentes. La base conceptual proviene de https://doi.org/10.1073/pnas.1521151113 y https://doi.org/10.1101/2025.08.28.672905.
El estudiante diseñará reglas basadas en agentes e implementará código eficiente y orientado a objetos capaz de manejar fuerzas entre células, límites espaciales, distancias de interacción y eventos como extrusión o evitación de colisiones.
Es una oportunidad ideal para estudiantes con formación en ingeniería computacional o áreas afines. No se requiere conocimiento biológico; sí rigurosidad computacional, independencia y motivación para contribuir a la investigación en cáncer.

Prerrequisitos:
Sin prerrequisitos
Vacantes disponibles:
2/2
Siglas iniciales:
Estudiantes de doctorado que ayudarán mentoreando en esta investigación:
Ignacio Montenegro

Tiene un método de evaluación Nota 1-7, con 10 créditos

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