4 Ayudas para contratos predoctorales para la formación de doctores 2021

28/10/2021

El Centro Singular de Investigación en Química Biolóxica e Materiais Moleculares (CiQUS) oferta 4 Ayudas para contratos predoctorales para la formación de doctores 2021.


Los proyectos susceptibles de estas ayudas en el CiQUS son los siguientes:

  • PID2020-117143RB-I00: Nuevas Herramientas Químicas Conceptuales para Terapia Génica // Conceptually New Chemical Tools for the Next Generation of Nucleic Acid Delivery Vehicles

Persona de Contacto: Prof. Javier Montegro (javier.montenegro [at] usc.es)

  • PID2020-118237RB-I00: Valorización Catalítica de Hidrocarburos en "Building Blocks" Multifuncionales // Catalytic hydrocarbon valorization into multifunctional building blocks

Persona de Contacto:  Prof. Martín Fañanás (martin.fananas [at] usc.es)

  • PID2020-118579GB-I00: Métodos Sintéticos Enantioselectivos Basadso en Catálisis con Metales de Transición y Aplicaciones de los Mismos // Enantioselective synthetic methods based on transition metal catalysis and applications thereof

Persona de Contacto: Dr. Fernando López (fernando.lopez.garcia [at] usc.es)

  • PID2020-119479RA-I00: Nanoestructuras Biomiméticas Derivadas de Células Dendríticas para Activar el Sistema Inmune // Biomimetic dendritic-cell-derived nanovectors for targeting the immune system (NanoDCell)

Persona de Contacto:  Dra. Ester Polo (ester.polo [at] usc.es)

 

Lugar: Centro Singular de Investigación en Química Biolóxica e Materiais Moleculares (CiQUS). Universidade de Santiago de Compostela

 

SOLICITUD: Los/as candidatos/as interesados/as deben completar la solicitud online a través de la sede electrónica del MICINN. (https://sede.micinn.gob.es/ayudaspredoctorales/)

 

Plazo de Presentación de Solicitudes: 28/10/2021 – 11/11/2021

 

La información de la convocatoria se puede encontrar en el siguiente enlace:

http://www.aei.gob.es/portal/site/MICINN/menuitem.dbc68b34d11ccbd5d52ffeb801432ea0/?vgnextoid=4c6c68d98570c710VgnVCM1000001d04140aRCRD&vgnextchannel=305938bc8423c710VgnVCM1000001d04140aRCRD