H/f evolution des processus neuronaux chez les poissons cavernicoles astyanax

Vos missions en quelques mots



Missions :
Concevoir et organiser la collecte et le traitement de données issues de l'imagerie calcique du cerveau entier de la larve du poisson cavernicole, en utilisant un microscope à feuille de lumière biphotonique. Analyse des données en utilisant des méthodes mathématiques pour comprendre l'interaction fonctionnelle entre assemblies
Activités :
- Faire des expériences d'imagerie calcique avec un microscope à feuil de lumière
- Traiter les données obtenues avec des méthodes mathématiques complexes.
- Concevoir les modèles mathématiques adaptées
- Diffuser et valoriser les résultats et réalisations technologiques sous forme de publications, et présentations aux congrès.

Contexte de travail :
L'Institut de biologie de l'ENS (IBENS) est un centre de recherche fondamentale qui mène des recherches originales visant à décrypter les mécanismes fondamentaux au cœur des processus biologiques.
Unité mixte ENS-CNRS-INSERM, l'IBENS accueille plus de 300 personnes regroupées en 30 équipes autonomes conduisant une recherche hautement collaborative et multidisciplinaire qui allie approches expérimentales et théoriques.
L'activité de recherche couvre des champs thématiques variés : Neurosciences, Biologie du développement, Génomique fonctionnelle, Écologie et biologie de l'évolution.
Plusieurs plateformes technologiques, notamment en imagerie, génomique, protéomique et bio-informatique sont à la disposition des chercheurs. Les recherches menées à l'IBENS bénéficient des interactions avec d'autres disciplines présentes à l'ENS (physique, chimie, sciences cognitives, mathématiques). L'IBENS est activement impliqué dans la formation des étudiants et jeunes chercheurs à tous les niveaux.
L'objectif de l'équipe est de comprendre les processus computationnels des circuits neuronaux et leur lien avec le comportement.
Le/la candidat.e travaillera en étroite collaboration avec German SUMBRE et des autres membres de l'équipe





Profil recherché



Competences :
Expérience en neuroscience computationnelles et théoriques. Le chercheur doit pouvoir analyser des données d'une grande dimensionnalité (big data) en utilisant des méthodes de réduction de dimensionnalité (PCA, factor analysis, ICA, etc), et formuler des modèles mathématiques adaptés.
Contraintes et risques :
laser niveau IV




Niveau d'études minimum requis

* Niveau
Niveau 7 Master/diplômes équivalents
* Spécialisation
Sciences naturelles (biologie-géologie)




Langues

* Français
Seuil