EVOLUTION - SCIENCES DES DONNEES - MODELISATION ET DEEP LEARNING
Le projet DOPAMICS, financé par l'ERC, vise à démêler les contributions respectives de l'adaptation au climat et des activités humaines anciennes (gestion des paysages, domestication) à la diversité génomique et phénotypique de cinq espèces de palmiers amazoniens, afin d'éclairer l'histoire évolutive des forêts amazoniennes et leur résilience future.
Votre mission
Sous la direction de la coordinatrice du projet DOPAMICS vous aurez la responsabilité du Work Package 4 (WP4), qui vise à intégrer les données hétérogènes acquises au cours des Work Packages 1 à 3, et à décrypter les relations entre génome et phénotype, en étroite collaboration avec un doctorant travaillant sur la diversité génomique et l'histoire microévolutive (WP3).
Dans ce cadre vos activités seront les suivantes :
Intégrer les données hétérogènes (génomiques, phénotypiques, environnementales) produits par le projet.
Réaliser des GWAS afin d'identifier les loci associés aux caractères phénotypiques (biomécaniques et métabolomiques).
Estimer la taille d'effet des loci identifiés et quantifier la part génétique des variations phénotypiques.
Développer des modèles bayésiens et/ou des approches d'apprentissage profond pour prédire les variations phénotypiques à partir de données multi-sources.
Développer des modèles prédictifs pour prédire les changements de la diversité génétique des populations de palmiers sous l'effet du changement climatique et des pressions anthropiques.
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