Description du Poste Les Missions Développer des outils bioinformatiques et statistiques pour l’analyse de données transcriptomiques à haut débit et utiliser ces outils pour quantifier l’effet des mutations aléatoires sur la plasticité d’expression des gènes de levure. L'Activité Afin de déterminer comment les mutations aléatoires contribuent à l’évolution de la régulation d’expression des gènes, l’équipe a développé deux outils complémentaires: i) une approche de transcriptomique à haut débit (microcolony RNA-seq) permettant de quantifier les niveaux d’ARNm de milliers de génotypes de levure (S. cerevisiae) dans différents environnements; ii) un package R (HTRfit: https://gitbio.ens-lyon.fr/LBMC/yvertlab/vortex/plasticity_mutation/HTRfit) permettant de simuler et d’analyser de grands jeux de données RNA-seq à l’aide de modèles mixtes.Vous serez amené(e) à :1. Mettre en place une approche statistique s’appuyant sur HTRfit pour comparer les distributions d’effets des mutations aléatoires sur l’expression de différents gènes dans différents environnements. Une analyse de puissance sera effectuée sur des données simulées, puis l’approche sera appliquée à l’analyse de données transcriptomiques générées par microcolony RNA-seq.2. Participer à la diffusion des outils développés, notamment par la participation à un ou plusieurs congrès scientifique et par la contribution à l’écriture d’articles méthodologiques, notamment une application note décrivant le logiciel HTRfit.Ces missions s’inscrivent au coeur du projet européen eGRIDE dont l’ambition est de comprendre les mécanismes d’évolution de la régulation d’expression des gènes en fonction de l’environnement. Ce projet a pour but de déterminer comment l’évolution de la régulation génique dépend d’une part de l’effet des mutations aléatoires – «Quel champ des possibles?», et d’autre part de la sélection – «Quels bénéfices et coûts de la régulation ?». Les connaissances acquises dans le cadre de ce projet permettront de mieux prédire l’évolution de la régulation des gènes, que ce soit lors de l’adaptation des espèces à leurs environnements naturels qui sont dynamiques ou lors de certains processus pathologiques. Votre Profil Compétences Savoirs/ connaissances - Bonne compréhension des approches NGS (Next-Generation Sequencing), en particulier le RNA-seq. - Connaissances de base en génétique évolutive - Maîtrise de l’anglais scientifique (oral, écrit).Savoir-faire - Connaissance théorique et pratique en programmation et biostatistique (langages R, bash, python), notamment pour l'utilisation de modèles linéaires généralisés mixtes - Maîtrise de l’environnement Unix/Linux - Maîtrise des outils de traçabilité et de développement collaboratif de codes informatiques (git). - Connaissance des outils de portabilité de codes fortement recommandée (conteneurs Docker, Singularity ou autre). - Connaissance de l’implémentation de pipelines sous Nextflow. - Capacité à transmettre et expliquer des simulations et analyses statistiques complexes à l’aide de figures et à l’écrit. - Capacité à trouver des solutions innovantes à des problèmes statistiques ou bioinformatiques de façon autonome par des recherches bibliographiques et discussion avec des experts.Savoirs-être - Travailler en interaction, savoir discuter et vulgariser, à la fois avec des biologistes expérimentaux, bioinformaticiens et biostatisticiens.- Capacité à s’intégrer à une équipe pour mener à bien un projet de recherche ambitieux. Votre Environnement de Travail Vous travaillerez sous la direction scientifique de Fabien Duveau (chargé de recherche) dans l’équipe «Complexité génétique des systèmes vivants» (http://www.ens-lyon.fr/LBMC/gisv/index.php/fr/) au Laboratoire de Biologie et Modélisation de la Cellule (UMR5239) à l’ENS de Lyon. Le LBMC est une institution de recherche de pointe dédiée à l'étude des mécanismes fondamentaux de la vie cellulaire. Nous combinons des approches expérimentales en biologie moléculaire, cellulaire et génétique avec des méthodes de modélisation mathématique et informatique pour comprendre les processus complexes qui régulent le fonctionnement des cellules. Vous bénéficierez de l’environnement hautement interdisciplinaire au sein de l’équipe et du laboratoire. Vous interagirez notamment avec le hub bioinformatique du LBMC mené par des scientifiques permanents et qui a pour mission d’offrir des formations, des ressources (partage de codes et pipelines) et du conseil pour l’analyse statistique de données de séquençage. Rémunération et avantages Rémunération A partir de 3071 euros bruts mensuel selon expérience Congés et RTT annuels 44 jours Pratique et Indemnisation du TT Pratique et indemnisation du TT Transport Prise en charge à 75% du coût et forfait mobilité durable jusqu’à 300€ À propos de l’offre Référence de l’offre UMR5239-FABDUV-007 Section(s) CN / Domaine de recherche Organisation, expression, évolution des génomes Expérience souhaitée 1 à 4 années À propos du CNRS Le CNRS est un acteur majeur de la recherche fondamentale à une échelle mondiale. Le CNRS est le seul organisme français actif dans tous les domaines scientifiques. Sa position unique de multi-spécialiste lui permet d’associer les différentes disciplines pour affronter les défis les plus importants du monde contemporain, en lien avec les acteurs du changement. Le CNRS Les métiers de la recherche
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