Outils d'analyse de séries temporelles d'images microscopiques 3d

Contexte et atouts du poste

Le projet ciblé « Filling the gaps between scales to understand biomass properties » (

Dans ce contexte, le travail mené porte plus spécifiquement sur la déconstruction enzymatique de la biomasse lignocellulosique, en collaboration avec l’UMR FARE (Reims). L’objectif scientifique est de mieux comprendre les mécanismes sous-jacents à la libération de sucres fermentescibles, en particulier du glucose, sous l’action synergique de plusieurs familles d’enzymes. L’approche développée repose sur une combinaison originale de microscopie confocale pour imager la tige de maïs au cours de l’hydrolyse enzymatique, traitement d’images 4D (espace + temps), modélisation mathématique des phénomènes de déconstruction.

Afin d'être exploitables, les séries temporelles d'images microscopiques utilisées requièrent des pré-traitements spécifiques. Cette mission vise à intégrer des outils existants dans un cadre les rendant fonctionnels pour des utilisateurs non-informaticiens.

Mission confiée

Un protocole expérimental d’acquisition de séries temporelles a déjà été développé afin de suivre l’évolution de la biomasse lignocellulosique pendant l’hydrolyse enzymatique [1]. L’ingénieur d’étude recruté interagira avec les ingénieurs en charge de la collecte des données afin de participer à leur validation.

Des outils numériques existent déjà pour le traitement de séries temporelles acquises sur le bois d’épicéa [1, 2], présentant une structure tissulaire relativement homogène. La mission principale consistera à adapter et étendre ces outils au cas de la tige de maïs, dont l’organisation tissulaire est plus hétérogène et nécessite des approches d’analyse spécifiques.L’ingénieur d’étude contribuera au développement d’outils informatiques permettant :

1. le traitement des séries temporelles acquises pendant l’hydrolyse enzymatique, en particulier la correction du mouvement de l'échantillon imagé, et
2. l’extraction d’indicateurs morphologiques quantitatifs aux échelles tissulaire et cellulaire.

Les outils développés auront vocation à être intégrés dans un environnement existant de traitement d’image et de modélisation afin de favoriser leur diffusion et leur utilisation, par des utilisateurs non informaticiens, dans le cadre du projet.

[1] Zoghlami, A., Refahi, Y., Terryn, C., & Paës, G.. Three-dimensional imaging of plant cell wall deconstruction using fluorescence confocal microscopy. Sustainable Chemistry, 1, 75-85.
[3] Hossein Khani, S., Remy, N., Ould Amer, K., Lebas, B., Habrant, A., Malandain, G., Paës, G., & Refahi, Y.. Time-lapse 3D image datasets of spruce tree wood enzymatic deconstruction. Data in Brief, 60, 111618.

Principales activités

3. Travaux d’expérimentation (numérique) écriture de code génération de résultat
4. Présentation (orale) des résultats obtenus

Compétences

5. Capacité à travailler en équipe dans un contexte pluri-disciplinaire
6. Langage python (expérience de programmation requise, utilisation de scipy/numpy)
7. Utilisation de gestionnaire de version (git, etc)

Avantages

8. Restauration subventionnée
9. Transports publics remboursés partiellement
10. Congés: 7 semaines de congés annuels + 10 jours de RTT (base temps plein) + possibilité d'autorisations d'absence exceptionnelle (ex : enfants malades, déménagement)
11. Possibilité de télétravail (après 6 mois d'ancienneté) et aménagement du temps de travail
12. Équipements professionnels à disposition (visioconférence, prêts de matériels informatiques, etc.)
13. Prestations sociales, culturelles et sportives (Association de gestion des œuvres sociales d'Inria)
14. Accès à la formation professionnelle
15. Sécurité sociale

Rémunération

A partir de 2692 € brut mensuel (selon diplôme et expérience)