Doctorant en bioinformatique structurale et évolution des protéines (h/f)

Informations générales

Intitulé de l'offre : Doctorant en bioinformatique structurale et évolution des protéines (H/F)
Référence : UMR9198-DIEZEA-004
Nombre de Postes : 1
Lieu de travail : GIF SUR YVETTE
Date de publication : lundi 2 juin 2025
Type de contrat : CDD Doctorant
Durée du contrat : 36 mois
Date de début de la thèse : 1 septembre 2025
Quotité de travail : Complet
Rémunération : La rémunération est d'un minimum de 2200,00 € mensuel
Section(s) CN : 51 - Modélisation mathématique, informatique et physique pour les sciences du vivant

Description du sujet de thèse

Modélisation de multiples conformations protéiques et d'interfaces protéine-protéine dynamiques à partir de signaux évolutifs

Le projet de thèse portera sur le développement de méthodes computationnelles pour modéliser des conformations alternatives de protéines, autant sous forme isolée qu'en interaction avec d'autres protéines, grâce à AlphaFold2 (AF2) et des données évolutives. Le doctorant améliorera un pipeline fondé sur AF2 pour explorer la diversité conformationnelle, concevra des stratégies de modification d’alignements multiples de séquences (MSA) pour orienter les prédictions, et étudiera comment AF2 exploite les signaux de coévolution et de conservation. Le projet inclura également la modélisation d’interfaces protéine-protéine dynamiques, en particulier celles impliquant des régions désordonnées intrinsèquement (IDRs), en combinant des gabarits structuraux avec des méthodes de scoring innovantes fondées sur des techniques statistiques classiques et l’apprentissage automatique.

Contexte de travail

La thèse se déroulera à l’Institut de Biologie Intégrative de la Cellule (I2BC), au sein de l’équipe « Assemblages Moléculaires et Intégrité du Génome » (MAGI). Le groupe travaille à l’interface entre bioinformatique structurale et évolution moléculaire, dans un environnement multidisciplinaire combinant chercheurs expérimentaux et computationnels. Le doctorant sera encadré par le Dr Zea et contribuera au projet ANR SPPICES (Scoring and Predicting Protein Interactions and Conformations based on Evolutionary Signals). Il bénéficiera de l’accès aux infrastructures de calcul haute performance et d’un cadre de travail collaboratif.