Mots-Clés

Multiomics, data integration, scRNAseq, CYTOF, metabolic modeliing

Description

Profil et lieu

Niveau IR (H/F)

CDD 1 an renouvelable

Institut de Recherche en Cancérologie de Montpellier (IRCM)

Equipe METECOL (JE Sarry ; jean-emmanuel.sarry@inserm.fr)

Collaboration étroite avec l’équipe J Colinge, l’équipe L Le Cam et la Plateforme de biologie spatiale

Contexte

Au cœur du Campus du Cancer de Montpellier, l’IRCM avec tous ses partenaires stimule l’innovation en termes de recherche et d’enseignement dans la lutte contre le cancer. Notre équipe METECOL étudie les résistances thérapeutiques dans un cancer modèle (les Leucémies Aiguës Myéloïdes, LAM). Malgré l’efficacité des chimiothérapies et l’arrivée de thérapies ciblées, les rechutes restent fréquentes et le pronostic vital des patients atteints, faible. Nous avons mis en évidence que la résistance aux traitements des cellules LAM nécessite une adaptation de leur métabolisme.  Ainsi notre projet est de caractériser la réponse métabolique et mitochondriale aux chimiothérapies conventionnelles et aux nouvelles thérapies ciblées en utilisant des modèles précliniques murins. Cette étude contribuera à élucider in vivo les mécanismes de résistance à la thérapie et fournira surtout des outils nécessaires pour tester de nouveaux agents thérapeutiques, pouvant cibler spécifiquement l’éradication des cellules résistantes. Ainsi, le projet de recherche de l’équipe est basé sur des modèles de type «patient-derived xenograft, PDX». Pour cela, l’équipe collabore étroitement avec des équipes de chercheurs et cliniciens de Toulouse et de Montpellier. Par ailleurs, nous caractérisons les populations de cellules résistantes par des approches multi-omiques et en cellules uniques.

Missions

Analyser et intégrer des données multi-omiques en formats bulk et cellules uniques (priorité : RNA-seq et proteomic/CyTOF, puis ATAC-seq, métabolomique, épitranscriptomique, etc.), exploiter les réseaux d’interactions moléculaires dans ce processus d’intégration, inférence de réseaux nouveaux, en particulier de réseaux intercellulaires. Participer à la définition de plans d’expériences avec les biologistes du projet. Echanger avec eux en cours d’analyse pour faciliter la compréhension des résultats et maximiser leur pertinence.

Activités principales

Analyse et intégration de données via le développement de scripts R et/ou python ainsi que l’application d’outils existants.

Activités associées

Intégration avec des données publiques existantes par ailleurs, organisation et structuration des données.

Connaissances

Données omiques et leur intégration, transcriptomique, protéomique, transcriptomique en cellules uniques, biologie des systèmes, machine learning, network science, algorithmes sur graphes.

Savoir-faire

Programmation en R et éventuellement python, gestion de données et de workflows.

Aptitudes

Bioinformatique, communication, organisation, esprit d’équipe, savoir-être, implication et rigueur.

Suivant le profil/objectif du candidat, le poste pourra évoluer vers une position postdoctorale.