Chercheur en génomique computationnelle H/F

Type de poste
Niveau d'étude minimal
Dates
Durée du poste
Contrat renouvelable
Contrat non renouvelable
Date de prise de fonction
Date de fin de validité de l'annonce
Localisation
Nom de la structure d'accueil
Adresse

17 avenue des martyrs
38000 Grenoble 09
France

Contacts
Francois Parcy
Melissa Pitois
Email du/des contacts
francois.parcy@cea.fr
melissa.pitois@cea.fr
Description

L'lnstitut de recherche interdisciplinaire de Grenoble (lRlG), créé le 1er janvier 2019, mène des recherches en biologie, santé, nanosciences, cryotechnologies et nouvelles technologies pour l'énergie et l'environnement. Physiciens, chimistes, biologistes, médecins, informaticiens et mathématiciens participent conjointement à cette recherche fondamentale et aux applications qui en découlent, conférant à l'institut une capacité remarquable pour répondre aux grands défis sociétaux.
Description de l'unité

Le service Physiologie Cellulaire & Végétale (PCV) étudie la dynamique du fonctionnement de la cellule végétale.
Ces recherches, menées aussi bien au niveau moléculaire que cellulaire, sont ensuite replacées dans le contexte de l'organisme en entier (cellules, plantes, microalgues) au cours de son développement et soumises aux conditions fluctuantes du milieu.
Elles ont pour but une meilleure compréhension des mécanismes cellulaires, par exemple des voies métaboliques ou des processus de division et morphogenèse cellulaire.

Domaine
Biologie, biophysique et biochimie

Contrat
CDI

Intitulé de l'offre
Ingénieur-chercheur en génomique computationnelle H/F

Statut du poste
Cadre

Description de l'offre

Au sein du laboratoire FLO_RE qui étudie comment une classe particulière de protéines (appelées facteurs de transcription) régule l’expression des gènes au cours du développement de la fleur. La mission du chercheur sera d’utiliser et de développer des outils bio-informatiques pour répondre à des questions biologiques centrées sur les mécanismes de régulation des gènes. Le but ultime est d'améliorer notre compréhension au point d'être capable de modéliser la dynamique de l'expression des gènes lors d'un processus développemental.

La régulation de l’expression des gènes peut être étudiée aujourd’hui à une échelle globale grâce à des techniques génomiques haut-débit de type (ChIP-seq, ATAC-seq, RNA-Seq, DNAse-seq, Methylone, Hi-ChIP) qui fournissent des données issues du séquençage NGS (Next Generation Sequencing). Les analyses concerneront la liaison des facteurs de transcription à l’ADN, l’influence des cofacteurs et de l’état chromatinien, la prédiction de l’expression des gènes, l’utilisation des nombreux génomes végétaux disponibles pour étudier l’évolution des régulations géniques et exploiter leur conservation. Le travail se fera dans l’équipe FLO_RE encadré par le responsable d’équipe et en collaboration avec un ingénieur d’études CNRS en bio-informatique.

Activités du poste :

- Conception et réalisation d’analyses bio-informatiques et d’outils génériques en collaboration avec des biologistes de IRIG, centrés sur l'analyse de données issues de séquençage NGS.
- Encadrement et co-encadrement de jeunes chercheurs (stagiaire, doctorant, ingénieur, post-doctorant).
- Contribution à la diffusion des méthodes d’analyses dans IRIG, mutualisation des outils.

Profil du candidat

Le/la candidat(e) recherché(e) devra être titulaire d'un diplôme d'un doctorat en bioinformatique ou en bioanalyse avec une forte composante biologique ou un doctorat en biologie avec forte composante en analyses bio-informatiques.
Une première expérience post doctorale est souhaitée.

Le/la candidat(e) recherché(e) dispose des connaissances suivantes :
- connaissances en biologie (expression et régulation des gènes, exploitation de données génomiques)
- connaissances des données générées par les technologies NGS
- connaissance des méthodologies de bioinformatique et de bioanalyse permettant l'exploration des données NGS (programmation, intégration, analyses statistiques, représentation des données) et la création de programmes d'analyse de données de portée générale.

Une expertise scientifique en biologie computationnelle incluant l'utilisation de langages de programmation (R et Python, Bash), une expérience préalable dans l'analyse de données génomiques par des scripts à façon et la capacité à utiliser des serveurs de calcul sont requises.
La capacité à communiquer en anglais est indispensable.

Doté(e ) d'un esprit de service et de facultés d'adaptation, vous appréciez le travail en équipe.

Critères candidat
Langues

Anglais (Courant)
Formation recommandée

Doctorat en bioinformatique / bio-analyses

Equipe adhérente personne morale SFBI
Equipe Non adhérente