Développement d’un pipeline d’analyse de données CyTOF et application à l’étude des modulations phénotypiques lors de la polarisation de macrophages

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

Faculté de médecine, 2 Avenue du Pr. Léon Bernard
Bâtiment 2, 2ème étage
35000 Rennes
France

Contacts
Simon LEONARD
Mikael ROUSSEL
Email du/des contacts
simon.leonard@univ-rennes1.fr
mikael.roussel@chu-rennes.fr
Description

L’équipe s’intéresse à décrire et à comprendre les fonctions des monocytes et macrophages. En particulier, nous cherchons à caractériser ces cellules hétérogènes et à comprendre leurs mécanismes d’action dans le contexte sain et pathologique du lymphome. Nous utilisons une technologie de cytométrie de masse (CyTOF) qui permet d’analyser simultanément 37 paramètres (protéines) sur plusieurs centaines de milliers de cellules. Cet outil est utilisé sur des échantillons primaires de patients, mais également sur des monocytes cultivés et polarisés in vitro permettant d’établir une cartographie de référence de ces cellules.

Actuellement, les analyses de données CyTOF sont réalisées au laboratoire à l’aide de logiciels dédiés tels que Cytobank ou Cytosplore. Malgré leurs nombreuses fonctionnalités, l’utilisation de ces logiciels présente certains défauts, notamment le fait d’utiliser un nombre restreint d’algorithmes et de ne pas être évolutif alors que de nouvelles méthodes sont régulièrement développées et publiées. De plus, à ce jour certaines étapes sont manuelles alors qu’elles pourraient être automatisées.

Dans le but de proposer une alternative automatique et évolutive aux logiciels actuellement utilisés, l’objectif de ce stage est de :

  • développer un pipeline d’analyse de données CyTOF sous R à partir de script d’intérêt déjà identifiés dans l’équipe ;
  • développer et intégrer une solution permettant une traçabilité des paramètres utilisés et des résultats obtenus lors de l’utilisation de ce pipeline.

Une fois cette base établie, plusieurs axes d’approfondissement seront possibles suivant les motivations du candidat, avec par exemple :

  • la réalisation d’une application Shiny pour utiliser ce pipeline de manière interactive ;
  • l’automatisation des étapes définissant les seuils (initialement réalisées manuellement) via l’implémentation d’algorithmes d’apprentissage ;
  • l’incorporation d’analyses alternatives ou complémentaires au sein du pipeline.

Pour mener à bien ce travail, l’étudiant aura à sa disposition des jeux de données déjà générés par le laboratoire et bénéficiera d’un soutien mixte de bio-informaticiens et de biologistes présents dans l’équipe. Par ailleurs, les scripts d’intérêt pour l’analyse CyTOF sont publiés et référencés dans l’unité.

Equipe adhérente personne morale SFBI
Equipe Non adhérente