Analyse de la diversité intraclonale chez les patients atteintes de leucémie lymphoïde chronique

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
Adresse

Bâtiment C, 3ème et 4ème étages 7-9 Quai Saint Bernard
75005 Paris
France

Contacts
Juliana Silva Bernardes
Email du/des contacts
juliana.silva_bernardes@upmc.fr
Description

Context du projet
La leucémie lymphoïde chronique (LLC) est une hémopathie dont la physiopathologie est encore mal comprise, mais pour laquelle il est désormais clair que le récepteur à l'antigène (BcR) joue un rôle fondamental. De fait, le taux de mutations des gènes de la région variable des gènes de chaînes lourdes des immunoglobulines (IGHV) constitue un facteur pronostique majeur et désormais indispensable pour les choix thérapeutiques. Nous avons récemment mis au point une technique de séquençage à haut débit pour réaliser cette analyse en routine hospitalière. De manière inattendue, nous avons observé chez la majorité des patients des variations de séquences dans le clonotype IGHV tumoral, et ce de manière reproductible, soulevant l'hypothèse d'une diversification intraclonale jusqu'alors ignorée ou largement sous-estimée.

Objectifs du stage
Le but de ce stage est de développer des outils bioinformatiques afin de permettre l'analyse de la diversité intraclonale en routine hospitalière. Nous comptons développer des outils permettant de visualiser les données, en particulier le type de mutation de chaque sous-clone. Nous envisageons également la construction et comparaison des arbres phylogénétiques, et une interface graphique, facile à utiliser, permettant l’analyse, la comparaison et la visualisation de données. L'ensemble des outils développés dans ce stage sera implémenté dans la plateforme Vidjil, afin de permettre leur utilisation dans un contexte clinique par des utilisateurs n'ayant pas d'expertise bioinformatique pointue.

Compétences techniques attendue(s)/ ou souhaitée(s) :
• Maîtrise des concepts et outils bioinformatiques appliqués à l’analyse de données.
• Bonne expérience de Linux et culture Open Source.
• Maîtrise d’au moins un langage de programmation (Python, c++).
• Connaissance en langage de script (javascript) et de la biblioteque d3js https://d3js.org/, sera un plus.
• Dynamisme, autonomie, esprit d’initiative

Composition du dossier de candidature:
• CV
• lettre de motivation
• Relevés de notes récents
• Les noms et emails de deux références professionnelles

Ce sujet constitue un premier pas vers un travail de thèse (oui / non) : NON

Références Bibliographiques:
* Duez M, Giraud M, Herbert R, Rocher T, Salson M, Thonier F. Vidjil: A Web Platform for Analysis of High-Throughput Repertoire Sequencing. PLoS One. 2016 Nov 11;11(11):e0166126.
* G. Yaari and S. H. Kleinstein, “Practical guidelines for B-cell receptor repertoire sequencing analysis,” Genome Medicine , vol. 7, 2015
* Langerak AW, Brüggemann M, Davi F, et al. High-Throughput Immunogenetics for clinical and research Applications in Immunohematology: Potential and Challenges. J Immunol. 2017 May 15;198(10):3765-3774.

Equipe adhérente personne morale SFBI
Equipe Non adhérente