Stage

Intelligence Artificielle/Computer Vision

Syngenta figure parmi les leaders mondiaux pour ses activités. Le groupe emploie plus de 26 000 personnes dans plus de 90 pays qui n’ont qu’un seul objectif : exprimer le potentiel des plantes. Par nos capacités scientifiques de premier plan, notre présence mondiale et notre engagement en faveur des clients, nous aidons à accroître les rendements et la rentabilité des cultures, à protéger l’environnement et à améliorer la santé et la qualité de vie. Pour plus d’informations sur Syngenta, nous vous recommandons de consulter le site www.syngenta.com.

Modélisation en réseau booléen de la maintenance et de l’autodestruction de la gaine de myéline dans les maladies CMT du nerf périphérique.

L’équipe Myéline (resp. Nicolas Tricaud) de l’Institut de Neurosciences de Montpellier (unité INSERM) étudie les mécanismes moléculaires et cellulaires de ces maladies et met au point de nouvelles thérapies pour les patients. Ce stage a pour objet de concevoir un réseau Booléen modélisant les interactions génétiques et de signalisation impliquées dans la maintenance et l’autodestruction de la myéline afin de prédire des traitements aux maladies de Charcot-Marie-Tooth engendrant des déficiences motrices graves.

DÉVELOPPEMENT D'UN SYSTÈME D'AUDIT TRAIL UNIVERSEL

Mission :
L'unité de management et d'analyses des données de BIOASTER a pour missions de développer les technologies permettant de collecter, suivre, analyser et visualiser les données générées par les dispositifs expérimentaux des autres unités de BIOASTER : génomique, transcriptomique, protéomique, métabolomique, cytométrie, imagerie, etc.

BIOASTER a choisi de s'investir dans le développement d'un système d'audit trail de ses applications web maisons dans un but de renforcement de l'assurance qualité de ces dernières.

Développement pipeline NGS pharmacogénétique hospitalière

Développement d’une application d’aide à la prescription d’analgésiques opioïdes à partir de données issues de NGS.
Orientation scientifique du sujet du stage : Pharmacogénomique, NGS, outil d’aide à la décision thérapeutique, douleur.
Méthodes informatiques utilisées: Outils utilisés : programmation JAVA, Python, R et autres langages de programmation ; utilisation d’API, HTML.
Alignement de séquence sur génome de référence, recherche de variants rares, prédiction de pathogénicité sur variants inconnus.

Internship in machine learning of mechanistic signaling pathways for oncology

A 6 months internship (starting February 2020) is available in the ANR/DFG project SYMBIONT “Symbolic Methods for Biological Networks” at the University of Montpellier. We are looking for master or engineering students with excellent skills in mathematical modeling (differential equations, machine learning) and in programming (Matlab and/or Python); knowledge in the biology of signaling pathways will be appreciated.

Développement d’une application pour le traitement de données de déréplication

Dans le cadre de la découverte de nouveaux produits naturels antibiotiques, Deinove réalise des prélèvements dans différents environnements. Les bactéries isolées à partir de ces prélèvements sont ensuite criblées par nos plateformes de recherche pour identifier celles produisant des molécules actives par analyse en spectrométrie de masse haute-résolution (déréplication).