Mots-Clés

human development scRNAseq

Description

Contexte

Les technologies de reproduction assistée, et en particulier la fécondation in vitro (FIV), ont un besoin urgent de nouvelles approches pour améliorer les résultats cliniques des traitements de l'infertilité. Les limites actuelles des systèmes de culture d'embryons et des méthodes d'évaluation de la qualité des embryons restreignent l'efficacité des cycles de FIV, ce qui entraîne une charge sociale, émotionnelle et médicale. La compréhension des grandes étapes et des mécanismes qui régissent le développement préimplantatoire est primordiale.

Récemment, nous avons cartographié les événements moléculaires qui rythment le développement préimplantatoire humain. Cette carte transcriptomique est un formidable outil pour comprendre le développement humain. Nous en sommes maintenant au stade où il faut creuser pour générer des hypothèses biologiques.

Le stagiaire travaillera avec des ensembles de données scRNAseq pour dévoiler les voies de signalisation clés qui régulent les transitions du destin cellulaire.

Ce stage peut être fait partiellement en distanciel.

Profil souhaité

• Formation en Bioinformatique/Biostatistique de niveau Master 2.
  
• Programmation en R, python et bash.
  
• De bonnes connaissances en biostatistiques.
  
• Autonomie et source de propositions.
  

Plus d'informations

https://www.cell.com/cell-stem-cell/fulltext/S1934-5909(21)00185-5