Mots-Clés

génomique immunologie analyse d'exomes burden tests maladie oligogénique

Description

Ingénieur(e) de recherche ou Post-doc(e) en Bio-informatique

Description des équipes :
L’équipe « Lymphocyte activation et susceptibilité à l’EBV » à l’institut Imagine
(https://www.institutimagine.org/en/sylvain-latour-185) est impliquée dans la recherche des causes
génétiques et cellulaires de pathologies immunologiques pédiatriques associées à une susceptibilité à
l’infection par le virus d’Epstein Barr dont la persistance est associée à l’apparition de plusieurs
cancers en particulier les lymphomes. Ces études sont menées à l’aide de modèles animaux et humains (modèles murins génétiquement modifiés, lymphocytes T primaires modifiés par CRISPR-Cas9 genome editing) et de données génomiques (whole exome sequencing) chez l’homme obtenues à partir de l’analyse de cohortes de patients. Ces données génomiques sont actuellement analysées par des programmes bio-informatiques développées à l’Institut Imagine par sa plateforme de Bio-informatique (https://fr.sfr-necker.fr/bioinformatics)

Jusqu’à présent ces approches bio-informatiques ont consisté à séquencer des exomes à la recherche de variants pathogéniques à transmission mendélienne impliqués dans les formes familiales. Ces variants sont considérés comme monogéniques. A l’heure actuelle, une origine oligogénique ou polygénique n’est pas considérée dans ces analyses et celles-ci ne suffisent pas à
identifier tous les facteurs génétiques impliqués.
Récemment, l’équipe a obtenu un nouveau financement via le consortium « Origine des cancers pédiatriques - PEDIAC » financé par l'INCA dans le cadre d’un Programme de Recherche ciblé sur les cancers pédiatriques (https://programme-pediac.com/equipes-de-recherche/sylvain-latour/). Cet appel à projet en collaboration avec 12 équipes, pour développer de nouvelles approches afin d’améliorer notre connaissance des mécanismes spécifiquement impliqués dans les cancers de l’enfant.

Objectif et missions :
Le poste s’adresse à un(e) candidat(e) motivé(e) par une activité de recherche qui aura la charge de mener des analyses bio-informatiques classiques et innovantes, sur les données génomiques déjà constituées, grâce à des outils de détection récemment développés sur le site mais aussi en développant de nouvelles approches, afin d’identifier de nouveaux facteurs génétiques dans les
régions codantes (et mais aussi non codantes du génome). Il s’agira aussi d’identifier et tester l’hypothèse d’une origine oligogénique ou polygénique impliquant des variants génétiques constitutifs et somatiques dans une cohorte de patients pédiatriques souffrant d’un lymphome. Cette cohorte contient plusieurs centaines d’exomes.
Le poste sera localisé dans l’équipe « Activation lymphocytaire et susceptibilité à l’EBV » à l’Institut Imagine (24 Boulevard du Montparnasse, Hôpital Necker AP-HP, 75015 Paris).

Activités principales :
- Réaliser les contrôles qualité sur les données génomiques et cliniques afférentes aux différents projets des équipes

- Analyser les données génomiques de séquençage haut-débit, de puces à ADN, et interpréter les résultats des outils de détection des CNV et de LoF utilisés dans l’équipe - Participer ou collaborer au développement et à la réalisation de nouvelles approches par les
différents laboratoires utilisant des approches bioinformatiques de l’Institut Imagine.

- Concevoir ou développer de nouveaux outils bioinformatiques pour répondre aux besoins rencontrés par les chercheurs de l'unité
- Interagir étroitement avec les biologistes de l'unité responsable des divers projets génomiques menés afin d’optimiser le procès d’interprétation de l’impact moléculaire et cellulaire des variants identifiés, sa cohérence avec les signes cliniques des patients, ainsi que son rapport avec la pathophysiologie des maladies étudiées.

- Interagir et collaborer avec les autres bio-informaticiens du consortium PEDIAC afin de partager les résultats et d’échanger sur les outils.

Connaissances requises :
- Analyses bio-informatiques des données de séquençage (notamment exome/génome et ARN messager)
- Expérience dans l’analyse statistique de données Omics (burden tests ...)
- Connaissances dans le domaine du machine learning
- Analyses bio-informatiques et statistiques de données de puces à ADN et ARN
- Connaissances générales en génétique, biologie moléculaire, immunologie afin de comprendre et analyser les questions scientifiques posées et de pouvoir interagir au mieux avec les chercheurs de l’équipe
- Langue anglaise : B2 à C1

Compétences opérationnelles
- Maîtriser des techniques de programmation sous environnement Unix/Linux ainsi que des langages de programmation tels que Python et R
- Maîtriser l’analyse d’exomes / génomes y compris l’annotation des effets de variants et la priorisation à l’aide de scores de pathogénicité
- Connaître les bases de données publiques en génomique (NCBI, GenCode, Biomart, etc.)
- Savoir gérer le stockage et la manipulation des données de grande dimension
- Rédiger des rapports de synthèse et les présenter oralement (anglais et français) lors de réunion de travail.
- Rigueur scientifique et expérimentale
- Capacité à travailler en équipe

Expérience souhaitée :
- Débutant(e) accepté(e)

Formation souhaitée :
- Diplôme d’ingénieur(e) ou thèse

Niveau de recrutement selon les grilles de rémunération Sorbonne Université
CDD de 2 ans avec une double affectation dans l’équipe « Lymphocyte Activation and Susceptibilité à
l’EBV » et la plateforme de « Bio-informatique » à l’UMR 1163-Institut Imagine