Gestion et intégration de données phénotypiques liées à l’adaptation environnementale chez le maïs

 CDD · IE  · 18 mois    Bac+5 / Master   UMR INRAE GQE - Le Moulon · Gif-sur-Yvette (France)

 Date de prise de poste : 4 septembre 2023

Mots-Clés

Intégration de données, Programmation R, Recherche libre et reproductible

Description

Environnement de travail, missions et activités
Vous serez accueilli-e au sein de l’équipe Génétique quantitative et méthodologie de la sélection
(GQMS) de l'unité mixte de recherche Génétique Quantitative et Evolution. Celle-ci comprend 70
agents : chercheur.e.s, enseignant.e.s-chercheur.e.s, ingénieur.e.s, technicien.ne.s) et développe des
programmes de génétique pour la valorisation de la diversité des plantes cultivées. Elle fait partie de
l’Institut Diversité, Ecologie, Evolution du Vivant (IDEEV) situé sur le campus de l’Université Paris-
Saclay.
Au cours des dernières années, de nombreuses expérimentations de phénotypage au champ et en
plateforme ont été réalisées pour caractériser le comportement de panels représentatifs de la
diversité du maïs, dans des conditions environnementales contrastées (température, alimentation
hydrique, etc). Ces projets ont été conduits par l’équipe et ses partenaires (Cornfed, Drops Amaizing,
Cornfed, C4Future...) mais aussi d’autres initiatives internationales (Genome to Field notamment).
L’ensemble constitue une riche source d’informations pour mieux comprendre les bases génétiques
de l’adaptation aux stress abiotiques et guider la création de nouvelles variétés adaptées au
changement climatique et à la transition agroécologique. Pour pouvoir exploiter cette information, il
est nécessaire de la rendre accessible auprès de la communauté scientifique. Vous serez en charge
de la gestion et l’intégration de nombreuses données phénotypiques acquises au champ et en
plateforme sur des panels de plusieurs centaines d’individus chez le maïs, ainsi que de données
résumant les conditions environnementales dans lesquelles les observations ont été effectuées. Pour
les principaux jeux de données et variables identifiés par les chercheurs concernés, vos missions
seront de :
- Contribuer à la définition des fonctionnalités permettant de les intégrer et les gérer au sein de la
base de données de l’unité (https://thalia.moulon.inra.fr/), en lien avec des bases de données
nationales et internationales, pour orienter les travaux d’un développeur informatique.
- Pour les jeux de données qui le nécessiteront, prétraitement de données pour estimer les valeurs
des individus dans une condition donnée.
- Harmonisation des identifiants des individus entre les différentes expériences de phénotypage et
de génotypage. L’évaluation de la cohérence des données de génotypage entre études sera
réalisée en collaboration avec une collègue de l’équipe.
- Intégration des données phénotypiques, environnementales et de génotypage dans la base de
données Thalia.
- Premières analyses des corrélations et des interactions génotype x environnement à l’aide
d’approches multivariées. Interaction avec les chercheurs en charge des analyses de génétique
d’association et de prédiction génomique.
- Préparation des données en vue de leur publication dans des répertoires en libre accès
(dataverse INRAE).
- Contribution à l’écriture de publications

Note : Tout au long de l’étude vous participerez avec les chercheurs concernés à l’identification de
projets additionnels susceptibles d’enrichir la base de données constituée.
 

Formations et compétences recherchées
- Ingénieur ou Master 2 ayant des connaissances en bioinformatique et/ou agronomie et
génétique
- Compétences en statistiques (ACP, ANOVA, modèle mixte), connaissance du langage R.
- Des compétences en gestion de données de « grandes dimension » et en développement
collaboratif (Usage de GIT pour versionnage, R markdown pour rapports automatisés, etc.)
seront un plus
- Sens de l’organisation et rigueur

Candidature

Procédure : Les candidatures se font par mail en envoyant un curriculum vitae et une lettre de motivation aux adresses mails des deux encadrants : alain.charcosset@inrae.fr; tristan.mary-huard@agroparistech.fr

Date limite : 4 décembre 2023

Contacts

Alain Charcosset, Tristan Mary-Huard

 trNOSPAMistan.mary-huard@agroparistech.fr

Offre publiée le 7 juin 2023, affichage jusqu'au 4 décembre 2023