Mots-Clés
simulation
transcriptomics
modelisation
multi-omics
cancer
Description
Voici une opportunité de thèse au sein du nouveau département de biologie computationnelle du Centre Léon Bérard, récemment structuré au cœur du CRCL. Ce département a pour ambition de développer des approches computationnelles avancées pour la compréhension des systèmes biologiques complexes, en intégrant modélisation dynamique, analyse multi-échelle et simulation stochastique.
Dans ce cadre, nous proposons un projet de thèse interdisciplinaire portant sur l’inférence multi-échelle de réseaux de régulation intercellulaires à partir de données spatial transcriptomics, appliqué à l’étude des mécanismes de résistance tumorale. Ce projet s’appuie sur des outils d’analyse et d’inférence développés en interne (TWIST, REAL), et vise à coupler les dynamiques intra-cellulaires aux interactions intercellulaires dans un environnement 3D structuré.
Le ou la doctorant·e contribuera au développement d’algorithmes d’inférence et de simulateurs multi-agents, avec une forte composante méthodologique (modélisation stochastique, bioinformatique, simulation 3D), mais en lien direct avec les données et les problématiques biologiques du centre (mélanome, LAM, glioblastome…).
Nous recherchons un·e étudiant·e issu·e d’un master 2 en bioinformatique, mathématiques appliquées, IA, physique des systèmes complexes ou biologie computationnelle, avec un goût pour les approches quantitatives, la modélisation dynamique et un intérêt marqué pour les systèmes biologiques complexes. Une formation en sciences exactes avec un attrait pour la biologie, ou inversement un profil en biologie avec de solides bases en programmation, sont parfaitement adaptés au projet.
Concernant le financement, des discussions sont en cours pour un cofinancement CIFRE avec des partenaires industriels, mais le calendrier est flexible.
Merci de me contacter par email pour plus de détails.