Société Française de Bioinformatique

Mots-Clés

ribosome profiling RNAseq prédiction structurale codons stop FAIR intégration de données

Description

Description du sujet de thèse
Le projet de thèse s’inscrit dans le cadre d’un projet financé par l’ANR. Ce projet vise a étudier l’utilisation de petites molécules chimiques pour induire le franchissement de codons stop prématurés responsables de maladies génétiques telle que la mucoviscidose. La personne recrutée devra utiliser les outils bioinformatiques développés dans l’équipe pour analyser les données de ribosome profiling et de RNAseq. , tout en assurant une veille scientifique et technologique afin de tester et intégrer de nouvelles méthodes pertinentes, dans une démarche de reproductibilité des analyses selon les principes FAIR (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable). Ces analyses permettront notamment d’évaluer l’efficacité et la spécificité des composés testés sur différents types de mutations. Elle devra aussi développer de nouveaux outils pour la prédiction d’événements de translecture au niveau des codons stop naturels des gènes gènes et l’intégration de données de séquence avec des données de structure 3D, expérimentales ou prédites.

Contexte de travail
La thèse se déroulera à l’I2BC. L’institut est localisé à Gif-sur-Yvette sur le campus du CNRS à proximité de l’université Paris-Saclay.
La thèse sera co-encadrée par Olivier Namy et Jessica Andreani. Elle se déroulera donc à l’interface entre deux équipes. Ceci permettra à la fois une bonne intégration dans les aspects de la régulation traductionnelle, et dans le domaine de la bioinformatique.