Mots-Clés
diversité
mutations
SARS-CoV-2
interface
Description
Stage M2
Mise en place d’un outil pour l’analyse de la diversité intra-hôte SARS-CoV-2
Lieu du stage : Plateforme GenEPII (Hospices Civils de Lyon) – Laboratoire de Virologie
Equipe de recherche : Centre International de Recherche en Infectiologie (CIRI), INSERM U1111 - CNRS UMR 5308, Virpath Team (Virologie et Pathologie Humaine)
Description du stage :
La plateforme de séquençage GenEPII (GENomique diagnostique et EPIdémiologique des maladies Infectieuses) des Hospices Civils de Lyon propose un stage de M2 visant à concevoir et développer une interface locale d’analyse rapide de l’émergence virale.
Cette plateforme, dédiée au diagnostic, à l’épidémiologie et à la recherche, regroupe une équipe pluridisciplinaire (3 ingénieurs bioinformaticiens, 2 post-doctorants, 7 techniciens, 3 ingénieurs, 3 biologistes médicaux spécialisés en virologie). Adossée au Centre National de Référence des virus respiratoires, la plateforme assure le séquençage de nombreux virus respiratoires (grippe, VRS, SARS-CoV-2) et a joué un rôle clé pendant la pandémie de SARS-CoV-2, en fournissant une part essentielle des données de surveillance nationale.
Au cours d’une infection par un virus, notamment à ARN comme le SARS-CoV-2, le génome viral peut acquérir des mutations et se diversifier au fil du temps, générant des populations distinctes mais proches appelées « quasiespèces ». Ainsi, un individu infecté héberge une multitude de variants, certains majoritaires, d’autres minoritaires, qui évoluent au cours de l’infection et peuvent se transmettre, contribuant à une dérive génétique et antigénique.
Des études montrent l’importance d’analyser la diversité virale intra-hôte pour comprendre la transmission inter-hôte, la survenue de mutations de résistance, et la sévérité clinique chez certains patients. Cela est d’autant plus critique chez les patients immunodéprimés, pour lesquels l’infection peut devenir chronique et aboutir à la génération de variants difficiles à traiter, même sous plasma de convalescents (transmission d’anticorps de patients guéris de Covid-19). À ce jour, le remdesivir constitue le principal traitement chez les patients hospitalisés en réanimation et oxygénodépendants. Analyser son impact sur la sélection des mutations est donc essentiel.
Objectif du stage :
Le stage consiste à développer un rapport ou une interface permettant de visualiser la diversité génétique intra-hôte d’un ou plusieurs patients infectés par le SARS-CoV-2. Les données proviendront de fichiers VCF générés par le séquençage de routine. L’interface permettra d’observer, dans le temps et de manière longitudinale :
1. La diversité intra-hôte globale (nombre de mutations synonymes/non synonymes, mutations redondantes)
2. La fréquence allélique des mutations le long du génome
3. Les mutations dynamiques dans le temps (celles qui deviennent majoritaires sous pression de sélection)
4. L’annotation des mutations minoritaires et majoritaires en fonction de métadonnées (sévérité clinique, traitement reçu, délai depuis le traitement, etc.)
Cet outil permettra ainsi de détecter rapidement l’émergence de variants minoritaires, en lien avec un traitement ou une évolution clinique défavorable.
Une application sur une cohorte de 90 patients infectés par le SARS-CoV-2 (traités par remdesivir vs. non traités) sera ensuite réalisée pour explorer l’impact du remdesivir sur l’évolution moléculaire du virus.
Missions : Le(la) stagiaire aura pour missions :
Développer les scripts nécessaires au traitement des mutations minoritaires et majoritaires à partir des fichiers VCF, ainsi que les différentes visualisations associées, en intégrant les métadonnées cliniques.
Déployer ces visualisations dans un rapport local et/ou une interface interactive (ex : R Shiny), au choix de l’étudiant(e).
Appliquer l’outil sur le jeu de données issu de la cohorte de 90 patients pour étudier l’impact du remdesivir sur l’évolution virale.
Compétences recherchées :
Connaissance de l’environnement Unix/Linux
Maîtrise d’au moins un langage de scripting (Python, R)
Intérêt pour le développement d’outils bioinformatiques (Shiny, Dash, Streamlit, etc.)
Des connaissances de base en virologie moléculaire ou en analyse NGS seraient un plus
Rigueur, esprit d’équipe, curiosité scientifique et autonomie
Contact : Les candidats intéressés sont invités à envoyer leur CV et leur lettre de motivation à : gregory.destras@chu-lyon.fr