Mots-Clés
microbiote intestinal
Analyse de données
SIFT-MS
stage
Description
Durée : 2-3 mois
Contexte et Enjeux
Le microbiote intestinal est un acteur clé de notre santé, mais son étude reste un défi. Les méthodes traditionnelles (généralement des prélèvements invasifs) sont souvent contraignantes. Une alternative prometteuse existe : l’analyse des composés volatils de l’haleine via la SIFT-MS (Selected Ion Flow Tube Mass Spectrometry). Cette technique non invasive permet d’étudier le volatolome et d’explorer ses interactions avec l’alimentation et la santé.
Le projet MicroBoost (intégré au portefeuille FOODWAL) vise à développer des solutions innovantes pour l’analyse des microbiotes et leurs applications dans l’agronomie et la santé.
Dans ce cadre, vous développerez un pipeline d’analyse des données SIFT-MS pour identifier les composés volatils significatifs dans différentes conditions. Votre travail contribuera à automatiser l’analyse et à rendre les résultats exploitables pour la recherche et l’industrie.
MicroBoost est un projet ambitieux qui combine méthodologie, technologie, science et numérique pour répondre aux enjeux des entreprises wallonnes dans le secteur des microbiotiques (probiotiques, prébiotiques, aliments fermentés).
Les innovations clés du projet incluent :
-
Méthodologiques : Développement de techniques d’analyse du volatolome pour étudier les interactions entre microbiote, alimentation et hôte.
-
Scientifiques : Évaluation des effets des microbiotiques sur la santé (obésité, inflammation).
-
Numériques : Création d’outils pour le suivi des comportements alimentaires et la nutrition personnalisée.
Votre stage s’inscrit directement dans cette dynamique, en apportant des solutions concrètes pour l’analyse des données SIFT-MS.
Reconnu comme un centre d’excellence à l’échelle internationale, Multitel développe et intègre des technologies émergentes dans le secteur industriel. Ces technologies sont axées sur cinq grands domaines d’activité : les réseaux et la cybersécurité, la photonique appliquée, l’intelligence artificielle, les systèmes embarqués et la certification ferroviaire.
Au sein du département Intelligence artificielle, l’équipe IA joue un rôle crucial dans l’accompagnement des entreprises dans leurs projets d’innovation technologique, en les guidant de la phase de faisabilité jusqu’au produit minimum viable dans divers domaines d’application tels que l’aérospatiale, l’automobile, les Smart Cities, l’industrie 4.0, les sciences médicales, la défense, etc.
Objectifs du Stage
-
Découvrir le fonctionnement de la SIFT-MS et comprendre son application dans l’analyse du volatolome.
-
Développer un outil d’analyse des données SIFT-MS non ciblées, pour identifier les composés volatils significatifs en fonction du temps et des conditions expérimentales.
-
Construire un second outil pour compléter l’analyse, en exploitant les données d’analyses ciblées du SIFT-MS.
-
Créer une interface graphique intégrant ces outils, avec des options d’interaction pour l’utilisateur (ex : ajustement des paramètres d’analyse).
-
Documenter les outils développés de manière détaillée.
-
Présenter les résultats sous forme d’une interface graphique interactive, pour automatiser au maximum le pipeline d’analyse.
-
Partager les avancées avec l’équipe d’IA.
-
Si le temps le permet, explorer les connaissances biologiques liées aux résultats pour proposer des pistes d’amélioration ou d’application.
Profil Recherché
Connaissances requises :
- Maîtrise de Python et/ou R.
- Connaissances de tests statistiques.
- Familiarité avec un environnement Linux.
- Connaissance des principes de clustering.
- Intérêt pour la biologie et les applications médicales ou en agronomie.
Atouts Complémentaires (un ou des plus !) :
- Expérience en conception d’interfaces utilisateurs (ex : Tkinter, pygame,…).
- Connaissance des bonnes pratiques en documentation (rédaction claire, exemples commentés).
- Expérience avec Git