Mots-Clés
cancer du foie
biologie spatiale
analyse en cellule unique
intégration des données
modèles murins
Description
Missions
Réaliser les analyses bio-informatiques du projet PNP25 DEC-PRENEO financé jusqu’à juillet 2028. Ce projet vise à caractériser la contexture immunitaire des lésions pré-néoplasiques hépatiques dans différents contextes favorables au cancer du foie chez la souris.
Contrat à durée déterminée de droit public de 24 mois. Prise de fonction souhaitée 01/07/2026
Carry out the planned bioinformatics analysis within the framework of the PNP25 DEC-PRENEO project, supported by an INSERM funding until July 2028. This project aims to characterize the hepatic immune contexture in preneoplastic lesions in various contexts in favor of primary liver cancer in mice.
CDD INSERM for 24 months. Starting: 01/07/2024
Activités principales
Ce projet est basé sur une caractérisation des étapes précoces de la carcinogenèse hépatique par biologie spatiale et analyse en cellule unique à partir de foies murins soumis à des régimes gras ou à différents signaux oncogéniques. Il compilera ainsi des données de transcriptomique et protéomique spatiale et de snRNAseq. Pour ce projet, il faudra :
• Utiliser ou mettre en place des méthodes d’analyse adaptées aux problématiques de la biologie spatiale et analyse en cellule unique
• Analyser les snRNAseq qui serviront pour la déconvolution des expériences de transcriptomique spatiale
• Valider la bonne qualité des expériences de transcriptomique spatiale et les analyser en intégrant les données de snRNAseq
• Analyser les données de protéomique spatiale et les intégrer aux données de transcriptomique spatiale
• Intégrer l’ensemble de ces données avec les données déjà obtenues sur tumeurs hépatiques pour mettre en lumière la dynamique des remodelages immunitaires identifiés
• Mettre en forme les résultats pour le partage des données avec l’équipe et avec nos collaborateurs réalisant les mêmes analyses sur prélèvements humains
This project is based on the characterization of the early stages of liver carcinogenesis using spatial biology and single-cell analysis of murine livers subjected to high-fat diets or various oncogenic signals. It will compile spatial transcriptomics and proteomics data, as well as snRNA-seq data. This project requires to:
• Use or implement analytical methods adapted to spatial biology and single cell analysis
• Analyze the snRNA-seq data that will be used for deconvolution of the spatial transcriptomics experiments
• Validate the quality of the spatial transcriptomics experiments and analyze them by integrating the snRNA-seq data
• Analyze the spatial proteomics data and integrate it with the spatial transcriptomics data
• Integrate all of these data with data already obtained on liver tumors to highlight the dynamics of the identified immune remodeling
• Format the results for data sharing within the team and with our collaborators performing the same analyses on human samples
Connaissances
• Développement informatique / analyse et programmation
• Connaissance en biologie spatiale et analyse en cellule unique
• Connaissance en biologie cellulaire et moléculaire
• Software development / analysis and programming
• Knowledge in spatial biology and single cell analysis
• Knowledge in cell biology and molecular biology
Savoir-faire
• Maîtrise de logiciels de visualisation type R
• Rechercher, sélectionner, exploiter et capitaliser les informations liées à la veille dans son domaine d’activité
• Analyser les propriétés moléculaires et cellulaires des données biologiques
• Conduire et animer des réunions
• Une première expérience dans l’analyse de données biologiques est indispensable
• Proficiency in visualization software such as R
• Research, select, utilize, and capitalize on information related to scientific monitoring
• Analyze the molecular and cellular properties of biological data
• Conduct and facilitate meetings
• Prior experience in biological data analysis is mandatory
Aptitudes
• Etre force de proposition
• Etre rigoureux et organisé
• Aptitude à la pédagogie et au travail en équipe
• Travailler de manière autonome dans une équipe de biologistes
• Capacité d’interagir avec des collègues bio-informaticiens
• Be proactive
• Be rigorous and organized
• Strong communication and teamwork skills
• Ability to work independently within a team of biologists
• Ability to interact with bioinformatician colleagues