Mots-Clés

Génomique bactérienne WGS cgMLST Machine Learning Classification supervisée Statistiques fonctionnelles Modélisation prédictive Analyse de données génomiques Génotype-Phénotype One Health QMRA

Description

Ce stage de Master 2 s’intègre dans la tâche W3 du projet Européen intitulé « NGRA Salmo : Marqueurs génomiques pour l’évaluation des risques de nouvelle génération liés à Salmonella chez les porcs »

Contexte

L’évaluation des risques de nouvelle génération (NGRA) intègre les informations génomiques microbiennes dans l’évaluation quantitative des risques microbiologiques (QMRA), permettant d’estimer les risques à l’échelle des souches en incorporant des marqueurs génomiques. La principale limite à une mise en oeuvre plus large de la NGRA réside actuellement dans le manque de compréhension des corrélations génotype-phénotype pour d’autres caractéristiques et agents pathogènes.

Ce projet NGRA Salmo vise à identifier un ensemble pertinent de gènes associés à des phénotypes clés de survie, de virulence et de pathogénicité — tels que la tolérance au froid, la résistance à la dessiccation, la tolérance à la chaleur, la résistance aux antimicrobiens, la virulence, la formation de biofilms et l’adhésion — afin de les intégrer dans un modèle QMRA « One Health » existant pour Salmonella, décrivant sa transmission du porc à l’être humain.

Sujet de Stage

Dans le cadre de ce WP3, une étude pilote sera menée afin de valider la relation phénotype-génotype concernant la tolérance au froid, en vue de futures expériences de microbiologie prédictive et de résultats bio-informatiques.

Afin d’évaluer la capacité des souches à survivre aux basses températures nécessaires à la conservation des produits carnés, depuis l’abattoir jusqu’au consommateur, la survie à 4°C d’un panel de 100 souches porcines monophasiques de Salmonella Typhimurium aura été suivie pendant une période de 11 jours en dénombrant les cellules viables à différents moments. Les souches auront fait l’objet également d’un séquençage du génome complet. L’étudiant aura sa disposition :

• Les courbes de survie des 100 souches : il faudra résumer les courbes de survie en une seule variable à expliquer (statistiques fonctionnelles) et tester différents outils statistiques pour classer ces souches en HTC, MTC et LTC (haute, moyenne, et basse tolérance au froid).

• Les données génomiques des 100 souches : dans un premier temps, il faudra procéder au nettoyage des données. Puis, des approches d’apprentissage automatique seront appliquées pour identifier, à partir des données de typage multilocus du core génome (cgMLST), les allèles génétiques permettant de prédire la tolérance des souches au froid selon les trois groupes de tolérance. »

Il est attendu à la fin du stage que la démarche analytique soit applicable par la suite sur d’autres caractères phénotypiques des souches.

L’étudiant doit avoir une bonne maitrise de R et de bonnes connaissances statistiques. Il participera aux réunions du projet Européen, et devra maitriser l’anglais pour présenter ses résultats, si besoin.

Ce stage se déroulera à l’Anses-laboratoire de Ploufragan, dans l’unité HQPAP sous la coordination respective d’Amandine Thépault (Bioinformaticienne) et de Martine Denis (directrice projet recherche), et suivi par Léon-Charles Tranchevent (Bioinformaticien), et Stéphanie Bougeard (Statiticienne).