Mots-Clés
Bioinformatique
Génétique Médicale
NGS
CNV
low pass WGS
interface web
Description
Contexte
L’analyse des anomalies chromosomiques constitue une étape essentielle du diagnostic génétique, tant dans les pathologies constitutionnelles que tumorales. Pendant de nombreuses années, l’hybridation génomique comparative sur puce (array Comparative Genomic Hybridization, aCGH) a représenté la technique de référence pour la détection des variations du nombre de copies (Copy Number Variations, CNV).
L’émergence du séquençage du génome entier à faible couverture (Ultra Low Pass Whole Genome Sequencing, ULP WGS) offre aujourd’hui une alternative performante, flexible et économiquement attractive. Cette approche permet la détection des gains et pertes chromosomiques à l’échelle du génome tout en s’intégrant aux plateformes de séquençage déjà déployées dans la routine de diagnostic moléculaire.
Dans cette perspective, l’équipe bioinformatique du CHU de Lille souhaite développer une solution bioinformatique dédiée à l’analyse des CNV par ULP-WGS, avec pour objectif d’évaluer et de préparer l’intégration de cette technologie dans l’activité diagnostique de routine.
Sujet du stage
L’objectif du stage est de mettre en place une solution d’analyse bioinformatique permettant l’identification des variations du nombre de copies à partir de données de séquençage ULP WGS, ainsi que contribuer à validation et sa documentation.
Le projet s’articulera autour de deux axes principaux :
- Mise en place du pipeline d’analyse CNV – ULP WGS
- Compilation des résultats d’une étude pilote menée en interne durant l’été 2026 sur les performances d’une sélection d’algorithmes dédiés à l’analyse des CNV à partir de données ULP WGS.
- Développement d’un pipeline Nextflow, reproductible et automatisé, répondant aux spécifications de l’environnement bioinformatique du CHU de Lille.
- Génération des métriques de contrôle qualité.
- Documentation technique et rédaction des procédures d’utilisation.
- Développement d’une interface de visualisation
- Recueil des besoins utilisateurs des biologistes et cytogénéticiens sous forme de cahier des charges.
- Conception d’une interface web permettant l’exploration interactive des résultats selon le cahier des charges établi.
- Visualisation des profils génomiques et des CNV détectés.
- Intégration des annotations génomiques pertinentes pour l’interprétation clinique des résultats.
Environnement technique
Le stage permettra de travailler sur différentes technologies de bioinformatique et de développement logiciel :
- Linux, Git, Docker/Apptainer ;
- Analyse de données NGS ;
- Gestionnaire de workflows (Nextflow) ;
- Développement d’interfaces web ;
- Visualisation de données génomiques.
Profil recherché
- Étudiant·e en Master 2 Bioinformatique ou Informatique appliquée aux sciences de la vie.
- Connaissances en génomique et analyses NGS.
- Intérêt pour le développement logiciel et la visualisation de données.
- Autonomie, rigueur et goût pour le travail en équipe pluridisciplinaire.
Une connaissance en gestionnaire de workflow et/ou analyse des CNV constituera un atout.
Encadrement et environnement de travail
Le stage se déroulera au sein de l’équipe de bioinformatique du plateau commun de biologie moléculaire du Centre de Biologie Pathologie Génétique (CBP) du CHU de Lille. Cette équipe transversale accompagne les activités de plusieurs instituts du pôle, notamment l’Institut de Génétique Médicale, l’Institut d’Hématologie et l’Institut de Microbiologie, en développant et en maintenant des solutions d’analyse de données de séquençage à visée diagnostique et de recherche.
Le projet sera réalisé en étroite collaboration avec l’Institut de Génétique Médicale. Cet institut assure la prise en charge d’analyses de cytogénétique conventionnelle et moléculaire ainsi que de biologie moléculaire dans les domaines des anomalies du développement, des déficiences intellectuelles, notamment.
Le/la stagiaire travaillera au contact direct des bioinformaticiens, biologistes médicaux et cytogénéticiens impliqués dans le diagnostic génétique. Ce contexte pluridisciplinaire permettra de développer une solution répondant aux besoins réels des utilisateurs finaux et prenant en compte les contraintes d’un environnement de diagnostic moléculaire.