Mots-Clés
méthanisation
écologie microbienne
métagénomes
bioinformatique
biostatistiques
analyses multivariées
machine learning
Description
Stage d’exploration biostatistique de données d’écologie microbienne (2026) : déchiffrer les liens entre microbiome et performance des réacteurs de méthanisation
Mots clés : méthanisation, écologie microbienne, métagénomes, bioinformatique, biostatistiques, analyses multivariées, machine learning.
Contexte. La méthanisation est un procédé permettant de traiter et valoriser des déchets et effluents organiques par la production de biogaz riche en méthane. Elle constitue l’un des procédés clés pour atteindre les objectifs européens concernant la production de biométhane, fixés à 35 milliards de mètres cubes par an d’ici à 2030. Mais la méthanisation est un procédé complexe, sensible à de nombreux inhibiteurs, et bien qu’elle soit implémentée à l’échelle industrielle depuis plusieurs décennies, sa conduite et ses performances doivent encore être améliorés.
Un levier important de cette optimisation repose sur la mise en place d’un management microbien. En effet, le processus de méthanisation est catalysé par des communautés microbiennes complexes, qui constituent donc le moteur du procédé. Ces communautés sont étudiées depuis une vingtaine d’années, grâce à l’avènement des outils d’écologie moléculaire basés typiquement sur le gène d’ARNr16S, puis, des technologies de séquençage à haut-débit. Les connaissances générées par ces études montrent qu’il existe une part significative de déterminisme dans la structuration et l’activité de ces communautés microbiennes, si bien qu’il doit être possible d’établir des corrélations entre performances précises du procédé et groupes microbiens représentés.
Objectifs et missions. Le stage consistera à s’appuyer sur plusieurs jeux de données de réacteurs de méthanisation, déjà disponibles au sein du laboratoire d’accueil, pour établir des corrélations entre groupes microbiens représentés et performances du procédé. Ces jeux de données incluent des paramètres majeurs de suivi physico-chimique des réacteurs (production de méthane, pH, etc), et des données de séquençage haut-débit de caractérisation des communautés microbiennes, de type métabarcoding 16S et/ou métagénome shotgun selon les cas. Le travail alliera donc processing bioinformatique et approches de biostatistiques intégrées, afin de déchiffrer les liens entre performances du procédé et composition des communautés microbiennes. Différentes méthodes pourront être appliquées, telles que des analyses multivariées, des méthodes de classification ou encore de l’apprentissage automatique.
Profil. Nous recherchons une personne passionnée par l’analyse de données biologiques, maîtrisant un langage de programmation pour l’analyse de données, tel que R ou Python. La personne idéale sera rigoureuse, minutieuse et possédera de solides compétences en analyse et en synthèse afin d’interpréter des ensembles de données complexes.
Environnement. Le stage sera réalisé au sein de l’unité INRAE PROSE (Antony, 92), dans le cadre d’un projet collaboratif entre plusieurs unités de recherche d’INRAE. Il permettra à l’étudiant d’évoluer dans un environnement collaboratif et pluridisciplinaire, et notamment d’échanger avec des modélisateurs et des expérimentateurs. Le stage sera rémunéré selon les tarifs légaux en vigueur.
Contacts. Ariane Bize, ariane.bize@inrae.fr ; Olivier Chapleur, olivier.chapleur@inrae.fr.
Merci de contacter systématiquement les deux personnes indiquées.