Mots-Clés

Métagénomique curation de MAGs visualisation de données Dash/Python pipelines bioinformatiques

Description

Laboratoire d’accueil

Le stage se déroulera au Genoscope (Institut de biologie François Jacob – CEA – Evry), un centre de recherche de référence dédié à la génomique environnementale.

Vous intégrerez l’équipe LABGeM (Laboratoire d’Analyses Bioinformatiques pour la Génomique et le Métabolisme). Le LABGeM est spécialisé dans l’analyse, l’annotation et l’exploration de la diversité microbienne et de son métabolisme. L’équipe bénéficie d’une forte expertise dans le développement d’outils pour l’analyse des génomes procaryotes et met à disposition de la communauté scientifique internationale la plateforme web MicroScope.

Contexte scientifique

La métagénomique centrée sur les génomes a révolutionné la microbiologie en permettant la reconstruction de génomes procaryotes directement à partir d’ADN environnemental, sans étape de culture au laboratoire. Ce processus repose sur l’assemblage des lectures de séquençage (reads) en contigs, suivi du binning : le regroupement des contigs appartenant vraisemblablement au même génome pour former des MAGs (Metagenome-Assembled Genomes), sur la base de la couverture, de la composition en nucléotides ou de la taxonomie.

Cependant, l’étape de binning commet fréquemment des erreurs en mélangeant des séquences issues de souches ou d’espèces différentes, ce qui altère la qualité globale des MAGs. Pour résoudre ce problème, l’équipe LABGeM a développé MAGNET, un outil interne utilisant le framework Dash pour inspecter et affiner manuellement les MAGs.

Objectifs et missions

L’objectif principal de ce stage est d’améliorer l’environnement de curation MAGNET afin d’en faire une solution robuste, ergonomique et complète pour le contrôle qualité des MAGs.

Missions principales :

1. Optimisation et design du tableau de bord : Faire évoluer l’interface utilisateur développée en Python/Dash pour rendre la sélection interactive des contigs, l’inspection visuelle et la curation manuelle des MAGs plus fluides et intuitives.

2. Amélioration méthodologique : Intégrer des outils d’évaluation de qualité reconnus (ex. CheckM/CheckM2) au sein du workflow pour guider les décisions de curation manuelle.

3. Intégration au pipeline et validation : Tester et valider le tableau de bord sur des jeux de données métagénomiques environnementaux réels et évaluer le gain de qualité obtenu sur les MAGs curés.

Profil recherché

Compétences requises :

• Étudiant(e) actuellement en Master 2 (ou dernière année d’école d’ingénieurs) en Bioinformatique ou biologie computationnelle.
• Solides compétences en programmation Python (avec idéalement une expérience dans les bibliothèques d’analyse/visualisation de données telles que Pandas, Plotly, Dash), en scripting Bash.
• Solides connaissances en génomique, analyse de séquences et bases en microbiologie et langage SQL.

Atouts appréciés :

• Expérience préalable dans la création de tableaux de bord web interactifs (Dash, Streamlit ou équivalent).
• Familiarité avec les outils et pipelines de métagénomique (assemblage, binning, CheckM).
• Maîtrise de la gestion de version avec Git.