Informations générales
Présentation de l'entité pour diffusion interne
Les recherches de l'Unité de Génétique Évolutive Humaine visent à reconstituer comment la sélection naturelle et l'histoire démographique ont influencé la diversité génétique des populations humaines, et à évaluer comment la variation génétique influence en retour la variabilité phénotypique et les maladies. Les recherches de l'Unité portent en particulier sur l'identification des facteurs contribuant à la variabilité de la réponse immunitaire humaine. Pour ce faire, nous utilisons des technologies en cellule unique, telles que le scRNA-seq et le snATAC-seq, afin d'examiner l'impact de la diversité génétique et épigénétique, ainsi que d'autres facteurs tels que le sexe, l'âge, l'historique infectieux, le microbiome et le mode de vie, sur la réponse transcriptionnelle aux pathogènes. Nos projets adoptent ainsi une approche multidisciplinaire intégrant la génétique quantitative, la génétique des populations, la génomique, la biologie évolutive et l'immunologie. Nos études apportent de nouvelles perspectives sur le rôle de réponses immunitaires altérées dans divers états pathologiques, y compris les maladies infectieuses, inflammatoires et auto-immunes.
Description du poste
Métier
Bio info / biostat - Ingénieur de recherche (Bio info / biostat)
Intitulé du poste
Ingénieur de recherche (Bio info / biostat) H/F
Missions/Activités
• Mise en place de pipelines de traitement de larges jeux de données de séquençage d'ADN, qui seront régulièrement utilisés par le laboratoire. Cela comprend l'analyse de génomes humains entiers (génotypage, contrôles qualité, phasage) et du microbiome humain (contrôles qualité, profilage taxonomique, analyses fonctionnelles).
• Mise en place des pipelines de traitement de larges jeux de données de séquençage en cellule ou noyau unique, de type scRNA-seq et snATAC-seq. Cela comprend l'alignement des séquences, les contrôles qualité (exclusion des cellules en voie d'apoptose et des doublets, correction des effets batch), la normalisation des données, l'identification de sous-types cellulaires, et l'agrégation en pseudo-bulk.
• Optimisation et maintenance de pipelines pour l'identification des déterminants génétiques de l'expression (QTL mapping).
• Supervision ou assistance des étudiant·e·s et post-doctorant·e·s en termes de programmation et d'analyse de données.
• Veille bibliographique des outils informatiques d'analyse et évaluation de nouveaux outils et méthodes, quand nécessaire.
• Diffusion des bonnes pratiques en bio-informatique au sein du laboratoire.
Profil
La/le candidat·e idéal devra avoir :
• Une expérience avérée dans le traitement et l'analyse de données de types « -omiques » à grande échelle et un intérêt démontré pour l'intégration de données multi-omiques
• Une expérience très solide en programmation (scripting en langages Bash, R, Python, etc.) et en utilisation de grappes de calcul (cluster computing)
• Des connaissances approfondies en statistiques descriptive et inférentielle (analyses uni-/multi-variées, modélisation linéaire, machine learning, méthodes non-supervisées, etc.)
• Une bonne maitrise des outils de développement de pipelines (snakemake, nextflow), de reproductibilité (conda, singularity) et de versionning (git/gitlab)
• Une expérience d'autres langages de programmation (C ++ / Java) et / ou la gestion de bases de données sera un plus.
Temps de travail
Temps plein
Travail le we
Non
Astreintes
Non
Déplacements
Pas de déplacements
Critères candidat
Niveau d'années d'expérience souhaitée
3 à 5 ans
Niveau d'étude souhaité
Bac + 5
Certification ou habilitation requise
Aucune
Localisation du poste
Localisation du poste
France, Paris
Demandeur
Nom du responsable d'entité
QUINTANA-MURCI
Prénom du responsable d'entité
Lluis
Poste à pourvoir le
01/06/2025
Suivi par
Responsable principal
Nathalie SANSON
Nom
SANSON
Prénom
Nathalie
Email
nathalie.sanson@pasteur.fr
Téléphone
0176535221