Missions

Le laboratoires de S.Roulland au CIML (http://www.ciml.univ-mrs.fr) poursuivent un programme de recherche visant à étudier l'hétérogénéité cellulaire d’hémopathies malignes humaines à l’échelle de la cellule unique et de caractériser la maladie résiduelle fonctionnellement. Le candidat participera à l’analyse de données intégratives single-cell RNA-seq issues d’échantillons humains de lymphomes et de myélomes combinant expression génique, protéique et répertoire immun. Il travaillera au sein d’un réseau de bioinformaticiens experts dans la conception et le développement de pipelines d’analyses de données single-cell du CIML et devra mettre en place des pipelines dédiés à l’analyse de la maladie residuelle. Il devra prendre en main des pipelines déjà conçus, les adapter aux questions biologiques et produire des rapports de résultats en tenant compte des demandes des porteurs de projet. Il devra être à même d'améliorer les pipelines existants pour y introduire de nouvelles méthodes issues de la littérature et mettre en place un pipeline user-friendly qui puise être partagé pour l’analyse spécifique de la maladie résiduelle.

Activités

principales

·         Analyses de données single-cell RNAseq (démultiplexage, alignement, QC)

·         Standardisation et intégration des pipelines d’analyse single-cell RNA-seq déjà développés

·         Compte-rendu des analyses et présentation des résultats

·         Implémentation de nouvelles méthodes d’analyse des données single-cell RNAseq (trajectoire, répertoires immuns etc..)

·         Analyse de données de séquencage d’exome (preprocessing, variant calling…)

·         Analyser les résultats des données transcriptomiques en regard des données cliniques des patients avec mise en œuvre de statistiques appropriées

Activités

associées

·         Participation aux réunions d’équipe (avec biologistes et bioinformaticiens)

·         Veille de la littérature sur les analyses single-cell RNAseq.

Connaissances

·         Compréhension pratique des méthodes mathématiques d’analyse de données multidimensionnelles (ACP, t-SNE, UMAP, pseudotime, apprentissage statistique, etc.); Expérience des données « single-cell » souhaitée.

·         Connaissance pratique des outils de conteneurisation (Docker, Singularity), gestionnaires de version (Git) et gestionnaires de workflow (Snakemake) souhaitée.

·         Bases en biologie et immunologie / hématologie.

Savoir-faire

·         Excellente maîtrise de la programmation en R.

·         Maîtrise de logiciels d’analyse de données génomiques (CellRanger, STAR, Trinity), immunogénomiques (IgBlast, IMGT), et single-cell (Seurat, Monocle, Velocyto).

·         Maîtrise de l’anglais scientifique écrit et oral.

Aptitudes

·         Capacités organisationnelles, présentation synthétique des résultats scientifiques.

·         Bonne communication avec les biologistes, intérêt pour les questions biologiques.

·         Habitude du travail en équipe, capacités d'écoute et de proposition. Autonomie.

·         Intérêt pour les aspects méthodologiques de l'analyse de données.

Spécificité(s) / Contrainte(s)

du poste

Expérience

souhaitée

·         BAC+5 en bioinformatique, informatique ou mathématiques appliquées.

·         Expérience réussie de >1 an en bioinformatique appliquée aux données transcriptomiques, idéalement à l’échelle single-cell

Diplôme(s)

souhaité(s)

·         BAC+5 en bioinformatique, informatique ou mathématiques appliquées.