Mots-Clés

Bioinformatique , Analyses de données multidimensionnelles, Single cell, R

Description

Titre du projet

Cartographie du système immunitaire en conditions physiologiques et pathologiques : Développement, traitement et analyse de données massives en biologie issues de nouvelles approches de cytométrie en flux à grande échelle

Responsables Scientifiques : Nicolas Fazilleau (Directeur de Recherche, Inserm), Fatima L'Faqihi (Ingénieure de Recherche, Université)

Nous recherchons un.e étudiant.e pour un apprentissage de 17 mois en analyse de données multidimensionnelles de cytométrie en flux, bioinformatique et machine learning à l'Institut Toulousain des Maladies Infectieuses et Inflammatoires (Infinity, https://www.infinity.inserm.fr/).

L'étudiant.e devra développer, traiter et analyser des données massives en biologie issues de nouvelles approches de cytométrie en flux à grande échelle. Plus particulièrement, il/elle devra développer et mettre en place un pipeline d'analyses de données multidimensionnelles de cytométrie applicable aussi bien aux études fondamentales de modèles animaux qu'à des études cliniques sur des cohortes de patients. Ce pipeline sera découpé en modules indépendants faisant intervenir des connaissances en single cell, machine learning, exploratory data analysis (clustering, dimension de réduction, visualisation,...).

L'étudiant.e devra s'inscrire au M2 Bioinformatique de Rouen (http://masterbioinfo.univ-rouen.fr/).

Profil : Etudiant.e en M1 Bioinformatique/Biostats. Langages courants de programmation (R, Python, C++). Concepts associés à l'analyse des données single cell (PCA, UMAP, Fit-SNE, Phenograph,...)

Projet Scientifique

Le projet s'inscrit dans le cadre de l'acquisition d'un cytomètre multiparamétrique allant jusqu'à 50 paramètres (projet Octopus soutenu par la Région). Cet équipement innovant permettra l'analyse à l'échelle de la cellule unique pour l'ensemble de la recherche académique et privée régionale. La valorisation des grandes quantités de données générées par cet appareil nécessite l'utilisation et le développement de méthodologies innovantes en bioinformatique comme l'analyse multidimensionnelle et le machine learning. En effet, la cytométrie multiparamétrique permet d'analyser un grand nombre de paramètres sur une cellule unique. Sachant que l'on peut analyser simultanément jusqu'à 10 millions de cellules par échantillons, des données massives (Big Data) sont générées par cette technologie.

Ce projet scientifique vise plus particulièrement à déployer, au travers d'applications R shiny, les différents outils qui seront développés afin de les rendre disponibles à la communauté des chercheurs qui souhaitent analyser ce type de données.

Merci d'envoyer votre CV et lettre de motivation par mail à fatima.lfaqihi@inserm.fr et anne-laure.iscache@inserm.fr