Mots-Clés

métagénomique microbiote intestinal data mining nutrition santé

Description

Contexte :

Le microbiote intestinal est un écosystème divers qui comprend plus de 1000 espèces microbiennes en dominance et dont le nombre de gènes inventoriés est 1000 fois plus important que celui du génome humain. De nombreuses études ont démontré son rôle primordial sur l’hôte (métabolisme, immunité, nutrition) et il a été démontré que le déséquilibre du microbiote (dysbiose) est impliqué dans de nombreuses maladies (inflammatoires ou non) telles que l’obésité, le diabète de type 2, l’autisme, les maladies inflammatoires de l’intestin…

L’analyse du microbiote repose de nos jours essentiellement sur les techniques de séquençage haut-débit (NGS) permettant d'accéder aux fragments de génomes des micro-organismes hébergés par leur hôte. Plusieurs milliers d’échantillons séquencées par cette approche dite de métagénomique totale sont actuellement disponibles dans les jeux de données publiques.

Missions

Sous la responsabilité d’un scientifique du Département Innovation Science et Nutrition, voici les missions de stage.

• Réaliser une analyse écologique et pangénomique d’espèces d’intérêt dans le microbiote intestinal (diversité, réseau d’interaction, polymorphisme nucléotidique, …)
• Réaliser une analyse de fonctionnelle comparative entre différents groupes de microbiote d’intérêt enrichis ou appauvris dans ces espèces d’intérêt (métabolisme glucidique, richesse en gènes, …)
• Associations des clusters avec les données démographiques et nutritionnelles disponibles

Profil recherché

Vous êtes disponible en Février/Mars 2022 pour 6 mois.

Étudiant(e) de niveau Bac+4/5 minimum.

Vous démontrez des capacités à travailler dans un environnement Linux. Votre niveau d’anglais vous permet d’interagir à l’écrit et à l’oral avec des interlocuteurs internationaux quotidiennement Vous savez développer des pipelines bio-informatiques et bio-statistiques en Bash / Python / R. Vous savez créer des rapports analytiques à l’aide d’outils- comme R et Markdown. Vous avez des connaissances en base de données relationnelles et en interfaçage web dynamique.