Mots-Clés

Bioinformatique Génomique comparative fromages AOP Phylogénomique

Description

Contexte :

Le(a) stagiaire évoluera au sein de l’institut Micalis à l’INRA de Jouy en Josas et plus précisément dans l’équipe Food Microbial Ecology (FME) dirigée par Marie-Christine Champomier Vergès et Pierre Renault. La thématique que mène notre équipe vise à comprendre les règles qui gouvernent les écosystèmes alimentaires afin d’en améliorer la qualité, la sécurité et la conservation que ce soit à travers des procédés fermentaires ou de biopréservation. Nous travaillons en particulier sur les écosystèmes laitiers et carnés.

L’équipe FME est notamment impliquée dans plusieurs projets (MetaPDOCheese, Adamos) visant à caractériser les espèces bactériennes et fongiques qui composent les écosystèmes fromagers principalement pour élucider les déterminants génétiques qui leur confèrent une capacité d’adaptation à leur milieu.

            Ces projets ont généré de nombreuses données métagénomiques (séquences et assemblages de métagénomes fromagers) et génomiques (génomes de souches isolées, MAG : Metagenomes Assembled genomes) qui restent à exploiter. En particulier, nous chercherons à élucider les particularités génétiques et génomiques des espèces bactériennes clés composant le microbiote des fromages AOP français.

Missions :

Le but du travail sera d’effectuer des comparaisons intra et inter-espèces entre des souches et des souches environnementales des même espèces présentes dans les banques de données publiques (Genbank).

Cela se fera en 2 étapes :

• Il s’agira dans un premier temps d’établir un catalogue « nettoyé » de génomes issues des banques publiques en contrôlant les assignations taxonomiques (qui peuvent parfois être erronées) et en éliminant les redondances (génomes séquencés plusieurs fois).
• Des phylogénies fines (intra-espèces) des souches fromagères et environnementales seront ensuite construites à partir de ces catalogues. Ces données permettront par la suite d’étudier les éventuelles spécificités des souches fromagères par des approches pan-génomique, de trouver potentiellement de nouvelles espèces et comprendre la dynamique de ces populations.

Compétences travaillées et outils mis en jeu :

• Bioanalyse 
  • Calcul de l’ANI (Average Nucleotide Identity) afin de classifier les génomes des catalogues et de repérer de nouvelles espèces éventuelles (outil : FastANI).
  • Elimination de la redondance dans les catalogues de génomes (outil dRep)
  • Etablissement de phylogénies fines au niveau des souches (outil : kSNP)

• Développement de scripts (python, bash) et de workflow (nextflow ou snakemake) afin d’automatiser les processus nécessaires à ce travail

Profil souhaité :

Etudiant(e) en Master de bioinformatique ayant un goût prononcé pour la bio-analyse, de bonnes compétences en développement de scripts et de workflows (idéalement Python).

Un intérêt pour la métagénomique, la microbiologie et la biologie évolutive serait un plus.

Anglais scientifique requis.

Contacts :

Nacer Mohellibi (Encadrant bioinformatique) : nacer.mohellibi@inrae.fr

Pierre Renault (Responsable d’équipe); pierre.renault.2@inrae.fr

Food Microbial Ecology

Micalis INRAE-CRJ

78352 Jouy en Josas

Références :

• 1. Kothe, C. I., Mohellibi, N. & Renault, P. Revealing the microbial heritage of traditional Brazilian cheeses through metagenomics. Food Research International 157, 111265 (2022).
• 1. Kothe, C. I., Bolotin, A., Kraïem, B.-F., Dridi, B. & Renault, P. Unraveling the world of halophilic and halotolerant bacteria in cheese by combining cultural, genomic and metagenomic approaches. International Journal of Food Microbiology 358, 109312 (2021).
• Jain, C., Rodriguez-R, L. M., Phillippy, A. M., Konstantinidis, K. T. & Aluru, S. High throughput ANI analysis of 90K prokaryotic genomes reveals clear species boundaries. Nat Commun 9, 5114 (2018).
• Gardner, S. N., Slezak, T. & Hall, B. G. kSNP3.0: SNP detection and phylogenetic analysis of genomes without genome alignment or reference genome. Bioinformatics 31, 2877–2878 (2015).