Mots-Clés

Bulk RNA-seq single-cell RNA-seq short-reads long-reads épissage maladie génétique

Description

Poste à pourvoir au sein de l’équipe GENDEV (Génétique des Anomalies du Neurodéveloppement), au Centre de Recherche en Neurosciences de Lyon (CRNL)

Descriptif du poste :

L’équipe GENDEV étudie une maladie rare, le nanisme primordial microcéphalique ostéodysplasique de type 1, due à des mutations dans un gène codant un composant de l’épissage mineur, qui concerne 750 gènes (1,2). Pour comprendre pourquoi une déficience de ce mécanisme de maturation de l’ARNm conduit à cette maladie, l’équipe utilise des approches transcriptomiques variées (bulk, single cell, short reads, long reads) sur des cellules de patients, des modèles neuronaux en 2D et 3D et sur un modèle animal, le poisson-zèbre, en analysant les variants d’épissage (3,4,5). Vous serez en charge, au sein de l’équipe, du traitement des données générées, dans la continuité du travail des bioinformaticiens ayant précédemment travaillé sur le projet. Vous serez régulièrement en contact avec eux, à distance, et interagirez également avec les autres bioinformaticiens du réseau transcriptomique lyonnais.

Environnement :

Le poste se situe au CRNL, centre de neurosciences de 450 personnes localisé au sein du Pôle Hospitalier Est de Lyon, un site unique alliant soins médicaux, recherche fondamentale, recherche clinique, et plateformes technologiques de haute technologie. Vous travaillerez au sein d’une équipe pluridisciplinaire composée de chercheurs en génétique et de médecins. Une bioinformaticienne actuellement à l’étranger ayant travaillé sur le sujet vous guidera et co-encadrera votre activité à distance, et vous bénéficierez de l’expertise locale sur les méthodes d'analyse transcriptomique.

Compétences requises :

1. Maîtrise de la programmation en R, PYTHON.
2. Expérience en analyse de données de séquençage à haut-débit, de préférence en transcriptomique (RNA-seq).
3.  Expérience en analyse de données single-cell ou long reads (Oxford Nanopore) (serait un plus).
4.  Utilisation de clusters de calcul.
5. Maîtrise de l’anglais scientifique écrit et oral.

Profil recherché :

Nous recherchons une personne intéressée par les technologies transcriptomiques et leurs traitements et motivée pour apprendre dans un environnement dynamique et en constante évolution.

1. BAC+5 ou doctorat en bioinformatique, informatique ou mathématiques appliquées.
2. Expérience en bioinformatique appliquée aux données génomiques ou transcriptomiques souhaitée.
3. Capacités organisationnelle et de présentation synthétique des résultats scientifiques.
4. Esprit d’équipe, intérêt pour les questions biologiques, bonne capacité à communiquer avec les chercheurs en biologie.
5. Dynamisme et capacité à travailler en autonomie.

Publications d’intérêt :

1. Edery et al., Science (2011), doi: 10.1126/science.1202205

2. Cologne et al., RNA (2019), doi: 10.1261/rna.071423.119

3. Benoit-Pilven et al., Plos One (2020), doi: 10.1371/journal.pone.0235655

4. Almentina Ramos Shidi et al., Nucleic Acids Research (2023), doi: 10.1093/nar/gkac1182

5. Khatri et al., PNAS (2023), doi: 10.1073/pnas.2102569120

Site web de l’équipe GENDEV :

https://www.crnl.fr/fr/equipe/gendev

Date de prise de poste souhaitée : automne 2023