Mots-Clés

Transcriptomique , Evolution

Description

Le changement climatique constitue un stress environnemental plurifactoriel rendant l’étude de son impact sur les organismes particulièrement complexe. Cependant, un des facteurs déterminants reste la température. Dans ce cadre, l’équipe ECOPHY de l’UMR 7144 (Adaptation et Diversité en Milieu Marin, Station Biologique de Roscoff) a entrepris une étude qui repose sur l’idée que la répartition géographique des eucaryotes ectothermes serait en grande partie déterminée par la température. Le suivi d’organismes phylogénétiquement les plus proches possibles et présentant des aires de répartition variées constitue une approche pertinente pour comprendre les mécanismes physiologiques impliqués dans l’adaptation à la température et mettre en évidence des potentielles signatures moléculaires associées. Les euphausiacés ou « krill » représentent à ce titre un bon modèle, de part le nombre réduit d’espèces, la diversité des milieux et enfin leur importante dans la chaine trophique, notamment en milieu polaire.

L’équipe a donc constitué au fil des années une collection unique au niveau mondial de données transcriptomiques d’euphausiacés. En collaboration avec la plateforme ABiMS, une base de données originale adossée à une infrastructure de mise disposition et d’exploitation de ces données a été développée : EuphausiiDB  (https://euphausiidb.sb-roscoff.fr/) . Au cœur de cette infrastructure se trouvent les ressources de données, les outils, les pipelines et les services offerts à la communauté marine, assurant un accès stable et durable aux ressources de données de calcul et de référence.

L’étudiant(e) travaillera à l‘élargissement de la base de données de référence de transcriptomes d’euphausiasés (par l’injection de nouvelles données) et à une analyse évolutive des transcriptomes

Le(la) candidat(e) contribuera également à l’évolution et l’enrichissement en fonctionnalités de la base de données.

Certaines des compétences suivantes sont attendues :

- Compétences en analyse transcriptomique.

- Familiarité avec les logiciels  pour l’analyse des données à haut débit (par exemple, programmes d’assemblage, d’évaluation et d'annotation des gènes).

- Bonnes compétences en matière de scripts/programmation (Python, Bash) ; maîtrise d'Unix/Linux et l'expérience des clusters de calcul.

- Capacité à travailler en équipe et intérêt pour les approches multidisciplinaires.

- Des connaissances en base de données Full stack (PostGres, Django) sont un plus.

- Des connaissances en matière d'écologie marine sont un plus.

- Capacité à communiquer efficacement des informations techniques, tant oralement que par écrit.