Mots-Clés

Geroscience Aging Machine learning Deep learning Multi omics Biomarkers Drug-Repurposing

Description

Ingénieur.e de Recherche Bioinformaticien.ne

Structure d’accueil.
Département, Unité, Institut.
IHU HealthAge, Geroscience & Prevention
Unité de Soutien Méthodologique à la Recherche (USMR) (Methodological Research Support Unit)
Centre Hospitalier Universitaire (CHU) de Toulouse (Toulouse University Hospital)

A propos de la Structure.
Fondé et présidé par le Pr. Bruno VELLAS, CHU de Toulouse, l’Institut Hospitalo-Universitaire HealthAge, Institut de recherche translationnelle en gérosciences pour favoriser en vieillissement en bonne santé est le seul IHU en France exclusivement dédié au vieillissement. Officiellement lancé le mardi 2 avril 2024, l’IHU HealthAge a pour ambition de renforcer l’excellence du site toulousain comme centre de référence en Europe et dans le monde en Géroscience. Son fonctionnement repose sur 5 piliers : Pilier I (Permettre une longévité en santé pour continuer à pouvoir faire ce qui est important pour chacun d’entre nous à tous les âges de la vie) ; Pilier II (Mieux comprendre les mécanismes biologiques du vieillissement pour lutter contre les maladies liées au vieillissement) (Dr. Laure ROUCH) ; Pilier III (Etudier l’impact coût efficacité du programme ICOPE), Pilier IV (Une plateforme de recherche translationnelle et d’essais cliniques en Géroscience) ; Pilier V (Un centre de recherche, de soins et de formation mettant ses travaux et données à la disposition de tous pour un partage des connaissances). L’ingénieur.e de Recherche Bioinformaticien.ne sera rattaché.e à l’Unité de Soutien Méthodologique à la Recherche (USMR), dirigée par le Pr. Sandrine ANDRIEU et travaillera en étroite collaboration avec les chercheurs de l’IHU HealthAge et du Centre d’Epidémiologie et de Recherche en Santé des Populations (CERPOP) INSERM 1295, Equipe AGING MAINTAIN (Maintaining intrinsic functions and capacities with aging : preventive and personalized interventional research). L’équipe CERPOP AGING MAINTAIN , également dirigée par le Pr. Sandrine ANDRIEU, se caractérise par sa pluridisciplinarité croisant différents regards afin d’appréhender le vieillissement et sa gestion dans leur globalité. Les programmes pluridisciplinaires visent à mieux comprendre les processus du vieillissement, en particulier biologiques, à approfondir l’analyse des facteurs de risque de déclin fonctionnel et cognitif liés à l’avance en âge et aux processus pathologiques (maladie d’Alzheimer, fragilité, sarcopénie), à démontrer l’effet protecteur de certains facteurs grâce à la mise en place de larges essais de prévention, et à répondre à certaines problématiques méthodologiques soulevées par ces programmes en population âgée.
L’IHU HealthAge entretient une étroite collaboration avec le Buck Institute for Research on Aging, Novato, California, USA, en particulier avec le Dr. David FURMAN, directeur du Bioinformatics Core. Une partie des travaux de l’Ingénieur.e de Recherche Bioinformaticien.ne s’effectueront notamment dans le cadre de cette collaboration.

Responsables. Pr. Bruno VELLAS, Pr. Sandrine ANDRIEU, Dr. Sophie GUYONNET
Adresse. 37 Allées Jules Guesde, 31 000 Toulouse, France

Description du poste.

Mission principale.

L’ingénieur.e de Recherche Bioinformaticien.ne recruté.e participera au sein de l’IHU HealthAge à la compréhension des mécanismes biologiques du vieillissement via l’identification de biomarqueurs moléculaires permettant de détecter et de manipuler les décompensations biologiques à un stade précoce, avant que ne se produisent les changements structurels conduisant au déclin fonctionnel et aux pathologies liées à l’âge.

L’une des missions de ce poste sera l’analyse intégrative de données multi-omiques (génomique, épigénomique, transcriptomique, métabolomique, protéomique…), afin d’identifier et d’interpréter des groupes de marqueurs « omiques » hautement corrélés à une pathologie donnée ainsi que d’identifier d’éventuels sous-types de cette pathologie. Dans une perspective de médecine personnalisée, l’objectif est de mieux modéliser l’étiologie de diverses pathologies et conditions liées au vieillissement, afin de mieux en prédire leur évolution, l’efficacité d’un traitement, voire d’identifier de nouvelles cibles thérapeutiques.

Activités principales.
- Analyser des données biologiques massives dans les domaines des sciences omiques (génomique, épigénomique, métabolomique, transcriptomique, protéomique etc.)
- Appliquer des techniques avancées de machine learning et deep learning
- Programmer et développer des algorithmes d’analyse de données et de simulation
- Formuler des modèles mathématiques pour interpréter des mesures biologiques et fournir des prédictions

Connaissances.
- Connaissances avancées des approches de bio-informatique pour l’analyse de données
- Expérience significative en data science/analysis, en particulier traitement de données omiques multi-espèces
- Expérience significative en machine learning et deep learning (Support Vector Machine, Random Forest, Convolutional Neural Networks etc.)
- Connaissances des différents langages de programmation (R, Python, SQL…)
- Maîtrise des outils de gestion de versions des codes source (git, GitLab)
- Connaissance des gestionnaires de workflow courants en bio-informatique (nextflow en priorité)
- Maîtrise des environnements Linux
- Expérience avec Slurm pour la gestion de clusters de calcul haute performance (HPC) appréciée
- Bonne connaissance des biostatistiques
- Connaissances générales en biologie cellulaire et moléculaire
- Expérience ou intérêt marqué pour la biologie computationnelle appliquée à la Géroscience
- Anglais niveau C1

Savoir-faire.
- Maîtrise des méthodes quantitatives d’analyse de grandes bases de données, savoir interpréter et critiquer les résultats obtenus
- Capacité à communiquer en anglais : présentations orales, rédaction de rapports de synthèse et d’articles scientifiques
- Capacité à réaliser une analyse bibliographique des outils informatiques
- Capacité à co-encadrer des étudiants sur des projets de recherche

Aptitudes.
- Candidat.e dynamique hautement motivé.e
- Intérêt et capacité au travail en équipe dans un environnement de recherche translationnelle pluridisciplinaire incluant biologistes, épidémiologistes, bio-informaticiens, bio-statisticiens, cliniciens
- Rigueur et autonomie
- Aptitude pour les collaborations internationales
- Compétences organisationnelles : gestion du temps et des priorités
- Mobiliser des ressources et des savoirs hautement spécialisés dont certains sont à l’avant-garde du savoir dans un domaine de travail ou d’études comme base d’une pensée originale
- Participer à la formation interne des membres du laboratoire aux méthodologies bio-informatiques
- Accompagner les équipes de recherche : conseils méthodologiques, aide à la rédaction d’articles ou de demandes de financement

Niveau de diplôme et formation(s). Bac + 8 (éventuellement Bac +5 a minima). Master 2, diplôme d’ingénieur ou PhD en bio-informatique, biologie computationnelle ou équivalent. En l’absence de PhD, 1 à 2 ans d’expérience post-master en lien avec les activités.

Informations générales.
Date de prise de fonction. Novembre 2024
Durée. 12 mois renouvelables
Temps de travail. Temps plein
Activités télétravaillables. Oui 2 jours par semaine

Modalités de candidature.
Contact. Dr. Laure ROUCH, Maître de Conférences des Universités - Praticien Hospitalier (MCU-PH)
Envoyer CV  à rouch.l@chu-toulouse.fr - lettre de recommandation appréciée