Mots-Clés

séquençage en « noyau unique », Medicago truncatula, RNA-seq, analyse différentielle

Description

Contexte :
Les plantes sont des organismes sessiles dont le système racinaire, important pour leur
ancrage et leur nutrition, présente un développement très plastique qui leur permet de
s’adapter à un environnement changeant. Par exemple, les racines de la plante modèle
Medicago truncatula peuvent modifier leur développement en réponse à des signaux produits
par des bactéries et des champignons du sol. L’équipe de S. Bensmihen (LIPME) cherche à
comprendre comment ces signaux microbiens peuvent influencer le développement racinaire
de la plante et, particulièrement, comment ces signaux perçus à la surface des racines peuvent
réguler l’activité et le devenir de différents tissus de la plante. Pour cela, l’équipe a récemment
acquis un grand jeu de données transcriptomiques au niveau « noyau unique » (4 traitements,
2 fonds génétiques de plante et 2 réplicats biologiques, plus de 100000 noyaux).
Le but du stage vise à analyser ces données d’expression de grande dimension dans le
cadre d’un design complexe afin de répondre à la question biologique. Ces résultats pourront
être comparés à ceux obtenus par l’équipe de S. Bensmihen lors de l’analyse de données de
bulk RNA-seq.
Objectifs du stage :
• Il faudra tout d’abord se familiariser avec les données d’expression disponibles et
reprendre les premières analyses faites par un binôme d’étudiantes en projet de
Mathématiques Appliquées de l’INSA Toulouse à l’aide du package Seurat.
• Il faudra consolider le pipeline d’analyse pour chaque condition séparément.
• Il faudra ensuite approfondir l’analyse différentielle pour pouvoir comparer l’effet des
traitements ou des différents fonds génétiques (dont l’un ne peut plus percevoir les
signaux microbiens) sur la réponse génique. Ce point nécessitera de faire un point sur
l’état de l’art sur cette question et de comparer les résultats obtenus par les
différentes méthodes. Un des challenges est de tenir compte du design (traitements
et fond génétiques) dans l’analyse.
• Durant ce stage, les analyses seront effectuées avec le logiciel R. Des scripts en
Rmarkdown et des outils de visualisation/exploitation des résultats seront produits
pour la reproductibilité des résultats et aider l’équipe de S. Bensmihen.

Encadrantes :
Sandra Bensmihen Cathy Maugis-Rabusseau
DR CNRS, LIPME, Auzeville-Tolosane INSA Toulouse / IMT
sandra.bensmihen@inrae.fr cathy.maugis@insa-toulouse.fr
L’étudiant-e bénéficiera d’un environnement pluridisciplinaire entre biologie et biostatistique
au sein des laboratoires du LIPME et de l’IMT.
Compétences attendues :
• De bonnes connaissances en statistiques
• De bonnes compétences en programmation R
• Une appétence pour les applications à la biologie
Conditions du stage :
• Durée du stage : 4 à 6 mois
• Gratification de stage selon les règles en vigueur
• Localisation : L’étudiant-e partagera son temps de travail entre le LIPME (campus
INRAE, Auzeville) et l’Institut de Mathématiques de Toulouse (campus INSA Toulouse,
GMM)
Candidature :
Veuillez envoyer un email contenant votre CV et une lettre de motivation aux deux
encadrantes citées ci-dessus, en indiquant dans l’objet « Candidature Stage scRNAseq LIPME-
IMT ».