Mots-Clés

DNA-seq copy number variation CRISPR-cas9

Description

La technologie CRISPR-Cas9 constitue une avancée remarquable pour l’édition des génomes et la compréhension des mécanismes d’instabilité génomique. En effet, les cassures double brin de l'ADN peuvent induire de grands réarrangements chromosomiques. Nous avons publié trois articles dans la revue Nature communication (2019, 2021 et 2023) dans ce domaine où nous mettons en évidence des pertes d’hétérozygoties, par délétion ou à copie neutre, ainsi que des gains, associées à la cassure double brin induite par CRISPR dans plusieurs types cellulaires et loci. Ces événements sont certainement sous-estimés ; pourtant, les conséquences pourraient être graves si des oncogènes étaient impliqués. L'évaluation de la sécurité de l'approche CRISPR/cas9 est essentielle, compte tenu de son impact majeur sur les futures applications cliniques. Nous avons généré des données de single cell DNA sequencing dans plusieurs types cellulaires édités par CRISPR. Dans ce projet, nous proposons de développer une stratégie bioinformatique et biostatistique afin de détecter de manière sensible ces anomalies chromosomiques induites par CRISPR. L'étudiant(e) explorera et utilisera un pipeline de prétraitement existant, puis mettra en œuvre et optimisera des outils déjà disponibles (par ex. CNVkit, QDNAseq) pour la détection des variations du nombre de copies (CNV) dans les données de séquençage d'ADN en cellule unique. Il/elle sera également chargé(e) de proposer une approche statistique robuste pour identifier avec précision ces altérations. La performance de ces méthodes sera évaluée sur des jeux de données expérimentaux, avec pour objectif d’affiner la sensibilité de détection. Ce projet est une étape dans la recherche de solutions pour accroître la sécurité de la technologie CRISPR pour le développement d’une thérapie génique sûre et efficace et pourra permettre ensuite la recherche et le suivi de ce type d’anomalies dans des cancers associés à une instabilité génomique.

Profil recherché :
- Master 2 Bioinformatique
- Connaissances en (bio)statistique et biologie
- Programmation R et utilisation de lignes de commande de base bash
- Rigueur et esprit de synthèse
- Capacité à travailler en équipe
- Motivation pour un projet pluridisciplinaire

Le stage se déroulera au sein de l’unité de recherche BRIC U1312 entre l'équipes 8 et la cellule bioinformatique.

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The CRISPR-Cas9 technology is a remarkable advance for genome editing and the understanding of the mechanisms of genomic instability. Indeed, double-strand breaks in DNA can induce large chromosomal rearrangements. We have published three articles in the journal Nature communication (2019, 2021 and 2023) in this field where we highlight losses of heterozygosities, by deletion or neutral copy, as well as gains, associated with CRISPR-induced double-strand break in several cell types and loci. These events are certainly underestimated; However, the consequences could be serious if oncogenes were involved. The safety assessment of the CRISPR/cas9 approach is essential, given its major impact on future clinical applications. We generated single cell DNA sequencing data in several CRISPR-edited cell types. In this project, we propose to develop a bioinformatics and biostatistical strategy to sensitively detect these CRISPR-induced chromosomal abnormalities. The student will explore and use an existing pre-treatment pipeline and implement and optimize existing tools (e.g., CNVkit, QDNAseq) for CNV detection to analyze single-cell DNA sequencing data. They will also be responsible for proposing a robust statistical approach to accurately identify CNV alterations. The performance of these methods will be evaluated on experimental datasets, and the goal will be to refine detection sensitivity. This project is a step in the search for solutions to increase the safety of CRISPR technology for the development of a safe and effective gene therapy, and could then allow the research and monitoring of this type of abnormalities in cancers associated with genomic instability.

Required Profile:
- Master's degree in Bioinformatics (2nd year)
- Knowledge of (bio)statistics and biology
- Proficiency in R programming and basic Bash command line usage
- Strong attention to detail and analytical thinking
- Ability to work in a team
- Motivation for a multidisciplinary project

The internship will take place within the BRIC U1312 research unit, between team 8 and the bioinformatics core facility.