Mots-Clés

kmers levure génome

Description

Description de l’entreprise

Acteur mondial de référence dans le domaine des levures et de la fermentation, Lesaffre conçoit, produit et apporte des solutions innovantes pour la panification, le goût & plaisir alimentaire, le bien-être & la santé et la biotechnologie. 

Groupe familial, né dans le Nord de la France en 1853, aujourd’hui multi-local et pluriculturel, Lesaffre s’engage à entreprendre avec confiance pour mieux nourrir et protéger la planète. 

Proche de ses clients et de ses partenaires, Lesaffre emploie 10 700 collaborateurs répartis dans près de 80 filiales implantées dans une cinquantaine de pays. 

Lesaffre réalise un chiffre d’affaires de 2,2 milliards d’euros dont plus de 40% dans les pays émergents. 

L’équipe Bonsai du laboratoire CRIStAL (CNRS, Université de Lille) est une équipe de recherche en bioinformatique qui développe des algorithmes et des modèles pour l’analyse de séquences biologiques. Les méthodes développées relèvent de l’algorithmique discrète et s’appuient sur l’algorithmique du texte, la théorie des graphes, les structures d’index, etc. Nos travaux conduisent notamment à une production logicielle utilisée dans des cadres d’applications divers (agronomie, écologie, santé, etc). L’équipe est composée de 20 personnes.

Contexte

Dans le cadre d’une collaboration bioinformatique entre Lesaffre et le laboratoire CRIStAL de Lille, nous cherchons un stagiaire M2 pour répondre à une problématique d’identification au niveau de la souche. En effet, certains produits Lesaffre sont composés de différentes souches et il est nécessaire d’assurer un suivi de la présence et l’abondance des différentes souches afin de contrôler la stabilité du produit.

Description du Stage 

Vous contribuez à l’identification génomique et à la quantification des différentes souches de levures présentes dans certains produits Lesaffre. Le candidat pourra s’appuyer sur des méthodes publiées, certaines développées par l’équipe Bonsai, reposant sur l’utilisation de k-mers afin d’indexer et interroger des données de séquençage à haut débit obtenues par Lesaffre avec un souci d’efficacité et de précision de la méthode employée.

Missions 

• Benchmarking de différents outils d’indexation à base de k-mers pour la détection et quantification au niveau de la souche,
• Adaptation de la solution choisie pour répondre au mieux à la problématique et à la généraliser
• Contribution au déploiement des outils bioinformatiques : images docker, processus Nextflow

 Profil

• Etudiant en Master 2 ou équivalent avec une spécialisation en bio-informatique
• Compétences en analyse de données génomiques et en programmation
• Connaissance en workflow génomique
• Autonome, rigoureux(se), réactif(ve) et êtes doté(e) de réelles capacités à travailler en équipe
• Bonne maîtrise de l’anglais (écrit et oral)