Mots-Clés

bioinformatique analyse cancer multiomique python R slurm snakemake conda singularity

Description

Résumé

Le groupe de Bioinformatique Clinique Exploratoire au sein de l’Institut Hospitalo-Universitaire (IHU) de médecine de précision PRISM à Gustave Roussy recherche un(e) Bio Informaticien(ne) expérimenté(e) et animé(e) par la volonté d’analyser des données dans un contexte de recherche clinique. L’IHU PRISM est un programme multidisciplinaire et transversal visant à mieux comprendre la biologie de chaque cancer afin de réduire la mortalité. Dans ce rôle clé, vous apporterez votre expertise en analyse de données multiomiques pour répondre à des questions de recherche clinique à partir de larges cohortes de patients atteints de cancer. Au sein d’une équipe dynamique, vous contribuerez à fournir une vision unifiée et contextualisée cliniquement de données multiomiques générées par les programmes de recherche clinique de l’Institut. Vous jouerez un rôle essentiel pour répondre aux dernières questions de recherche translationnelle en oncologie et favoriserez les collaborations avec les équipes de recherche afin de développer des analyses avancées et des outils d’IA dédiés à la médecine translationnelle. Notre approche consiste à gérer et développer une plateforme d’analyse de données intégrée, mettant en œuvre les méthodes bioinformatiques et data science les plus récentes. Le·La candidat·e retenu·e aura démontré sa capacité à collaborer dans le cadre de projets de recherche académiques, notamment par l’analyse statistique et l’interprétation de grands ensembles de données complexes. Vous devez être titulaire d’un doctorat avec une solide expérience en bioinformatique, mathématiques, statistiques ou recherche biomédicale à forte composante informatique.

Résumé du projet

Dans ce poste, vous serez responsable de la mise en œuvre et du développement de stratégies d’analyse de données visant à répondre aux questions de recherche clinique posées par les équipes de programme clinique. Vous appliquerez les méthodologies d’analyse les plus récentes à des données issues de technologies spatial-transcriptomique, single-cell, bulkRNA-seq, WGS et exome, afin d’identifier les processus biologiques clés influençant les différences phénotypiques entre patients (par exemple, la réponse au traitement, la progression tumorale, l’issue clinique, etc.). Vous travaillerez en étroite collaboration avec les équipes de programme pour développer des informations cliniques utiles qui amélioreront in fine la prise en charge des patients. Un aspect important du rôle consistera à développer une stratégie d’analyse spatial-transcriptomique pour la plateforme, en intégrant Visium, Merscope et GeoMx, et en validant et mettant en œuvre des outils en aval afin de caractériser le paysage transcriptomique spatial dans le contexte du traitement et de la progression du cancer. La restitution des résultats est un élément clé de la plateforme d’analyse, et vous aurez l’opportunité d’utiliser les technologies les plus récentes pour présenter les données de manière innovante aux équipes cliniques. Vous travaillerez en étroite collaboration avec l’ingénieur data en bio-informatique du groupe pour mettre en œuvre ces composants à grande échelle. Gustave Roussy dispose d’une communauté bio-informatique et data science très riche, au sein de laquelle vous jouerez un rôle actif, en évaluant, implémentant et développant de nouvelles approches d’analyse. La reproductibilité de l’analyse est une caractéristique essentielle de la plateforme, et vous aurez l’occasion d’utiliser les technologies et méthodologies les plus avancées pour garantir une reproductibilité totale. Vous pourrez également publier en collaboration avec les équipes cliniques et de recherche.
Principales responsabilités

•    Apporter une expertise en analyse de données pour aider les équipes de programmes cliniques à atteindre leurs objectifs de recherche.
•    Analyser des données multiomiques complexes afin de répondre à des questions de recherche clinique spécifiques, en appliquant une large gamme de méthodologies et de ressources.
•    Travailler en étroite collaboration avec les équipes cliniques tout au long du processus de découverte, les aidant à interpréter les résultats et à orienter leurs décisions de recherche.
•    Développer des méthodes innovantes pour présenter des résultats clairs et documentés aux équipes, en utilisant les technologies de rendu de résultats les plus récentes (p. ex. quarto, markdown).
•    Développer et mettre en œuvre une stratégie d’analyse spatial-transcriptomique pour caractériser pleinement les échantillons de patients, en évaluant et appliquant les approches d’analyse les plus récentes.
•    Collaborer avec l’équipe de Bioinformatique Clinique Exploratoire pour intégrer des méthodes validées dans les workflows de la plateforme.
•    Fournir une expertise permettant d’orienter la conception expérimentale et l’approche analytique.
•    Travailler de manière autonome à toutes les étapes du workflow d’analyse de données.
•    Contribuer au développement des compétences de l’équipe en mentorant et en partageant votre expertise et votre expérience.
•    Assurer une veille technologique et scientifique pour rester informé·e des évolutions en bioinformatique et dans les domaines de recherche plus larges.
•    Participer et contribuer aux réunions, ateliers et séminaires de Gustave Roussy.
•    Publier le cas échéant.

Expérience et compétences clés

Le·La titulaire du poste devra incarner et démontrer les valeurs fondamentales suivantes : ouverture, dynamisme, imagination, esprit collégial, ainsi que :

Qualifications, expériences et compétences essentielles :
•    Diplôme dans une discipline pertinente avec une forte composante analytique (p. ex. bioinformatique, statistiques, biologie moléculaire, mathématiques).
•    Expérience dans l’analyse de différents types de données de séquençage haut-débit en environnement de recherche.
•    Excellentes compétences en R et/ou Python, avec une connaissance des packages et ressources disponibles.
•    Bonne compréhension théorique des méthodologies bioinformatiques et data science appliquées aux données omiques.
•    Expérience avec les technologies spatial-transcriptomiques et single-cell.
•    Bonnes compétences en Linux et HPC.
•    Expérience dans la présentation et la communication des résultats d’analyse à des groupes de recherche.
•    Capacité à travailler de manière autonome au long du workflow d’analyse.
•    Expérience dans le mentorat et le partage d’expertise.
•    Capacité à organiser et prioriser la charge de travail.
•    Connaissances en biologie moléculaire et cellulaire.
•    Maitrise de l’anglais.

Qualifications, expériences et compétences souhaitées :
•    Familiarité avec la biologie du cancer.
•    Familiarité avec l’application de techniques statistiques aux données biologiques.
•    Compétences informatiques appliquées au big data, développement logiciel et technologies web.
•    Expérience dans l’application de son expertise à la conception expérimentale et analytique.
•    Expérience dans la création et le déploiement de pipelines (p. ex. Nextflow) pour la data science.
•    Compréhension des processus