Mots-Clés
multiomique
transcriptomique
ovaire
fertilité
génomique
Description
Proposition d’un projet de thèse bioinformatique : Multiomique fonctionnelle du follicule ovarien
Recherche d’un(e) candidat(e) pour postuler à une allocation de thèse en bioinformatique auprès du PEPR « Santé des Femmes, Santé des Couples »
Le/la candidat(e) sera présentée(e) à l’appel à candidatures pour allocations doctorales – 2025, afin d’obtenir un financement de 3 ans. Démarrage de la thèse possible à partir du 1er octobre 2025.
https://pepr-sante-femmes-et-couples.fr/2024/04/22/doctorants/
Date limite de candidature : 19 mars 2024 (clôture de l’appel à candidature le 04/04/2025, il faudra donc le temps de préparer le dossier de candidature)
Au sein de l’ovaire, l’unité fonctionnelle est le follicule, constitué de cellules somatiques (la granulosa) et de cellules germinales (ovocytes). Les follicules jouent un rôle central dans le processus de reproduction en assurant la maturation des ovocytes avant fécondation, mais également dans la santé de l’organisme entier par la production d’hormones (œstrogènes et progestérone) qui régulent un très grand nombre de processus physiologiques.
La thèse proposée porte sur un large projet de génomique fonctionnelle intégrative, permettant de mieux identifier et caractériser les processus impliqués dans la folliculogenèse ovarienne normale et pathologique.
Pour cela, il s’agira de collecter et d’intégrer les données de transcriptomique publiées dans différentes espèces (en particulier en combinant les données murines et humaines, tout en conservant leurs spécificités) et portant sur des conditions différentes (ovaires entiers ou types cellulaires séparés, organes sauvages ou issus de modèles invalidés pour différents gènes-clefs, transcriptomes globaux ou sur cellules uniques, etc …). En compilant les données issues des nombreuses analyses par RNAseq, le/la doctorant(e) cherchera à reconstituer le transcriptome global des follicules ovariens et ses variations au cours de la folliculogenèse, tout en prêtant attention à l’impact du dialogue des différents types cellulaires au sein du follicule (i.e interactions granulosa-ovocyte, spécification des sous-types de granulosa) ainsi qu’à l’importance des différents types de transcrits (variations des isoformes, régulation des transcrits sujets au Non-sense Mediated Decay, ARNs non codants, etc..).
Afin de permettre une vision intégrée de la dynamique de la fonction ovarienne, le/la doctorant(e) devra également croiser ces données transcriptomiques avec des données de protéomique, disponibles dans les bases de données ou produites au laboratoire. L’analyse de ces données protéomiques portera une attention particulière aux interactions protéines-protéines, ainsi qu’aux aspects émergents comme les microprotéines, les interactions protéines-ARN et l’impact des modifications post-traductionnelles sur la séparation de phase et la formation de « Membrane-Less Organelles ».
Au niveau fondamental, cette thèse permettra une meilleure compréhension des mécanismes complexes qui permettent le développement et le fonctionnement des follicules ovariens.
Au-delà de cet aspect de recherche fondamentale, ce projet a également une portée biomédicale : il permettra d’utiliser des arguments fonctionnels pour prioriser des variants identifiés dans des patientes atteintes d’Insuffisance Ovarienne Prématurée (un arrêt de la fonction ovarienne bien avant la ménopause), par intégration des informations fonctionnelles multiomiques produites par le/la doctorant(e) dans un pipeline d’annotation de variants IOP actuellement en cours d’automatisation (description du pipeline : Veitia, Cowles & Caburet, 2025, accepté à Human Reproduction).
D’un point de vue pratique, le/la doctorant(e) sera chargé(e) d’identifier les datasets les plus intéressants, d’identifier et de tester les différents outils bioinformatiques les plus pertinents pour l’intégration des différents types de données, de produire ou d’adapter le code nécessaire à l’optimisation de l’analyse intégrée et de concevoir et coder les éléments de stockage et de rendu des résultats (base de données, site web pour son interrogation, interface ergonomique pour l’accès aux résultats, etc…).
Le/la candidat(e) devrait donc avoir déjà une première expérience en codage bash et/ou R et/ou python et dans l’utilisation d’outils d’analyses bioinformatiques. Avoir déjà réalisé des analyses transcriptomiques serait un vrai plus, mais n’est pas nécessaire. De même, une expérience d’outils de type workflow, de l’utilisation de serveurs de calculs ou d’analyses de données sur cellules uniques serait des atouts permettant de démarrer plus vite, mais ces méthodologies pourront être acquises au fur et à mesure.
Laboratoire : Institut Jacques Monod (CNRS-Université de Paris), Equipe VEITIA - Molecular Oncology and Ovarian Pathologies
Encadrement : Sandrine Caburet (MCU) et Reiner Veitia (PR).
English-speaking candidate welcome.