Mots-Clés
bioinformatique
génomique
biostatistique
analyse des données
intégration de données
analyses omiques
Description
La personne recrutée devra démontrer une activité de recherche de haut niveau dans les champs de la bioinformatique. Elle devra développer un projet de recherche dans l’une des équipes de recherche des différents laboratoires listés ci-dessous et associées au département de Biologie. La personne recrutée devra avoir les compétences pour enseigner cette discipline au niveau Licence et Master.
Enseignement
La personne recrutée s’intégrera dans l’équipe pédagogique de Bioinformatique et Génomique du département de biologie de l’UFR Sciences. Il ou elle effectuera des enseignements de Bioinformatique et Génomique en Licence de la Sciences Vie et dans les masters de Bioinformatique et de Biologie Structurale et Génomique. L’offre de formation en biologie étant déployée sur les sites d’Aix-Montperrin, de Marseille-Luminy, et de Marseille-St Charles, l’enseignement affecté à la personne recrutée pourra avoir lieu sur ces sites Aixois et Marseillais.
Il ou elle s’impliquera dans les responsabilités pédagogiques et collectives auprès du département de biologie.
Les enseignements couvrent plusieurs champs disciplinaires de la Bioinformatique et de la Génomique parmi
lesquels:
- Les statistiques (probabilités, distributions, tests d’hypothèse, tests multiples, … )
- L’analyse de données omiques (analyses RNA-seq, CHIP-Seq, métagénomique, … ) en utilisant
différents outils (Galaxy, R, Snakemake, … )
- L’analyse, intégration et visualisation des données génomiques multi-échelles via des méthodes
d’apprentissages automatiques et/ou supervisées
- L’introduction aux langages de programmation (Bash, Python, R, Java … ) et l’ingénierie logicielle
- L’exploration des bases de données biologiques (NCBI, Uniprot) et l’analyse des séquences
(alignements de séquences, phylogénie moléculaire, génomique comparative, … )
Une expérience dans des missions d’enseignements théoriques et pratiques est souhaitée, ainsi que la capacité à enseigner en anglais dans les formations ouvertes à l’international.
Pour tout renseignement pédagogique, merci de bien vouloir contacter: Emmanuel Talla emmanuel.talla@univ-amu.fr
Recherche :
Les candidat.e.s sont invité.e.s à prendre contact avec les laboratoires et équipes de recherche indiquées ci-dessous pour de plus amples détails sur le projet de recherche.
IBDM: Institut de Biologie du Développement de Marseille (CNRS, UMR 7288)
L’équipe Computational Biology dirigée par Bianca Habermann du Laboratoire IBDM couvre plusieurs sujets bioinformatiques, de l’analyse et de l’intégration des données à la biologie évolutive. Ils développent de nouvelles techniques pour exploiter les Big Data, en se concentrant sur la biologie mitochondriale et le métabolisme cellulaire, et utilisent des techniques telles que le deep learning et la modélisation métabolique pour comprendre le métabolisme. Dans un deuxième axe, ils étudient l’évolution à plusieurs échelles, des organismes aux organes en passant par les molécules par la génomique comparative, l’analyse phylogénétique, l’analyse structurelle et l’analyse des séquences.
Directeur : Laurent KODJABACHIAN laurent.kodjabachian@univ-amu.fr
IMM: Institut de Microbiologie de la Méditerranée (IMM – FR3479)
L’IMM associe 4 laboratoires dont le BIP et le LISM, 7 plateformes technologiques et de recherche de premier plan voire uniques au niveau national et international (Biomasse, bioinformatique, RPE, microscopie photonique, omique) et 5 services techniques.
Les équipes du BIP et du LISM positionnés sur ce poste sont listées ci-dessous :
-L’équipe “Perception de l’environnement et vie communautaire chez Pseudomonas aeruginosa” animée par C. Bordi au sein du LISM UMR 7255 (Eric Cascales). Cette équipe développe des approches de génomiques afin de décrypter les processus d’adaptation dans le monde microbien.
Directeur du LISM: Eric CASCALES eric.cascales@univ-amu.fr
BIP: Bioénergétique et Ingénierie des Protéines
L’équipe « Evolution de la bioénergétique » animée par Barbara Schoepp au sein du BIP – UMR 7281. Cette équipe exploite la diversité biologique pour en comprendre les principes moléculaires fondamentaux communs de fonctionnement et d’évolution. Ses travaux s’appuient sur des analyses des données de séquençages haut débit mais aussi l’utilisation de l’IA pour le traitement de la reconstruction/prédiction/analyse des structures 3D des protéines.
Directrice du BIP : Barbara SCHOEPP-COTHENET barbara.schoepp@univ-amu.fr