Société Française de Bioinformatique

Mots-Clés

eQTL statistique populations régulation

Description

Le/la doctorant·e sera en charge de la mise au point de méthodes d’intégration de données omiques pour identifier les relations entre marques génétiques d’intérêt et signaux transcriptomiques, spécifiques ou partagés entre plusieurs sous-populations. Ces méthodes seront la base pour la définition de relations spécifiques à une espèce donnée ou, au contraire, conservées entre espèces et permettront une meilleure caractérisation de la variabilité des phénomènes de régulation.

Pour motiver les développements méthodologiques de cette thèse, le/la doctorant·e s’appuiera sur des données chez le porc qui ont été générées et précédemment analysées1 dans le cadre du projet H2020 GENE-SWitCH. Brièvement, des données transcriptomiques (RNA-seq) dans trois tissus (muscles, duodenum, foie) couplées avec le séquençage du génome entier ont été collectées pour 3 races commerciales (Large White, Landrace, Duroc), avec n=100 animaux par race. L’analyse eQTL présentées dans Crespo-Piazuelo et al. (2023) s’est focalisé sur un modèle global pour les 3 races, et n’a pas pu mettre en évidence des associations spécifiques à l’une ou plusieurs d’entre elles.