Mots-Clés
Bionformatique
Biostatistiques
Génétique épidémiologique
Génomique
Analyse de données omiques
Biologie systémique
Génétique évolutive
Description
Un poste d’ATER (à temps plein) est ouvert à l’UFR de médecine de la faculté de Santé à Université Paris Cité pour la rentrée 2025-2026 en bioinformatique, biostatistiques, génomique.
Profil du poste : Bioinformatique, biostatistiques, génomique - Sections CNU 65 (ou 64)
Doctorat en génétique, bionformatique, biostatistiques ou mathématiques appliquées. Le(a) candidat(e) devra avoir une expertise dans un ou plusieurs des domaines suivants : génétique épidémiologique, statistiques, génomique, analyses de données omiques, biologie systémique, génétique évolutive. Il/Elle devra avoir de solides compétences en bioinformatique (bash, versionnage) et en biostatistiques (R). La connaissance de workflow d’analyse (snakemake…) serait un plus.
En plus de l’anglais scientifique qui devra être maîtrisé, de bonnes compétences en français sont également attendues puisqu’une part importante des enseignements devra être dispensée dans cette langue.
La capacité à travailler en équipe et à communiquer ainsi que l’autonomie sont indispensables.
Enseignement :
Le(la) candidat(e) sera principalement impliqué(e) dans des enseignements de la faculté de Santé de l’Université Paris Cité du niveau L1 au niveau master. En Parcours d’Accès Spécifique Santé (PASS), l’ATER interviendra pour 30h-40h d’heures dans les enseignements de la mineure « recherche en santé », principalement dans l’Unité d’Enseignement (UE) n°3 d’« analyse de données scientifiques » lors de travaux pratiques d’initiation en bioinformatique, en biostatistiques et en intelligence artificielle. Il/Elle pourra aussi intervenir dans les enseignements d’éthique de l’analyse des données de cette UE et dans les enseignements dirigés des autres UEs de la mineure. En fonction de son profil, la personne recrutée sera aussi sollicitée pour assurer des enseignements dirigés du PASS, en biochimie ou biostatistiques (8-12h par UE). En 2ème année du Diplôme de Formation générale en sciences médicales (DFGSM2), elle interviendra lors des enseignements dirigés de l’UE « bases cellulaires, biochimiques et génétiques des maladies - BCBGM ». Au niveau master, l’ATER aura aussi en charge de reprendre dans son intégralité l’UE G9 de « Bioinformatique et génomique » actuellement proposée dans le Parcours Initiation Recherche (PIR) en génétique, sous forme de cours et TP pour 40h. Le(la) candidat(e) pourra intervenir selon ses motivations et compétences dans d’autres enseignements de la faculté de Santé comme dans le PIR de Santé Publique ou dans les nouveaux enseignements du parcours Santé Numérique. Dans le périmètre de l’Université Paris Cité, la personne recrutée pourra intervenir également dans des enseignements de l’UFR Sciences du Vivant : UE d’analyse bioinformatique et biostatistiques en M1 et UE d’analyse de données de RNASeq en M2 du magistère européen de génétique (30h) et dans le master de bioinformatique pour des enseignements de génomique en M2 (15-30h).
Laboratoire de recherche :
L’activité de recherche pourra s’effectuer dans l’une des trois équipes ci-dessous :
1. IAME - INSERM - UMR1137 - Équipe Ruppé/El Meouche (EVRest), soutien Équipe Guedj (MOCLID)
La recherche s’effectuera dans l’équipe EVRest de IAME dirigée par Etienne Ruppé (PU-PH UPCité) et Imane El Meouche (CR INSERM), qui mène des travaux de génomiques (particulièrement sur la bactérie Escherichia coli) et de métagénomique (particulièrement sur le microbiote intestinal) pour lesquels l’expertise bioinformatique est essentielle. Elle s’appuiera également sur l’expertise en biostatistiques de l’équipe MOCLID dirigée par Jérémie Guedj (DR INSERM). Le but du projet sera d’identifier les facteurs écologiques favorisant l’émergence des souches virulentes et résistantes aux antibiotiques au niveau du portage commensal. Pour cela, les données génomiques relatives à E. coli (prévalence des clones, présence absence des gènes, polymorphisme génétiques) seront confrontées à des données sur les hôtes incluant la composition de leur microbiote, ou bien encore leur génome.
L’ATER devra initialement développer et consolider des outils d’analyses de séquences haut débit pour automatiser l’analyse génomique bactérienne. Il/elle aura ensuite pour tâche de valoriser en termes de génétique des populations et d’épidémiologie moléculaire les données qui peuvent être produites en grande quantité au laboratoire dans un contexte fondamental mais aussi dans une perspective plus médicale avec le développement du séquençage comme outil diagnostique. L’ATER devra donc à la fois avoir des compétences techniques pour permettre de mettre à jour l’analyse des génomes avec le développement des technologies et des compétences théoriques en statistiques et en évolution pour donner du sens aux données de génomiques produites dans l’unité.
2. INEM - INSERM U1151 - CNRS UMR8253 – Équipe Venteclef (Immediab)
Le(la) candidat(e) sera affecté(e) à l’équipe de recherche Immediab (Immunologie et métabolisme des diabètes) dirigée par Nicolas Venteclef à l’Institut Necker Enfants Malades (INEM). L’équipe est experte dans le domaine du métabolisme et des mécanismes inflammatoires dans le diabète. Par des approches à grande échelle multi-omiques, sur des modèles murins ou des cohortes de patients, l’équipe mène des projets visant à identifier de nouvelles voies physiopathologiques, des biomarqueurs et des prédicteurs du diabète et des complications associées.
L’ATER recruté(e) travaillera sous la supervision de Claire Vandiedonck (MCF en biostatistiques et génétique). Il/Elle aura pour mission de participer à l’analyse des données des projets de l’équipe. Il/Elle pourra développer un projet de recherche s’inscrivant dans la valorisation des nombreuses données cliniques de l’équipe, sur des cohortes de patients avec un diabète de type 1 ou de type 2. L’ATER pourra ainsi explorer la richesse des données des patients, à la fois cliniques mais aussi d’immunophénotypage, génétiques et omiques déjà collectées au laboratoire. Il/Elle pourrait ainsi créer une base de données de ces différentes ressources et proposer des approches intégratives pour identifier des facteurs épidémiologiques et des biomarqueurs impliqués dans les trajectoires des pathologies étudiées. Au sein de l’Institut, le(la) candidat(e) pourra participer activement au club de bioinformatique qui se réunit mensuellement. Il pourra également s’investir dans la structure fédérative de recherche de biologie systémique du CNRS fédérant plusieurs équipes en Ile-de-France.
3. INEM - INSERM U1151 - CNRS UMR8253 – Équipe Terzi (Mécanismes et thérapeutique des maladies rénales chroniques)
Le(la) candidat(e) rejoindra l’équipe de recherche spécialisée en néphrologie et transplantation rénale dirigée par Fabiola Terzi à l’Institut Necker Enfants Malades (INEM), qui explore les mécanismes immunologiques et les déterminants de la perte du greffon. Il/Elle travaillera sous la direction d’Olivier Aubert (MCU-PH en néphrologie). L’objectif est d’optimiser le suivi des patients transplantés grâce à l’identification de biomarqueurs prédictifs et le développement d’outils d’aide à la décision.
L’ATER recruté(e) aura pour mission d’exploiter et d’analyser les données cliniques, biologiques et multi-omiques issues de cohortes de patients transplantés. Il/Elle intégrera des approches avancées de biostatistique et de bioinformatique pour l’analyse de données cliniques, immunologique, de transcriptomique et de pathologie digitale, afin d’identifier des signatures associées au rejet et à la survie du greffon. Il/Elle participera également à la structuration et à la gestion de bases de données intégratives, permettant le développement de modèles prédictifs de dysfonction du greffon et d’algorithmes combinant différents types de données (histologiques, biologiques, génomiques).
Personnes à contacter :
Etienne Ruppé : etienne.ruppe[at]aphp.fr pour l’équipe « EVRest »
Claire Vandiedonck : claire.vandiedonck[at]inserm.fr pour les enseignements et l’équipe « Immediab »
Olivier Aubert : olivier.auber[at]aphp.fr pour l’équipe « Mécanismes et thérapeutique des maladies rénales chroniques »