Analyse multi-omique longitudinale et résilience cellulaire

SFBI; Castanet-Tolosan; On-site; EUR 16,000 - 20,000; Full time

Job summary

Le stage M2 se déroule au sein de l’unité GenPhySE à Toulouse Auzeville, avec un co-encadrement à distance du CNRS Bordeaux. Vous rejoindrez un projet visant à analyser des données omiques pour étudier la résilience animale à l’échelle cellulaire et à tester des méthodes d’analyse temporelle.

Vous devrez construire des jeux de données longitudinaux multi-omiques et réaliser des benchmarks des outils existants, en utilisant RNA-seq, ATAC-seq et ChIP-seq, avec un accès GenoToul.

Qualifications

• Master 2 ou équivalent en bioinformatique / biostatistique / biologie computationnelle.
• Connaissances en expression génique, épigénomique et protocoles de séquençage.
• Programmation en R et Python, analyse de données omiques et réseaux.

Responsibilities

• Construire des jeux de données longitudinales multi-omiques (RNA-seq, ATAC-seq, ChIP-seq) à partir de données réelles et semi-synthétiques pour tester les méthodes existantes sur différentes configurations : nombres de répliques, pas de temps, conditions, etc.
• Actualiser l’état de l’art sur les méthodes et outils disponibles pour l’analyse temporelle multi-omique.
• Réaliser un benchmark des outils sur ces données et interpréter les résultats en collaboration avec l’équipe projet.
• Explorer, visualiser et valoriser les résultats.

Skills

R

Python

Unix/Linux

Data analysis

Team collaboration

Autonomy

Curiosity

Education

Master 2 en bioinformatique / biostatistique

Tools

R

Python

Unix/Linux

Job description

Le stage M2 se déroule au sein de l’unité GenPhySE à Toulouse Auzeville, avec un co-encadrement à distance du CNRS Bordeaux. Vous rejoindrez un projet visant à analyser des données omiques pour étudier la résilience animale à l’échelle cellulaire et à tester des méthodes d’analyse temporelle.

Vous devrez construire des jeux de données longitudinaux multi-omiques et réaliser des benchmarks des outils existants, en utilisant RNA-seq, ATAC-seq et ChIP-seq, avec un accès GenoToul.