Stage M2 : diversité génomique structurale de Toxoplasma gondii (long reads Nanopore)

SFBI; Limoges; On-site; EUR 5,500 - 6,900; Full time

Job summary

SFBI propose un stage M2 en génomique structurale pour étudier la diversité génomique de Toxoplasma gondii à partir de données Nanopore. Vous participerez au sequencing, exploiterez des pipelines Linux (Python/R/Snakemake) sur un cluster et effectuerez des analyses de génomique comparative et d’annotation fonctionnelle.

Le sujet s’inscrit dans une perspective One Health, reliant origine des souches, virulence et observations cliniques humaines, avec des outils comme minimap2, BUSCO et BLAST pour

Qualifications

• Étudiant·e en M2 bio-informatique, génomique ou biologie avec une solide composante informatique.
• Aisance en environnement Linux et en programmation (Python et/ou R) ; une expérience de Snakemake ou d’un cluster de calcul est un plus.
• Intérêt pour la génomique comparative, les données long reads et la biologie des pathogènes.
• Autonomie, rigueur, goût pour l’interdisciplinarité (parasitologie, épidémiologie, One Health)

Responsibilities

• Participation au séquençage long reads (Oxford Nanopore) d’une partie des souches.
• Utilisation de scripts et workflows d’analyse en environnement Linux (Python, R, Snakemake), sur cluster de calcul.
• Analyse bio-informatique de données de séquençage long reads et exploitation d’assemblages génomiques.
• Génomique comparative : identification des régions répétées et estimation du nombre de copies de gènes.
• Annotation fonctionnelle des gènes d’intérêt (BLAST, MAFFT).
• Analyses statistiques exploratoires intégrant données génomiques, origine écologique des souches, virulence chez la souris et observations cliniques humaines, en tenant compte de la proximité génétique entre souches (R).
• Visualisation des résultats génomiques (IGV, ggplot2).

Skills

Python

R

Linux

Snakemake

Cluster computing

Education

Master 2 en bio-informatique / génomique / biologie avec forte composante informatique

Tools

minimap2

QUAST

BUSCO

MUMmer

mosdepth

BLAST

MAFFT

IGV

ggplot2

Job description

Stage M2 : diversité génomique structurale de Toxoplasma gondii (long reads Nanopore)

Stage·Stage M2·6 moisBac+5 / MasterEpidémiologie des Maladies Chroniques en zone Tropicale (EpiMaCT)·Limoges (France)4.50€/H (35/H semaine)

Date de prise de poste : 4 janvier 2027

Génomique comparative long reads variations structurales CNV Toxoplasma gondii parasitologie One Health

Description du sujet :
Toxoplasma gondii est un parasite intracellulaire appartenant au phylum des Apicomplexés et responsable de la toxoplasmose. Dans l’environnement humain, son cycle repose principalement sur la transmission entre le chat domestique, hôte définitif, et ses proies, en particulier la souris, tandis que l’Homme constitue un hôte accidentel. La gravité de l’infection varie selon la souche parasitaire et les caractéristiques de l’hôte. Si plusieurs facteurs génétiques impliqués dans la virulence ont été identifiés, principalement chez la souris, les bases génomiques de l’adaptation au chat et de la variabilité de la pathogénicité chez l’Homme restent encore mal caractérisées.

Ce stage aura pour objectif d’explorer la diversité génomique structurale de 40 souches de T. gondii à partir de données de séquençage long reads (technologie Oxford Nanopore). Une attention particulière sera portée aux régions génomiques répétées, qui contiennent des familles de gènes multicopies dont certains membres ont été associés à la virulence des souches dans des études antérieures (notamment ROP5, déterminant majeur de la virulence chez la souris) ou sont suspectés d’intervenir dans l’adaptation au chat domestique (ROP4, ROP7). Leur nombre de copies, leur organisation et leur composition génétique seront étudiés. Ces régions peuvent varier entre les souches, mais également au sein d’une même souche, où plusieurs copies d’un même gène peuvent présenter des séquences différentes. L’objectif sera de caractériser cette diversité de séquences amplifiées et d’identifier des signatures génomiques potentiellement associées à l’adaptation aux hôtes et à la pathogénicité des souches.

Les caractéristiques génomiques identifiées seront mises en relation avec trois types de données, correspondant chacun à un hôte : l’origine écologique des souches (environnement domestique ou sauvage), indicateur indirect de l’adaptation au chat domestique ; les données expérimentales de virulence disponibles chez la souris ; et les observations cliniques de sévérité de la toxoplasmose chez l’Homme. Dans une perspective One Health, ce travail permettra de proposer des gènes ou variants, candidats pour de futures études fonctionnelles.

Principales techniques utilisées :

• Participation au séquençage long reads (Oxford Nanopore) d’une partie des souches.
• Utilisation de scripts et de workflows d’analyse en environnement Linux (Python, R, Snakemake), sur cluster de calcul.
• Analyse bio-informatique de données de séquençage long reads et exploitation d’assemblages génomiques : alignement des lectures et contrôle qualité (minimap2, QUAST, BUSCO), génomes de référence issus de ToxoDB.
• Génomique comparative : identification des régions répétées, analyse des variations structurales et estimation du nombre de copies de gènes (MUMmer, mosdepth…).
• Analyse de la diversité des séquences entre copies d’un même gène et annotation fonctionnelle des gènes d’intérêt (BLAST, MAFFT…).
• Analyses statistiques exploratoires intégrant données génomiques, origine écologique des souches, virulence chez la souris et observations cliniques humaines, en tenant compte de la proximité génétique entre souches (R).
• Visualisation des résultats génomiques (IGV, ggplot2).

Profil recherché :

• Étudiant·e en M2 bio-informatique, génomique ou biologie avec une solide composante informatique
• Aisance en environnement Linux et en programmation (Python et/ou R) ; une expérience de Snakemake ou d’un cluster de calcul est un plus
• Intérêt pour la génomique comparative, les données long reads et la biologie des pathogènes
• Autonomie, rigueur, goût pour l’interdisciplinarité (parasitologie, épidémiologie, One Health)

Références :

Date limite : 18 décembre 2026

Maxime Leclercq
[e-mail]

Offre publiée le 3 novembre 2026, affichage jusqu'au 18 décembre 2026