Stage M2 en biologie cellulaire / analyse de données transcriptomique

SFBI; Paris; Presencial; EUR 5500 - 6900; Jornada completa

Descripción de la vacante

SFBI propose un stage M2 en biologie cellulaire et analyse de données transcriptomiques à Paris 05. Contrat CDD de 6 mois, rémunération 4,5 €/heure pour 35h/semaine. Le projet vise AKI et l’intégration IA avec séquençage à haute résolution.

Profil: Master 2 en bioinformatique/biologie cellulaire, aisance Python/Linux/Bash, et expérience en données omiques et voies de signalisation. Date limite: 1 février 2027.

Formación

• Master 2 en bioinformatique / biologie cellulaire.
• Compétences en analyse de données omiques et biologie cellulaire.

Responsabilidades

• Compiler des bases de données omiques rénales pour un atlas multi-omique AKI.
• Réaliser des analyses de snRNA-seq et déterminer les voies de signalisation clés.
• Utiliser des algorithmes de graphes pour identifier des voies communes et spécifiques.
• Étendre l’analyse à d’autres organes et explorer les voies de communication inter-organes.

Conocimientos

Python

Linux

Bash

Educación

Master 2 en bioinformatique / biologie cellulaire

Descripción del empleo

Stage M2 en biologie cellulaire / analyse de données transcriptomique

CDD·Stage M2·6 moisBac+5 / MasterEVDG·Paris 05 (France)4.5 €/heure (35h par semaine)

biologie cellulaire bioinformatique transcriptomique voies de signalisation

Le rein est l’un des premiers organes touché par la défaillance d’organe en cas de choc hémorragique. Mieux comprendre quelles sont les réponses cellulaires à l’insuffisance rénale aiguë (AKI) est essentiel pour mieux anticiper la trajectoire des patients en cas de blessures graves et définir des moyens d’action pour limiter les séquelles à long terme. Le développement conjoint d’outils d’IA et de techniques de séquençage à haute résolution rend possible d’identification de marqueurs biologiques sur des données omiques de grande dimension, et pourrait permettre l’identification de cibles thérapeutiques pour améliorer la prise en charge de l’AKI.

Ce projet vise à comparer différentes modalités d’insuffisance rénale aiguë [1]. L’objectif principal est de déterminer la réponse cellulaire de ce type d’agression, les voies biologiques communes et les voies spécifiques à chaque condition (sepsis, ischémie re-perfusion, etc.), ainsi que les interactions entre organes.

Étapes du projet

• Compiler différentes bases de données omiques rénales pour la création d’un atlas multi-omique de l’AKI, à partir de base de données publiques (KIT, KPMP [2]) et de bases de données internes exclusives
• Des analyses préliminaires de données de snRNA-seq sont déjà effectuées, mais l’analyse des réponses cellulaires et les pathways spécifiques à l’AKI est nécessaire pour décrire plus précisément le fonctionnement des mécanismes sous-jacents.
• Utiliser ou développer des algorithmes de graphes pour identifier les voies biologiques communes et les voies spécifiques à chaque condition [3]
• Étendre l’analyse des données de snRNA-seq sur différentes organes (foie, poumon) pour lesquels des données similaires de snRNA-seq sont disponibles et extraire les voies de communication inter-organes spécifiques à la condition AKI

Profil recherché

• Master 2 en bioinformatique / biologie cellulaire
• aisance avec python, linux, bash
• aisance dans l’analyse de données omiques, la biologie cellulaire et des voies de signalisation

Environnement d’accueil

Vous serez accueillis au sein de l’école du Val de Grâce, dans la division observatoire, veille, et expertise. Des réunions seront prévues avec le médecin réanimateur Nicolas Libert qui supervise le projet, ainsi qu’avec une équipe partenaire à l’institut de biologie de l’ENS.

Date limite : 1 février 2027