Stage Master 2 : L’héritabilité manquante dans les études de GWAS : Muscler les matrices de SNP pour mieux la traquer

INRAE; Avignon; Presencial; EUR 6700 - 7800; Jornada completa

Ventajas ofrecidas por este puesto de trabajo

Gratification de stage 630 €

Descripción de la vacante

INRAE, l’Institut national de recherche pour l’agriculture, l’alimentation et l’environnement, propose un stage de 6 mois à Avignon au GAFL. Le stagiaire développera des pipelines bioinformatiques et des analyses GWAS, en collaboration avec les équipes GAFL et GQMS.

Le profil recherché est une formation en statistiques appliquées ou génétique quantitative, avec une maîtrise de R et un fort intérêt pour la bioinformatique.

Formación

• Formation requise en statistiques appliquées ou génétique quantitative.
• Maîtrise de l’outil statistique R et des concepts de GWAS.
• Intérêt pour bioinformatique et pipelines réutilisables.

Responsabilidades

• Développer des pipelines bioinformatiques conteneurisés pour GWAS MLMM.
• Adapter et tester des pipelines sur des jeux de données réels.
• Travailler en collaboration avec les équipes GAFL et GQMS.

Conocimientos

Statistiques appliquées

Génétique quantitative

R programming

Educación

Formation en statistiques appliquées ou génétique quantitative

Herramientas

R

Descripción del empleo

L’Institut national de recherche pour l’agriculture, l’alimentation et l’environnement (INRAE) est un établissement public de recherche rassemblant une communauté de travail de 12 000 personnes, avec 272 unités de recherche, de service et expérimentales , implantées dans 18 centres sur toute la France.INRAE se positionne parmi les tout premiers leaders mondiaux en sciences agricoles et alimentaires, en sciences du végétal et de l’animal. Ses recherches visent à construire des solutions pour des agricultures multi-performantes, une alimentation de qualité et une gestion durable des ressources et des écosystèmes.

Environnement de travail, missions et activités

Les analyses d’association entre génotypes et phénotypes (GWAS) sont largement utilisées dans notre unité, en particulier pour étudier des caractères d’adaptation des plantes à différents stress. Bien que les plantes obtiennent souvent de meilleurs résultats dans les GWAS que les humains, un écart significatif subsiste entre l’héritabilité estimée sur les phénotypes et ce que les polymorphismes nucléotidiques simples (SNP) classiques permettent d’expliquer: on parle d’héritabilité manquante.

Les matrices de génotypes sont construites avec pour référence un seul génome. Ce cadre néglige les polymorphismes de présence-absence (P/A), les variations du nombre de copies (CNV) et d’autres variants structurels (SV) qui façonnent les compartiments ‘cloud‘ et ‘Shell’ des pan-génomes. Nos résultats suggèrent qu’une partie de l’héritabilité manquante pourrait être révélée par une meilleure prise en compte des polymorphismes de type insertion/délétion, lors de la construction des matrices de SNP afin de réduire le nombre de données manquantes.

De plus, les GWAS actuelles s’appuient sur des matrices de SNP bialléliques construites à partir du variant SNP le plus fréquent c’est-à-dire de type transition (A->T ou C->G), alors que la dégénérescence du code génétique entraine pour ces variations moins de conséquences fonctionnelles que les transversions (A-> C ou G et T-> C ou G).

Le stage vise à dépasser ces deux faiblesses en développant des pipelines bio-informatiques hautement réutilisables (conteneurisés) visant 1/ pour un locus variable, contenu dans une insertion dans certaines lignées de plantes et dans une délétion pour d’autres, remplacer le codage NA en cas de délétion par un codage absent. 2/ adapter le pipeline de GWAS MLMM, très utilisé chez les plantes avec des matrices de SNP bialléliques, pour utiliser les données multi-alléliques actuellement disponibles mais éliminées. 3/ tester ces nouveaux pipelines sur des jeux de données réelles pour évaluer le gain apporté par ces nouveaux pipelines.

L’étudiant·e développera ces pipelines avec l’appui de l’équipe bioinformatique du GAFL et l’équipe GQMS (Génétique Quantitative et Méthodologie de la Sélection) de l’unité GQE-Le Moulon. Dans ce contexte, la personne sera accueillie au GAFL à Avignon mais sera amenée à passer un mois à l’unité GQE Le Moulon (Gif-sur-Yvette). Le profil recherché est une formation en statistiques appliquées ou une formation en génétique quantitative, avec une utilisation fluide de R avec une forte affinité pour la bioinformatique. Elle sera co-encadrée par :

– Jacques Lagnel, Ingénieur au GAFL

– Tristan Marie-Huart, Professeur à l’INA-PG

– Nathalie Boissot, Chercheur au GAFL

Déplacement à prévoir sur le plateau de Saclay (GQEl -le Moulon)(4 semaines). Prise en charge par l'unité.

Formations et compétences recherchées

Votre qualité de vie à INRAE

En rejoignant INRAE, vous bénéficiez(selon le type de contrat et sa durée) :

Les personnes accueillies à INRAE, établissement public de recherche, sont soumises aux dispositions du Code de la fonction publique notamment en ce qui concerne l’obligation de neutralité et le respect du principe de laïcité. A ce titre, dans l’exercice de leurs fonctions, qu’elles soient ou non au contact du public, elles ne doivent pas manifester leurs convictions, par leur comportement ou leur tenue, qu’elles soient religieuses, philosophiques ou politiques.> En savoir plus : site fonction publique.gouv.fr

Référence de l'offre

• Durée :6 mois
• Début du contrat : Dès que possible
• Rémunération :Gratification de stage 630 € en moyenne sur 6 mois

Unité de Recherche Génétique et Amélioration des Fruits et Légumes (UR GAFL)