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Apprentissage - Assistant ingénieur en biologie - H/F

CHEVANCEAUX, 17
il y a 21 heures

Description

Structure Délégation Régionale Inserm Nouvelle-Aquitaine - U 1034 dirigée par Monsieur Thierry Couffinhal

A propos de la structure

L’Unité U1034 étudie le rôle de la maladie des petits vaisseaux dans la physiopathologie de la démence et de l’insuffisance cardiaque (étude sur les animaux transgéniques) et la mécanistique moléculaire de ces évènements (voies de signalisation, interactions protéiques et imagerie cellulaire et tissulaire). L’Unité coordonne un RHU-SHiVA “slowing down cognitive decline and preventing dementia by understanding and treating cerebral small vessel disease” ( et pilote la partie expérimentale du nouvel IHU “Vascular Brain Health Institute “(

Mission principale

  • Participer au phénotypage de modèles murins mutants via le pipeline coulé comportement / imagerie vasculaire
  • Contribuer à l’analyse 3D des réseaux vasculaires cérébraux (transparisation, immunomarquage, acquisition en microscopie confocale et feuille de lumière, quantification)
  • Participer à l’analyse des modifications transcriptionnelles des cellules vasculaires (purification de vaisseaux, tri cellulaire, extraction d’ARN)
  • Contribuer au développement et à la standardisation des protocoles dans la perspective du plateau mutualisé IHU.

Activités principales

  • Comportement et imagerie fonctionnelle : mise en œuvre des tests cognitifs chez des modèles murins, acquisition vidéo couplée à l’imagerie vasculaire, gestion des bases de données associées
  • Histologie vasculaire 3D : préparation et transparisation des tissus cérébraux, immunomarquage des vaisseaux, acquisition en microscopie confocale et à feuille de lumière, analyse d’images 3D (densité et architecture des réseaux)
  • Biologie moléculaire vasculaire : purification des vaisseaux cérébraux sur gradient, tri des cellules vasculaires sur colonnes Miltenyi, extraction d’ARN et préparation des échantillons pour analyse transcriptomique
  • Analyse des données : traitement automatisé des données comportementales et d’imagerie à l’aide d’outils d’intelligence artificielle (machine learning, analyse non supervisée)
  • Vie de projet : contribution à l’optimisation et à la documentation des protocoles (bonnes pratiques, standardisation), participation aux réunions interdisciplinaires (biologiste, ingénieurs, data scientists)

Spécificités et environnement du poste

Poste en laboratoire de recherche biomédicale au sein de l'Inserm U1034, intégré au programme structurant de l'IHU VBHI dédié aux maladies vasculaires cérébrales

Profil recherché

Connaissances

  • Principes de la recherche animale (modèles murins)
  • Techniques d’histologie (immunomarquage)
  • Notions en microscopie (confocale idéalement)
  • Bases en biologie moléculaire (extraction d’ARN, préparation d’échantillons)
  • Notions en analyse de données et/ou statistiques
  • Sensibilisation aux outils numériques et à l’analyse d’images
  • Bases en biologie cellulaire et moléculaire
  • Notions en biologie vasculaire

Savoir-faire

  • Réaliser des manipulations expérimentales en respectant des protocoles
  • Mettre en œuvre des tests comportementaux chez l’animal
  • Préparer des échantillons biologiques (tissus, cellules)
  • Réaliser des techniques d’immunomarquage et de préparation tissulaire
  • Participer à l’acquisition d’images (microscopie)
  • Manipuler des outils informatiques pour le traitement de données
  • Organiser, tracer et gérer des données expérimentales
  • Appliquer les règles d’hygiène, sécurité et d’éthique (notamment animale)
  • Rédiger des comptes rendus expérimentaux

Aptitudes

  • Rigueur et précision expérimentale
  • Capacité d’apprentissage et curiosité scientifique
  • Esprit d’analyse et sens critique
  • Autonomie progressive dans le travail
  • Organisation et gestion du temps
  • Capacité à travailler en équipe interdisciplinaire
  • Bon relationnel et communication
  • Adaptabilité à des techniques variées

Diplôme préparé

3ème année de Bachelor Universitaire de Technologie

#J-18808-Ljbffr
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