Ingénieur / Ingénieure de recherche scientifique (H/F)
BORDEAUX,
33
il y a 3 jours
Mission :
L'ingénieur(e) contribuera aux analyses computationnelles et à l'intégration de ces données multi-échelles (spatiales, transcriptomiques, protéomiques, métabolomiques, single-cell RNA-seq). Il/elle développera des pipelines bioinformatiques pour la fusion de données multi-omiques (par ex. corrélation transcriptome–protéome), la modélisation de la diversité fonctionnelle des TAMs et l'analyse statistique de leur dynamique spatiale avant et après traitement. L'utilisation d'outils tels que Seurat, MOFA+, ou des approches de réseaux intégratifs sera encouragée, ainsi que la mise en place de modèles de corrélation entre signatures moléculaires, localisation spatiale et phénotypes pro- ou anti-tumoraux.
Activités :
- Développer et mettre en œuvre de pipelines bioinformatiques pour l'intégration de données multi-omiques et spatiales (MICS,MACSima RNAsky, scRNA-seq, métabolomique).
- Cartographier et caractériser des sous-populations de macrophages associés aux tumeurs, en lien avec leur contexte spatial, métabolique et fonctionnel.
- Mettre en place de modèles statistiques et apprentissage non supervisé pour identifier des signatures moléculaires et des trajectoires cellulaires.
- Collaborer avec les partenaires expérimentaux pour valider les résultats in silico et guider les expériences fonctionnelles.
- Etablir une documentation claire et reproductible des analyses, en accord avec les bonnes pratiques FAIR et le Data Management Plan du projet.
L'ingénieur(e) contribuera aux analyses computationnelles et à l'intégration de ces données multi-échelles (spatiales, transcriptomiques, protéomiques, métabolomiques, single-cell RNA-seq). Il/elle développera des pipelines bioinformatiques pour la fusion de données multi-omiques (par ex. corrélation transcriptome–protéome), la modélisation de la diversité fonctionnelle des TAMs et l'analyse statistique de leur dynamique spatiale avant et après traitement. L'utilisation d'outils tels que Seurat, MOFA+, ou des approches de réseaux intégratifs sera encouragée, ainsi que la mise en place de modèles de corrélation entre signatures moléculaires, localisation spatiale et phénotypes pro- ou anti-tumoraux.
Activités :
- Développer et mettre en œuvre de pipelines bioinformatiques pour l'intégration de données multi-omiques et spatiales (MICS,MACSima RNAsky, scRNA-seq, métabolomique).
- Cartographier et caractériser des sous-populations de macrophages associés aux tumeurs, en lien avec leur contexte spatial, métabolique et fonctionnel.
- Mettre en place de modèles statistiques et apprentissage non supervisé pour identifier des signatures moléculaires et des trajectoires cellulaires.
- Collaborer avec les partenaires expérimentaux pour valider les résultats in silico et guider les expériences fonctionnelles.
- Etablir une documentation claire et reproductible des analyses, en accord avec les bonnes pratiques FAIR et le Data Management Plan du projet.
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