STAGE : Master 2 en bio-informatique H/F
Mission:
Le stage s'appuie sur des jeux de données déjà obtenues au laboratoire à la fois 1) de transcriptomique spatiale (MERFISH), technologie basée sur l'imagerie et l'hybridation in situ (panel de 300 gènes) et 2) de jeux de données single-cell RNA-seq murin couvrant l'ensemble du transcriptome est disponible. L'intégration de ces jeux de données permettra d'associer l'information spatiale obtenue par MERFISH avec les profils d'expression obtenus par single-cell RNA-seq. Ces données ont été générées à partir d'un modèle de souris irradiées localement au niveau de la zone colorectale par une dose unique de 26 Gy ou des doses fractionnées (3 × 15 Gy), reproduisant des lésions aiguës (2 semaines post-irradiation) et tardives (12 semaines post-irradiation), comparables à celles observées chez les patients qui développent des séquelles sévères après radiothérapie.
Travail demandé :
" Neighborhood analysis " : quantification des voisinages cellulaires, identification des niches, visualisation, clustering et mise en évidence des structures associées aux processus inflammatoires et à la cicatrisation épithéliale.
Imputation : enrichissement des données de transcriptomique spatiale (MERFISH) avec l'expression transcriptomique complète (scRNA-seq) pour l'analyse des interactions cellule-cellule.
Profil recherché:
Master en bio-informatique,
- Programmation R et Python
- Analyse de données single-cell RNA-seq et transcriptomique spatiale
- Des notions en Machine Learning et Deep Learning pour comprendre les algorithmes d'imputation et de voisinage seraient un plus