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Portail > Offres > Offre UAR2029-DELLEG-003 - Génomique évolutive d'une méta-expérience (H/F)

Génomique évolutive d'une méta-expérience (H/F)

Cette offre est disponible dans les langues suivantes :
Français - Anglais

Date Limite Candidature : vendredi 14 octobre 2022

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Informations générales

Référence : UAR2029-DELLEG-003
Lieu de travail : MOULIS
Date de publication : vendredi 23 septembre 2022
Type de contrat : CDD Scientifique
Durée du contrat : 24 mois
Date d'embauche prévue : 1 janvier 2023
Quotité de travail : Temps complet
Rémunération : 2800 euros (salaire brut)
Niveau d'études souhaité : Doctorat
Expérience souhaitée : 1 à 4 années

Missions

Nous recherchons un(e) candidat(e) pour post-doctorat de 2 ans du 1er janvier 2023 au 31 décembre 2024 pour analyser les données d'une grande méta-expérience, réalisée en parallèle sur un vaste panel d'organismes (des virus aux plantes). Ce travail fait partie du projet ComplexAdapt, financé par le programme BiodivOc de la région Occitanie, les expériences étant réalisées par différents groupes de recherche du réseau d'évolution expérimental ExpEvolOcc. L'objectif est de comprendre comment la complexité des stress environnementaux (un ou plusieurs) impacte la structure du génome et le taux d'adaptation. Tous les groupes de recherche ont évolué un ou plusieurs organismes dans différentes conditions expérimentales répliquées et séquenceront les génomes complets des ancêtres et des populations évoluées. Le candidat analysera ces jeux de données génomiques conjointement, pour révéler l'effet de la complexité environnementale sur l'adaptation génomique, du taux d'évolution génomique aux cibles de l'adaptation, en passant par le niveau de convergence au sein et entre les espèces.

Activités

Le(La) candidat(e) sera basé à la Station d'écologie théorique et expérimentale (SETE, équipe CHANGE) à Moulis, et sera co-encadré par Hervé PHILIPPE, Delphine LEGRAND (SETE), et Philippe REMIGI (LIPME, Toulouse). Il(Elle) bénéficiera également de l'expertise des autres génomiciens du consortium, qui pourront l'assister en génomique des populations et sur les spécificités génétiques des systèmes expérimentaux. Plus généralement, le(la) candidat(e) devra interagir régulièrement avec tous les autres laboratoires du consortium, pour assurer une cohérence globale dans les analyses entre tous les groupes de recherche et organismes modèles.

Compétences

- Expérience solide en bioinformatique: analyse de génomes complets (eucaryotes et/ou procaryotes), identification de SNPs et de variants structuraux, analyses statistiques associées, etc.
- Capacités d'organisation solides : gestion, archivage et analyse de données génomiques issues d'organismes et groupes de recherche variés
- Excellentes capacités relationnelles : travail au sein d'un large projet collaboratif, nécessitant de nombreux échanges avec tous les membres du consortium
- Intérêt fort pour la génomique, l'évolution et l'écologie, en particulier pour la dynamique de l'adaptation à de nouveaux environnements (théorie, expériences), pour l'évolution expérimentale, l'écologie/évolution microbienne, et/ou la dynamique des populations

Contexte de travail

La Station d'Ecologie Théorique et Expérimentale est une unité CNRS située dans les Pyrénées, abritant des écologistes et des évolutionnistes reconnus (expérimentateurs et théoriciens), et des plateformes expérimentales uniques (https://sete-moulis-cnrs.fr/en/). Elle est située à environ 1h30 de Toulouse, les deux sites échangeant régulièrement par le biais de nombreux consortium scientifiques. Le(La) candidat(e) interagira régulièrement avec tous les membres du réseau ExpEvolOcc, rassemblant des chercheurs d'unités de recherche avec une grosse expertise en évolution (CEFE, ISEM), microbiologie (IHPE, LIPME, BIOM, SPO), ou maladies infectieuses (MIVEGEC), apportant une occasion unique de se construire un important réseau de recherche académique. Par ailleurs, le(la) candidat(e) travaillera en collaboration avec un€ autre post-doctorant(e) (basé(é) à Montpellier) qui sera recruté(e) de façon concomitante pour analyser les données phénotypiques issues de la méta-expérience.

Contraintes et risques

Pas de risque spécifique associé à ce projet de bioinformatique

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