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Post-doctorat: Optimisation de l'efficacité de la traduction chez E. coli H/F

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

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Informations générales

Référence : UMR5048-FLOLEP-006
Lieu de travail : MONTPELLIER
Date de publication : vendredi 10 janvier 2020
Type de contrat : CDD Scientifique
Durée du contrat : 24 mois
Date d'embauche prévue : 2 mars 2020
Quotité de travail : Temps complet
Rémunération : entre 2643 € et 4109 € bruts mensuels selon expérience
Niveau d'études souhaité : Doctorat
Expérience souhaitée : Indifférent

Missions

Un poste de post-doctorant d'une durée de 2 ans (1 an renouvelable 1 an) financé par le démonstrateur préindustriel Toulouse White Biotech (TWB) est disponible pour travailler dans le groupe " Génomique synthétique, fonctionnelle et évolutive" dirigé par Guillaume Cambray au Centre de Biochimie Structurale (CBS) à Montpellier, France.

Activités

La traduction est l'un des processus cellulaires les plus coûteux. Une meilleure compréhension des déterminants moléculaires contrôlant l'efficacité de ce processus est nécessaire pour améliorer le contrôle de l'expression génique tout en minimisant le fardeau cellulaire associé. Au cours de ce projet, nous programmerons précisément de l'ADN synthétique afin de dissocier les effets respectifs de diverses propriétés des séquences codantes sur l'élongation lors de la traduction d'un système rapporteur. Nous caractériserons fitness et fardeau de production par la quantification de la stabilité de l'ARNm, de la charge ribosomique, de la production de protéines et de la croissance cellulaire à l'aide de lectures de séquençage profond. Les résultats seront intégrés à un ensemble de données déjà obtenues sur l'initiation de la traduction afin de développer des modèles statistiques et mécanistiques précis et ainsi créer un outil d'optimisation de séquence performant.

Compétences

Le ou la candidat/e retenu/e sera titulaire d'un doctorat (ou niveau de qualification équivalent) en biologie, bioinformatique, biophysique (ou domaine connexe) et possèdera une solide expérience en biologie synthétique à haut débit et/ou en microbiologie. Une double expérience des aspects expérimentaux (biologie moléculaire, cellulaire) et bio-informatique (programmation, modélisation statistique) sera privilégiée. Le ou la candidat/e devra se sentir à l'aise dans un environnement international et interdisciplinaire, faire preuve de motivation, d'indépendance et d'investissement dans l'orientation du projet. Une communication claire des résultats scientifiques par le biais de rapports scientifiques écrits, de présentations orales et de la participation à des réunions scientifiques est attendue.

Contexte de travail

Le Centre de Biochimie Structurale (CBS) est un institut international offrant un environnement scientifique dynamique et stimulant (13 équipes, 140 personnes, plusieurs nationalités ; l'anglais est la langue de travail). Le centre dispose d'installations scientifiques de pointe, dans une atmosphère de collaboration et de dynamisme. Montpellier offre une communauté de recherche diversifiée, axée sur la recherche fondamentale, la biomédecine, l'évolution et l'écologie. La ville offre également un accès facile à d'autres centre de recherche majeurs. Située dans le sud à quelques kilomètres de la mer et des montagnes, Montpellier est l'une des villes les plus attractives de France et offre une excellente qualité de vie.
Le projet sera une collaboration étroite avec Luca Ciandrini (CBS), Sébastien Nouaille et Laurence Girbal (Institut de Biotechnologie de Toulouse).

Contraintes et risques

Les candidats doivent envoyer une brève déclaration de leurs intérêts de recherche, leur CV et jusqu'à 3 contacts de recommandation. Le contrat pourra commencer au plus tôt début mars 2020.

Publications
Nguyen et al. 2019. PLoS One.
Cambray et coll. 2018. Nature Biotechnology, 54, 198.
Szavits-Nossan et al. 2018. Physical Review Letters 120, 128101.
Nouaille et al. 2017. Nucleic Acids Research, 45(20):1711-11724.
Guimaraes et al. 2014. Bioinformatics, 30(8), 1087-1094.
Ciandrini et al. 2013. PLoS computational biology, 9 (1), e1002866.

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