Informations générales
Intitulé de l'offre : Post-doctorat en modélisation mathématique et optimisation multi-objectif (H/F)
Référence : UMR5070-BEACOU--014
Nombre de Postes : 1
Lieu de travail : TOULOUSE
Date de publication : mercredi 27 novembre 2024
Type de contrat : Chercheur en contrat CDD
Durée du contrat : 18 mois
Date d'embauche prévue : 15 janvier 2025
Quotité de travail : Complet
Rémunération : entre 2991 et 4166€ brut mensuel selon expérience
Niveau d'études souhaité : Doctorat
Expérience souhaitée : 1 à 4 années
Section(s) CN : 1 - Interactions, particules, noyaux du laboratoire au cosmos
Missions
Réaliser l’optimisation multi-objectif de différentes voies de détoxification des radicaux oxygénés dans la cellule. Effectuer la preuve de concept de la modélisation du complexe III de la chaîne respiratoire mitochondriale. Utilisation des algorithmes à la caractérisation du métabolisme oxydatif des fibroblastes de participants de la cohorte INSPIRE T en médecine translationnelle. Présenter ses résultats sous différentes forme orale, articles scientifiques et présentations graphiques.
Activités
Activités principales : Développement et utilisation d’algorithmes, mise au point de synergie entre différents algorithmes, interactions avec des biologistes en vue de simuler le métabolisme oxydatif cellulaire.
Activités annexes : Encadrement et supervision scientifique d’étudiants de master et en école d’ingénieurs.
Compétences
Le candidat ou la candidate doit être titulaire d’un doctorat en Mathématiques Appliquées ou Automatique avec une bonne compréhension des contextes biologiques. Motivation, créativité, autonomie, pédagogie, intérêt pour la transdisciplinarité et bonne capacité à interagir avec les collègues sont des éléments fondamentaux pour ce poste. Une expérience dans un ou plusieurs des domaines suivants est fortement recommandé : modélisation mathématique, optimisation multi-objectif, système interconnecté. Une bonne maîtrise de l'anglais parlé et écrit est requise. La maîtrise du langage informatique MATLAB est également nécessaire.
Contexte de travail
Le vieillissement de la population est un phénomène mondial, avec un nombre de personnes âgées de 80 ans et plus devant tripler d'ici 2050. Selon l'OMS, il est crucial de prévenir le déclin des capacités physiques et mentales et d'anticiper la perte d'autonomie. Le vieillissement affecte les individus de manière différente, avec certains qui vieillissent en bonne santé, tandis que d'autres subissent un déclin rapide ou un vieillissement pathologique. Cela fait référence aux concepts d'âge biologique (lié à la condition physique réelle) et d'âge chronologique (nombre d'années de vie). Les dysfonctionnements mitochondriaux jouent un rôle clé dans le vieillissement, notamment par la production d'espèces actives de l'oxygène (EAOs) qui, avec le temps, causent des dommages oxydatifs et créent un environnement inflammatoire chronique. Ces processus sont associés à des pathologies comme les maladies neurodégénératives. Ce projet se concentre sur la modélisation numérique du métabolisme oxydatif, tant à la production des EAOs qu’aux voies de détoxification, en vue d’effectuer des études in silico à partir de différentes données issues de modèles cellulaires et de prélèvements.
Contraintes et risques
Aucune contrainte particulière