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Portail > Offres > Offre UMR5672-BENAUD-006 - Apprentissage automatique et optimisation pour déchiffrer la cinétique de réplication de l'ADN (H/F)

Apprentissage automatique et optimisation pour déchiffrer la cinétique de réplication de l'ADN (H/F)

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

Date Limite Candidature : vendredi 8 juillet 2022

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Informations générales

Référence : UMR5672-BENAUD-006
Lieu de travail : LYON 07
Date de publication : vendredi 17 juin 2022
Type de contrat : CDD Scientifique
Durée du contrat : 12 mois
Date d'embauche prévue : 1 septembre 2022
Quotité de travail : Temps complet
Rémunération : entre 2690 et 4255 euros brut mensuels selon expérience
Niveau d'études souhaité : Doctorat
Expérience souhaitée : 1 à 4 années

Missions

Le projet a pour objectif une compréhension quantitative rigoureuse du programme de réplication de l'ADN chez la levure et l'homme en exploitant des expériences à haut-débit sur molécules d'ADN uniques. Typiquement, les études de réplication traquent l'incorporation de nucléotides non standards. Ici, l'objectif sera de suivre cette incorporation par séquençage nanopore et d'extraire des profiles d'incorporation qui revèlent le déplacement bidirectionnel et les collisions des machineries réplicatives, des informations quantitatives sur le programme de réplication (localisation, orientation et vitesse de la synthèse de l'ADN le long des chromosomes). Cette approche a le potentiel de fournir une profilage génomique à haut-débit de la réplication de l'ADN permettant une modélisation précise de ce processus cellulaire fondamental, permettant et compréhension de ses liens avec l'organisation des chromosomes.

Activités

La chercheuse ou le chercheur recruté rejoindra l'équipe Sisyphe du Laboratoire de Physique de l'ENS de Lyon (LPENSL, CNRS UMR5672, responsables du projet : B. Audit, N. Pustelnik, P. Abry).

Il/elle développera une activité de recherche à l'interface entre les sciences de l'information et la biologie afin d'explorer des applications de l'intelligence artificiel pour les données génomiques. Il/elle poursuivra les objectifs principaux suivants : (i) perfectionner notre protocole d'analyse basé sur des techniques d'apprentissage automatique (réseau de neurones) permettant d'étendre la détection à des nucléotides non standards dans les signaux de courant nanopore (DOI: 10.1186/s13059-020-02013-3), il s'agira en particulier d'explorer des méthodes non-supervisées, (ii) développer des outils de traitement du signal (eg, utiliser des stratégies d'optimisation basées sur la détection de ruptures, la poursuite de vecteurs ou les réseaus de neurones) afin d'extraire les motifs de réplication de l'ADN des profiles d'incorporation de nucléotides non standard, et (iii) intégrer les nouvelles informations recueillies avec d'autres informations génomiques pour comprendre la régulation de la réplication, on intéressera à l'intelligence artificiel explicable à cette étape.

Compétences

- Le/la candidat.e devra avoir des compétences opérationnelles sur l'analyse des signaux et des images, la science des données, les méthodes d'optimisation et d'apprentissage automatiques.
- Intérêt pour la biologie. Une connaissance des mécanismes de réplication de l'ADN sera appréciée.
- Capacité à travailler dans un contexte interdisciplinaire.

Contexte de travail

Le travail de la chercheuse ou du chercheur sélectionné s'intégrera aux projets de l'équipe d'accueil financés par l'Agence National de la Recherche (ANR NanoPoRep et Hudror) visant à une cartographie haute-performance de la réplication de l'ADN et réconcilier des visions disparates sur les origines de réplication (projets en collaboration avec l'équipe Réplication des Chromosomes Eucaryotes de l'Institut de Biologie de l'Ecole Normale Supérieure (IBENS, CNRS UMR8197, Inserm U1024, responsable du projet et chef d'équipe : O. Hyrien)). Il profitera aussi de l'implication de l'équipe dans le projet du CHIST-ERA GraphNEx qui vise à developper des méthodes d'intelligence artificielles intrinsèquement explicable.

Le/la chercheur.euse bénéficiera de l'environnement de travail riche et stimulant du site Monod de l'ENS de Lyon, dont un accès au savoir faire et aux moyens de calcul du Pôle Scientifique de Modélisation Numérique de l'ENS de Lyon (PSMN).

Contraintes et risques

Le travail de recherche demandera des visites de travail de 1-2 jours à l'IBENS, Paris

Informations complémentaires

Pour de plus amples informations contacter Benjamin Audit (benjamin.audit@ens-lyon.fr)

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