Post-doctorat en bio-informatique (H/F) : exploration des interactions biomoléculaires pour la prédiction de fonction des protéines de bactériophage

Description du Poste

Les Missions

Les bactériophages (virus infectant les bactéries, aussi appelés phages) modulent profondément les écosystèmes bactériens, mais la classification de leur vaste diversité demeure un obstacle majeur à la description de leurs rôles écologiques et de leurs interactions avec les bactéries. Ce poste s’inscrit dans un projet plus large, reposant sur une collaboration franco-allemande financée par l’ANR, qui vise à développer une classification taxonomique de haut niveau (famille ou ordre) pour les phages. Ce projet propose de décomposer les génomes de phages en modules génétiques coévolutifs (phage genetic modules ou PGM) qui seront utilisés pour la classification, mais aussi pour améliorer l’annotation fonctionnelle des génomes de phages.
Dans ce cadre, le post-doctorant utilisera une combinaison d’information évolutive, issue des alignements multiples de séquences homologues, et de propriétés structurales pour prédire les interactions biomoléculaires des protéines de phages. Pour cela, il commencera par tester des outils récents basés sur l’apprentissage profond (tels qu’AlphaFold ou ESMFold) pour prédire les structures de complexes de protéines de phages, d’abord à petite échelle, puis pour les modules (PGM) et leurs alignements qui seront construits par les équipes collaboratrices. Ces prédictions seront étendues à des cas plus difficiles, comme les interactions impliquant des petits motifs linéaires dans des régions désordonnées (tels que les motifs utilisés par les virus pour détourner les fonctions régulatrices de leurs hôtes) ou les interactions entre protéines et acides nucléiques impliquées dans la réplication et la recombinaison. A cet effet, la personne recrutée affinera les méthodes de prédiction structurale et étudiera le bénéfice des modèles de langage à grande échelle. Enfin, le projet inclura des étapes de criblage à plus large échelle (jusqu’au génome entier) afin de prédire de nouvelles interactions protéiques et de développer un outil pour évaluer la propension de deux protéines de phage à interagir.
Les résultats du projet seront mis à disposition de la communauté scientifique. Une des équipes participant au projet développe une base de données de séquences virales (VirJenDB), qui sera étendue aux modules identifiés dans le projet et intégrera les annotations réalisées par les différentes équipes participantes.

L'Activité

La personne recrutée réalisera les activités suivantes :
- Recueil et traitement des données
- Evaluation de différents outils de prédiction de structure 3D et de modèles de langage biologiques
- Modélisation structurale multi-échelle et analyse des modèles 3D prédits
- Modélisation statistique et apprentissage automatique pour extraire des caractéristiques et développer des outils de prédiction
- Analyse de réseaux d’interactions
- Développement de méthodes, de scripts et logiciels, utilisation des environnements de calcul distribué
- Préparation des données pour l’intégration à une base de données centrale (VirJenDB)
Par ailleurs, la personne recrutée participera à la vie du projet et de l’équipe, et sera donc amenée à contribuer à la conception de stratégies de recherche, au maintien de connaissances à jour sur les thématiques du projet, à la rédaction d’articles et à la communication des résultats du projet, et le cas échéant à l’encadrement de stagiaires et de doctorant(e)s.
Le projet repose sur une collaboration entre des équipes de recherche françaises et allemandes. La personne recrutée sera donc amenée à interagir avec les différents participants de façon régulière.

Votre Profil

Compétences

Les candidats doivent être fortement motivés par les aspects interdisciplinaires et l’utilisation de techniques informatiques et mathématiques pour répondre à des questions d’intérêt biologique. Le post-doctorant devra être titulaire d’un doctorat en bio-informatique, microbiologie/écologie virale, ou tout autre domaine qui lui aurait permis d’acquérir les compétences pertinentes pour le projet. Une expérience préalable d’analyse de données et de développement méthodologique est nécessaire, de même que la connaissance de langages de programmation adaptés (idéalement Python). Une connaissance du domaine des bactériophages et une expérience de manipulation de données structurales protéine et ARN sont fortement souhaitables. Une expérience de modélisation statistique et d’analyse de réseaux biologiques serait un plus. La personne recrutée devra par ailleurs être autonome, à l’aise pour le travail collaboratif et maîtriser l’anglais scientifique oral et écrit (la maîtrise du français n’est pas nécessaire pour le projet).

Votre Environnement de Travail

Le post-doctorat se déroulera dans l’équipe « Assemblage moléculaire et intégrité du génome » de l’Institut de Biologie Intégrative de la Cellule (UMR 9198 I2BC, CNRS/CEA/Université Paris-Saclay).
L'I2BC est un institut de recherche de l'Université Paris-Saclay, constitué de 48 équipes. La recherche à l'I2BC couvre une variété de thématiques de biologie intégrative (biophysique, biochimie, biologie structurale, biologie des génomes, biologie cellulaire, microbiologie, virologie, bio-informatique).
L'équipe « Assemblage moléculaire et intégrité du génome », rattachée au département de Biochimie, Biophysique et Biologie Structurale, s'appuie sur un couplage fort entre approches bio-informatiques et expérimentales pour caractériser, prédire et inhiber les assemblages macromoléculaires. L'équipe est localisée sur le campus de Gif-sur-Yvette (à moins d'une heure du centre de Paris).
L'équipe a développé ces dernières années des approches originales pour la prédiction structurale des interactions entre protéines en utilisant l'information issue de l'évolution (Andreani et al. Bioinformatics 2013 ; Yu et al. Nucleic Acids Res 2016, Proteins 2017 ; Quignot et al. Nucleic Acids Res 2018, 2021 et Bioinformatics 2021) et possède donc une expertise dans le domaine de la bio-informatique structurale, de la prédiction d'interactions macromoléculaires et de l'intégration de données hétérogènes. Par ailleurs, l'équipe a récemment publié plusieurs études utilisant des techniques basées sur l’intelligence artificielle, notamment AlphaFold, pour modéliser des interactions protéine-protéine (Bret et al, Nat Comm 2024 ; Villa et al, PLOS Pathogens 2026) et protéine-ADN (Dalia et al, PNAS 2025 ; Dewailly, Fauconnet et al, PNAS 2025). Des études récentes ont aussi été publiées par l’équipe sur les interactions protéine-ARN, à la fois sur des aspects méthodologiques (Mahmoudi et al, PLOS Comp Biol 2024) et appliqués à l'étude des systèmes de défense basés sur l'ARN dans les interactions phage-bactérie (Saunier et al, PLOS Genetics 2025).
Le CDD chercheur sera financé dans le cadre d’un projet franco-allemand sélectionné par l’ANR. Le/la post-doctorant(e) bénéficiera d’un environnement scientifique interdisciplinaire stimulant, de l’expertise de l’équipe et d’un accès aux moyens de calcul nécessaires pour mener à bien le projet.
Le poste sera financé pour 13 mois (avec une extension possible) avec une date de début à l’automne 2026 (date exacte flexible).

Rémunération et avantages

Rémunération

entre 3131€ et 4341€ mensuel brut selon expérience

Congés et RTT annuels

44 jours

Pratique et Indemnisation du TT

Pratique et indemnisation du TT

Transport

Prise en charge à 75% du coût et forfait mobilité durable jusqu’à 300€

À propos de l’offre

À propos du CNRS

Le CNRS est un acteur majeur de la recherche fondamentale à une échelle mondiale. Le CNRS est le seul organisme français actif dans tous les domaines scientifiques. Sa position unique de multi-spécialiste lui permet d’associer les différentes disciplines pour affronter les défis les plus importants du monde contemporain, en lien avec les acteurs du changement.

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