Description du sujet de thèse

Nous invitons les candidatures pour un projet de doctorat dans le cadre du Programme de Doctorat Commun Imperial-CNRS pour étudier l'interaction spécifique aux tissus entre le vieillissement et la prédisposition génétique aux maladies liées à l'âge, telles que le diabète de type 2 (DT2), la sarcopénie et la stéatohépatite métabolique associée (MASH).

Les études d'association pangénomique (GWAS) ont identifié des loci génétiques associés à ces maladies, et les études sur les loci de traits quantitatifs d'expression (eQTL) ont permis de mieux comprendre comment ces variantes génétiques influencent l'expression des gènes. Cependant, l'héritabilité manquante (« missing heritability ») suggère que d'autres facteurs restent à explorer. Étant donné que le vieillissement est un facteur de risque significatif pour le DT2 et ses complications, ce projet vise à intégrer les données GWAS et les données épigénétiques liées au vieillissement pour explorer leurs effets biologiques combinés et en aval. Le/la doctorant(e) aura un accès unique à de vastes ensembles de données multi-tissus et multi-omiques, y compris des données provenant des muscles, du foie et des îlots pancréatiques, en plus des ressources publiques.

Activités
Objectifs clés et méthodologies :
- eQTLs spécifiques aux tissus : utiliser les données publiques de GWAS pour les maladies pertinentes, telles que l'insulinorésistance, le DT2, la sarcopénie et la MASH, pour réaliser des analyses eQTL complètes. Cela impliquera l'utilisation à la fois des ensembles de données internes et des données GTEx.
- Modèles statistiques avancés : examiner l'interaction entre les scores de risque génétique et les horloges épigénétiques spécifiques aux tissus pour prédire le risque de maladie et d'autres résultats pertinents.
- Intégration de l'interaction avec les données transcriptomiques : analyser comment les facteurs de risque génétiques, le vieillissement et l'expression des gènes influencent les mécanismes de la maladie.
Compétences
Le candidat retenu devra :
– posséder un MSc (ou équivalent) en bioinformatique, biologie computationnelle ou statistiques appliquées ;
– avoir une bonne connaissance de la programmation ;
– maîtriser la langue anglaise ;
– démontrer une capacité de pensée critique, de résolution de problèmes ;
– être capable de travailler au sein d'une équipe pluridisciplinaire.

Contexte de travail

Ce projet de doctorat fait partie du Programme de Doctorat Commun Imperial-CNRS, un effort collaboratif entre des experts cliniques et statistiques de premier plan à Imperial College London et à l'Université de Lille. Le doctorant sera basé à l’UMR1283/U8199 : « Metabolic Functional (epi)genomics and Molecular Mechanisms Involved in type 2 Diabetes and Related Diseases (EGENODIA) » au sein de l’Egid, reconnu par le prix ’Laboratoire d'Excellence’, dirigé par le Prof Philippe Froguel. L’étudiant bénéficiera de la collaboration avec une équipe pluridisciplinaire à l’UMR1293/8199, dirigée par le Dr Amélie Bonnefond (DR, Inserm), qui comprend des bioinformaticiens, biostatisticiens, biologistes fonctionnels et des plateformes de séquençage. La supervision sera assurée par le Dr Amna Khamis.