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Doctorat "Prédiction in silico de la résistance aux antibiotiques" (H/F)

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

Date Limite Candidature : mardi 23 août 2022

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Informations générales

Référence : UPR2301-BOGIOR-001
Lieu de travail : GIF SUR YVETTE
Date de publication : mardi 2 août 2022
Nom du responsable scientifique : Bogdan IORGA
Type de contrat : CDD Doctorant/Contrat doctoral
Durée du contrat : 36 mois
Date de début de la thèse : 1 octobre 2022
Quotité de travail : Temps complet
Rémunération : 2 135,00 € brut mensuel

Description du sujet de thèse

La résistance aux antibiotiques est un problème majeur de santé publique qui dissémine rapidement dans les pathogènes humains et animaux, ainsi que dans les bactéries environnementales. Les développements récents dans le séquençage génomique et dans l'apprentissage automatique ne sont pas exploités dans la résistance aux antibiotiques, en partie à cause de la quantité limitée de données expérimentales utilisables pour l'entrainement des algorithmes d'apprentissage automatique. Dans ce projet, nous développons une approche originale, fondée sur le savoir et l'apprentissage automatique, pour prédire avec précision la résistance aux antibiotiques des bactéries rencontrées en clinique à partir des données génomiques et des structures chimiques des médicaments. Après la validation des modèles, ces prédictions pourraient être utilisées en temps réel pour le traitement personnalisé des patients, comme alternative à la caractérisation phénotypique.

Contexte de travail

L'Institut de Chimie des substances Naturelle (ICSN) est une unité propre du CNRS dont les axes de recherches vont de la chimie à la biologie. Il fait partie de l'Université de Paris-Saclay. L'ICSN est situé sur le campus CNRS de Gif-sur-Yvette et compte environ 125 agents dont 76 permanents répartis sur 3 bâtiments.
Au sein du département Chimie et Biologie Structurales et Analytiques, l'étudiant(e) intègrera l'équipe Modélisation Moléculaire et Cristallographie Structurale constituée de 3 permanents. Il/elle sera placée sous l'autorité hiérarchique du responsable d'équipe. L'étudiant(e) travaillera également en collaboration avec Dr Flora Jay (LRI/LISN, Université Paris-Saclay) et avec les membres du projet ANR Seq2diag.

Contraintes et risques

Risques professionnels inhérents au travail sur ordinateur.

Informations complémentaires

- Master2 en chemoinformatique, bioinformatique ou science des données
- Bonne connaissance des techniques d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond
- Intérêt marqué pour l'interface chimie-biologie.

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