Décoder les règles de la régulation du programme de réplication de l’ADN (H/F)

Cette offre est disponible dans les langues suivantes :
- Français- Anglais
Date Limite Candidature : dimanche 9 juin 2024

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Informations générales

Intitulé de loffre : Décoder les règles de la régulation du programme de réplication de l’ADN (H/F)
Référence : UMR5672-BENAUD-007
Nombre de Postes : 1
Lieu de travail : LYON 07
Date de publication : dimanche 19 mai 2024
Type de contrat : CDD Scientifique
Durée du contrat : 12 mois
Date dembauche prévue : 1 août 2024
Quotité de travail : Temps complet
Rémunération : entre 2934 et 4500 euros brut mensuels selon expérience
Niveau détudes souhaité : Niveau 8 - (Doctorat)
Expérience souhaitée : Indifférent
Section(s) CN : Modélisation mathématique, informatique et physique pour les sciences du vivant

Missions

Notre objectif est de démêler la combinaison complexe de facteurs qui régule l’initiation de la réplication de l’ADN chez les métazoaires, en combinant intelligence artificielle (IA), modélisation du programme de réplication et profiles (épi)génomiques. La mission consiste à contribuer au développement d’une IA ayant la capacité de prédire le programme de réplication à partir d’un minimum de données expérimentales. La capacité de cartographier le stress réplicatif de cellules cancéreuses aurait un impact sociétal important pour la santé humaine.

Activités La personne recrutée sera chargée de développer une activité de recherche à lintersection des sciences de linformation, de la bioinformatique et de la biologie. Ses responsabilités incluront :

• Regrouper dans un même système dinformation les données (épi)génomiques disponibles dans les bases de données publiques (NCBI, EBI, ...) et les données précédemment produites par le consortium, assurer la distribution des profils génomiques correspondants au consortium.
• Entraîner des réseaux de neurones (tels que des CNN, ...) pour prédire les profils potentiels dinitiation de la réplication établis par le consortium à partir de profils (épi)génomiques.
• Mettre en œuvre des techniques dexplicabilité de lintelligence artificielle afin dexplorer le lien entre lépigénétique et la régulation de linitiation de la réplication.

Compétences La personne sélectionnée devra posséder :

• Un intérêt pour la biologie. Une connaissance des mécanismes de réplication de lADN sera appréciée
• Des compétences opérationnelles en bioinformatique, science des données et apprentissage automatique
• La capacité à travailler de manière indépendante et en équipe, dans un contexte interdisciplinaire à linterface entre les sciences de la vie et les sciences de linformation.
• Des compétences en communication scientifique (écrite et orale); en particulier, de bonnes aptitudes à la rédaction et à la communication en anglais sont attendues.

Contexte de travail

Le Laboratoire de Physique de l’Ecole Normale Supérieure (LPENS) couvrent des domaines très variés, allant de la physique statistique à la turbulence hydrodynamique, en incluant aussi la physique mathématique et le traitement du signal, mais aussi la matière molle ou condensée. La diversité des thématiques étudiées permet d’attaquer des problèmes anciens ou émergents en alliant modélisation et expériences au meilleur niveau.

Situé sur le campus Monod de lENS de Lyon, le laboratoire de Physique de lENS de Lyon rassemble 181 collaborateurs et collaboratrices au sein de 4 équipes de recherche. Vous aurez lopportunité de rejoindre l’équipe Sisyphe, dirigée par Benjamin AUDIT.
Vous intégrerez deux projets financés par lAgence Nationale de la Recherche (ANR) : RepliLand, dont le coordinateur scientifique est J.-M. Arbona, et SMAHGR, dont le coordinateur scientifique est O. Hyrien. Ces projets collaboratifs sinscrivent dans la continuité dune collaboration de longue date entre votre équipe daccueil au LPENSL (B. Audit), léquipe de J.-M. Arbona au Laboratoire de Biologie et Modélisation de la Cellule (LBMC, ENS de Lyon) et léquipe Réplication des Chromosomes Eucaryotes de lInstitut de Biologie de lENS (O. Hyrien, IBENS, Paris).