IFPEN conduit des recherches pour optimiser des procédés biotechnologiques dans le domaine de la chimie biosourcée et des biocarburants. Une part significative de ces améliorations est basée sur la biologie systémique qui permet d’accroitre la connaissance des mécanismes moléculaires des microorganismes. Dans ce but, des données omiques sont collectées pour représenter les différentes strates de régulation d’une cellule en fonction de conditions données. Toutefois, le traitement de ces données est généralement réalisé par strate et exploite difficilement la complémentarité des régulations. Pour notre organisme modèle, un compendium de données génomiques, transcriptomiques et épigénétiques a été rassemblé pour deux souches et dans deux conditions différentes. Dès lors, comment extraire les comportements différentiels d'un système biologique par combinaison de différentes modalités expérimentales ?
Pour répondre à cette question, un travail de thèse ambitieux et incrémental est envisagé. La finalité est de développer un nouvel outil bio-informatique identifiant les mécanismes systémiques invariants conjointement à ceux spécifiques des conditions expérimentales. Une première analyse, basée sur des approches bayésiennes, sera étudiée pour identifier le sous-ensemble de gènes conjointement invariants au travers des conditions et modalités expérimentales. Une seconde approche complémentaire basée sur de la séparation de source sera ensuite évaluée pour détecter conjointement les sous-ensembles de gènes variants et invariants. Nous proposons ensuite d’utiliser ces sous-ensembles pour projeter les données dans un espace de faible dimension, densifiant les données des gènes invariants. Ainsi une distance des gènes variants aux gènes invariants pourra être calculée. Ce type d’analyse différentielle conjointe des données omiques permettra d’améliorer la compréhension de notre organisme modèle.
Mots clefs: Données multi-omiques, intégration de données, analyse différentielle, approche bayésienne, séparation de source, réduction de dimension.
- Directeur de thèse Pr MUCCHIELLI-GIORGI Marie-Hélène, Institut de Biologie Intégrative de la cellule – Université Evry Val d’Essonne
- Ecole doctorale ED Sciences du végétal - https://www.universite-paris-saclay.fr/ecoles-doctorales/sciences-du-vegetal-du-gene-lecosysteme-seve
- Encadrant IFPEN Dr, CHATAIGNON Aurélie, IFPEN, Sciences et Technologies du Numérique, aurelie.chataignon@ifpen.fr (ORCHID : 0000-0003-0112-3689)
- Localisation du doctorant IFP Energies nouvelles, Rueil-Malmaison, France
- Durée et date de début 3 ans, début au cours du quatrième trimestre 2023
- Employeur IFP Energies Nouvelles, Rueil-Malmaison, France
- Qualifications Master en Mathématiques, Informatique, Sciences de l’information
- Connaissances linguistique Bonne maîtrise du français indispensable et bonne maîtrise de l’anglais souhaitable
- Autres qualifications Mathématique appliquée, approche bayésienne, optimisation, appétence pour la biologie/bioinformatique, sensibilité à la science des données
Pour postuler, merci d’envoyer votre lettre de motivation et votre CV à l’encadrant IFPEN indiqué ci-dessus.
IFP Energies nouvelles est un organisme public de recherche, d’innovation et de formation dont la mission est de développer des technologies performantes, économiques, propres et durables dans les domaines de l’énergie, du transport et de l’environnement. Pour plus d’information, voir notre site web.
IFPEN met à disposition de ses doctorants un environnement de recherche stimulant, avec des équipements de laboratoire et des moyens de calcul très performants. Outre une politique salariale et de couverture sociale compétitive, IFPEN propose à tous les doctorants de participer à des séminaires et des formations qui leur sont dédiés. Pour plus d’information, merci de consulter nos pages web dédiées.