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Stage M1 ou M2 : Intégration de données omiques pour l'étude de l'impact des contaminants alimentaires sur le métabolisme et le développement de cancers
Référence
1571040363
Date limite pour postuler
15/12/2019
Date de publication
14/10/2019

Caractéristiques

Précision sur la nature du contrat
Mission temporaire
Durée du contrat
3 mois (si M1) ; 4 à 6 mois (si M2)
Date de début de contrat
01/01/2020

Rémunération
taux légal (environ 550 euros par mois)
Domaine professionnel
Informatique, statistiques et calcul scientifique

Affectation

Nom de l'unité d'affectation
UR0875 MIAT Mathématiques et Informatique Appliquées Toulouse
Adresse de l'unité d'affectation
INRA - 24 chemin de Borde-Rouge - Auzeville CS 52627 31326 CASTANET-TOLOSAN CEDEX
Région de l'unite d'affectation
Occitanie

Descriptif

Environnement de travail

Probl ématique du stage

  
Ce stage s'inscrit dans le cadre du projet METAhCOL, qui s'int éresse  a l'impact des contaminants environnementaux et alimentaires sur le développement du cancer colorectal. Des travaux r écents ont, en eff et, montr é que l'apparition ou
la progression de ce cancer pouvait être dû  à une reprogrammation du m étabolisme induite par les contaminants. Le projet a pour objectif d' étudier ce ph énom ène in vitro (sur des cellules en culture) et in vivo (sur un animal mod èle,
le poisson z èbre). Des donn ées g énomiques (omiques) de natures vari ées (en particulier, transcriptome - expression des g ènes - et m étabolome) ont  ét é collect ées pour mesurer l'impact de doses vari ées d'ingestion de ces contaminants.
L'objet de ce stage sera l'analyse et l'int égration d'une partie de ces donn ées.

  
Travail  à e ffectuer

  
L' étudiant-e aura pour premi ère tâche de s'approprier ces donn ées, les m éthodes d'analyse statistique (bas ée sur des analyses factorielles, des tests type analyse de variance et/ou des r égressions lin éaires et PLS) ainsi que les outils pour faire ces analyses.

  
Dans un second temps, l' étudiant-e devra analyser les donn ées du projet avec en particulier :
- une phase exploratoire (statistique descriptive uni et bi vari ee, ACP),
- une phase d'int egration (PLS, s election de variables).

  
L'impl émentation des m éthodes ainsi que le travail d'analyse seront e ffectu és  a l'aide du logiciel R et de packages/routines dont certaines sont d éj a d évelopp és par l' équipe d'encadrement du stage.

Formations et compétences attendues
  • Master 1 ou Master 2 en math ématiques appliqu ées ou  équivalent en  école d'ing énieur ;
  • Maî trise de R ;
  • Bonnes connaissances th éoriques en statistique, machine learning ;
  • Aucune connaissance pr éalable en biologie n'est n écessaire mais un goût pour ce domaine appliqu é serait un plus.

Pour les  étudiant-e-s en fi n de formation, le stage pourrait être prolongé par un CDD de 6 mois.

Contact

Nom
Nathalie Vialaneix
Email
nathalie.vialaneix@inra.fr