Assistant Ingénieur en Génétique Évolutive H/F

CNRS

L'Assistant.e Ingénieur.e sera responsable de la production et l'analyse de séquences longues pour l'ANR BalanSE sur l'espèce mouche du varech (Coelopa frigida). Sa mission principale sera d'extraire de l'ADN génomique de haut poids moléculaire et de valider la qualité avant envoi pour séquençage. Puis, au retour des séquences, l'AI sera responsable du traitement des séquences idéalement jusqu'à constitution d'assemblage de novo et/ou d'une base de données des variations structurales.

Il/elle sera amené.e à appliquer, optimiser et transmettre des protocoles expérimentaux de traitement de l'ADN de haut poids moléculaire et à utiliser et optimiser des pipelines de traitements des séquences longues et variants structuraux.
Activités
- Gestion et organisation des échantillons. Tenue d'une base de données.
- Préparation d'ADN génomique de haut poids moléculaire. Optimisation du protocole.
- Contrôle qualité et contact avec les plateformes de séquençage
- Analyses de séquences longues (contrôle qualité, mapping, etc)
- Elaboration d'une base de données de variations structurales (utilisant les lectures longues et/ou un assemblage de génome)
- Transmission des compétences aux étudiant.e.s stagiaires et doctorant.e.s
Compétences
- Connaissance générale et expérience de la biologie moléculaire et génétique
- Rigueur et minutie dans l'application des protocoles de génétique moléculaire
- Connaissance des risques et des règles d'hygiène et de sécurité relatives au travail dans un laboratoire de biologie moléculaire
- Traitement de séquences longues (3ème génération) et/ou assemblage
- Utilisation de pipeline bioinformatique pour la détection et le traitement des variations structurales
- Maîtrise des outils bioinformatiques et langages (bash, python, etc)
- Aptitude à travailler en équipe, avec esprit d'initiative et d'autonomie, et à communiquer sur l'avancée des travaux (y compris en anglais)
Contexte de travail

Le recrutement se fera dans le cadre d'un projet ANR financé qui a pour objectif d'étudier la sélection balancée dans les génomes. Le projet implique des équipes à Paris, Rennes et Lyon et quatre modèles d'études (mouche, primate, oiseau, papillon). Le projet implique l'utilisation de données de séquençage de très haute qualité pour accéder à des fragments longs d'ADN et éviter les effets confondants des duplications. L'objectif est également de faire le lien entre sélection balancée et variations de structure (par exemple inversions chromosomiques, insertions/délétions). Il y a donc un travail très important au niveau moléculaire pour extraire l'ADN de la meilleure qualité possible, puis au niveau bioinformatique pour tirer le meilleur profit des données. Cette mission sera celle de l'Assistant.e Ingénieur.e en équipe avec la responsable du projet et les experts collaborateurs. L'AI aura la responsabilité d'organiser la gestion des échantillons, d'optimiser ou corriger les protocoles, puis de s'impliquer dans les premières étapes de traitement des données.

L'AI intègrera l'UMR CNRS Ecobio à Rennes au sein de laquelle plusieurs programmes conduisent des recherches en génétique de l'évolution. Il/elle sera rattaché(e) au thème EVO-ADAPT et travaillera sous la responsabilité hiérarchique de la responsable scientifique du projet à ECOBIO.

L'Assistant.e Ingénieur.e collaborera avec les étudiant.e.s stagiaires, doctorant.e.s et post-doctorant.e.s impliqués dans EVO-ADAPT et dans l'ANR BalanSE (parfois anglophones), avec un ingénieur associé au projet BalanSE, et avec les ingénieur.e.s et technicien.ne.s des plateformes locales d'écologie moléculaire (PEM) de génomique environnementale (EcogenO, génomique environnementale, https://oseren.univ-rennes.fr/ecogeno).
Le recrutement se fera dans le cadre d'un projet ANR financé qui a pour objectif d'étudier la sélection balancée dans les génomes. Le projet implique des équipes à Paris, Rennes et Lyon et quatre modèles d'études (mouche, primate, oiseau, papillon). Le projet implique l'utilisation de données de séquençage de très haute qualité pour accéder à des fragments longs d'ADN et éviter les effets confondants des duplications. L'objectif est également de faire le lien entre sélection balancée et variations de structure (par exemple inversions chromosomiques, insertions/délétions). Il y a donc un travail très important au niveau moléculaire pour extraire l'ADN de la meilleure qualité possible, puis au niveau bioinformatique pour tirer le meilleur profit des données. Cette mission sera celle de l'Assistant.e Ingénieur.e en équipe avec la responsable du projet et les experts collaborateurs. L'AI aura la responsabilité d'organiser la gestion des échantillons, d'optimiser ou corriger les protocoles, puis de s'impliquer dans les premières étapes de traitement des données.

L'AI intègrera l'UMR CNRS Ecobio à Rennes au sein de laquelle plusieurs programmes conduisent des recherches en génétique de l'évolution. Il/elle sera rattaché(e) au thème EVO-ADAPT et travaillera sous la responsabilité hiérarchique de la responsable scientifique du projet à ECOBIO.

L'Assistant.e Ingénieur.e collaborera avec les étudiant.e.s stagiaires, doctorant.e.s et post-doctorant.e.s impliqués dans EVO-ADAPT et dans l'ANR BalanSE (parfois anglophones), avec un ingénieur associé au projet BalanSE, et avec les ingénieur.e.s et technicien.ne.s des plateformes locales d'écologie moléculaire (PEM) de génomique environnementale (EcogenO, génomique environnementale, https://oseren.univ-rennes.fr/ecogeno).
Contraintes et risques

- Risques associés à la biologie moléculaire (nécessite une bonne connaissance des bonnes pratiques de laboratoire) et au travail sur écran
- Risques associés à la biologie moléculaire (nécessite une bonne connaissance des bonnes pratiques de laboratoire) et au travail sur écran