Chercheuse-Chercheur en Bio-Informatiques - Iab H/F

Inserm

Equipe :
Dr Anna Reymer

La personne recrutée aura pour mission de décrypter les mécanismes de régulation responsables de l'expression transcriptionnelle différentielle des isoformes de p53 (TP53) selon les tissus et les contextes physiopathologiques. Le projet vise à identifier et hiérarchiser les déterminants génétiques et épigénétiques (variants germinaux, régions régulatrices, promoteurs/épissage) associés aux profils d'expression des isoformes, en exploitant des données omiques à grande échelle (RNA-seq, génotypage/WGS, expression allèle-spécifique), notamment issues de cohortes publiques via des approches de bioinformatique et d'apprentissage automatique.

Activités :

· Collecter, curer et analyser des jeux de données transcriptomiques et génomiques (RNA-seq, génotypes/WGS, ASE) et quantifier l'expression des isoformes de p53 (ratios, déséquilibres haplotypiques).

· Corréler les profils d'expression es variations génétiques (SNP, CNV, haplotypes) et annoter les variants par rapport aux éléments régulateurs (promoteurs, sites d'épissage, régions fonctionnelles).

· Développer et évaluer des modèle (apprentissage supervisé, méthodes d'interprétabilité, modèles de séquence/réseaux) pour prédire et expliquer les déterminants des profils d'isoformes.

· Valoriser les résultats : présentations en réunions/séminaires, contribution aux publications.
· Le poste est basé à l'Institut pour l'Avancée des Biosciences (IAB, Inserm U1209 / CNRS UMR 5309, Université Grenoble Alpes) à Grenoble/La Tronche, au sein d'équipe "ReTraD" combinant biologie moléculaire, génomique, bioinformatique et modélisation. L'environnement est pluridisciplinaire et fortement collaboratif, avec des échanges réguliers entre biologistes et bioinformaticiens, et un accès aux plateformes technologiques de l'IAB. Une part des activités (analyse/programmation) est télétravaillable, selon les règles en vigueur et après accord de l'encadrement.
· Biologie moléculaire et cellulaire ; régulation transcriptionnelle

· Biologie des ARN : isoformes, épissage, expression allèle-spécifique (ASE)

· Notions solides sur TP53/p53 et ses isoformes (un plus)

· Omiques : transcriptomique (RNA-seq), génomique (génotypage/WGS), bases d'intégration multi-omique

· Concepts de statistique appliquée aux données omiques (tests, correction multi-tests, modèles)

· Fondamentaux du machine learning appliqué aux données biologiques (features, validation, interprétabilité)