Chercheur Postdoctorant en Chémoinformatique - Modélisation Moléculaire H/F Université Orléans

  • Orléans - 45
  • CDD
  • Bac +5
  • Enseignement • Formation
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Détail du poste

Présentation du service/laboratoire:

L'ICOA (Institut de Chimie Organique et Analytique), situé au coeur du campus de l'Université d'Orléans, regroupe plus de 120 personnes, dont des enseignants-chercheurs, des chercheurs, des doctorants, des ingénieurs, des techniciens et du personnel administratif. L'une des activités principales de l'institut porte sur la découverte de nouvelles molécules bioactives ayant des applications potentielles en tant que médicaments, sondes d'imagerie ou ingrédients pour produits cosmétiques. Le chercheur recruté intégrera l'équipe de Bioinformatique Structurale et Chémoinformatique (SB&C, https://www.icoa.fr/fr/bioinformatique-structurale-et-chemoinformatique-sbc/), dirigée par le Pr Pascal Bonnet et le Dr Samia Aci-Sèche ; ses travaux porteront sur le développement et l'application de nouvelles méthodes *in silico* visant à comprendre les structures biomoléculaires et à concevoir de nouveaux composés innovants pour les domaines de l'innovation thérapeutique, de la cosmétique et de la chimie analytique.

Présentation du projet:

Le chercheur postdoctorant recruté participera à deux projets financés par l'ANR, réunissant des biologistes ainsi que des chimistes organiciens et médicinaux issus des universités de Tours, Paris Cité, Paris-Saclay et Orléans. Un partenaire industriel est également associé au second projet. L'un des projets est consacré à la conception et au développement de composés capables de franchir la barrière hémato-encéphalique pour cibler la kinase LIMK. L'équipe possède une expertise de longue date sur cette protéine kinase, impliquée dans diverses pathologies. Les objectifs consistent à évaluer plusieurs modèles statistiques de passage de la barrière hémato-encéphalique (BHE) publiés dans la littérature et à réaliser des expériences de criblage virtuel ciblant LIMK. Les composés sélectionnés seront synthétisés puis évalués expérimentalement in vitro et in vivo. Le second projet porte sur la conception de glucides originaux capables de reconnaître sélectivement des glycanes spécifiques. Plusieurs squelettes moléculaires seront conçus selon une approche de « scaffold hopping » (substitution de squelette). La stabilité des composés sera évaluée par des simulations de dynamique moléculaire. Les composés proposés seront ensuite synthétisés et évalués in vitro par un partenaire industriel.

Missions:

Projet 1 :

-Développement et implémentation de modèles d'apprentissage classique et profond

-Docking de chimiothèques

Projet 2 :

-Recherche conformationnelle

-Docking et scaffold hopping

-Simulations de dynamique moléculaire

Le profil recherché

Formation et expérience professionnelle:

- Doctorat en bio-informatique, chémo-informatique ou modélisation moléculaire

- Bonnes compétences en apprentissage automatique (machine learning), modélisation moléculaire et bio-informatique structurale

-Maîtrise d'un langage de programmation (de préférence Python)

- Connaissance de l'environnement Linux

- Bonnes capacités de communication et de rédaction scientifique en anglais

- Compétences avancées en langage Python

- Expérience en méthodes d'apprentissage et criblage virtuel

Publiée le 05/10/2026 - Réf : 2026-2430450

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