Chargé(e) de recherche en Bioinformatique

L’emploi proposé est associé à un projet ANR intitulé « MUSEOBACT » dont l’objectif est de générer des données génomiques de bactéries phytopathogènes à partir d’échantillons historiques issus d’herbier datant des siècles passés afin de mieux reconstruire leur histoire évolutive passée. Les modèles biologiques concernés sont plusieurs pathovars de Xanthomonas ainsi que Xylella fastidiosa, deux complexes d’espèces bactériennes phytopathogènes exerçant un impact majeur sur l’agriculture et l’économie en zone tropicale, subtropicale et tempérée. Un certains nombres d’isolats ont à ce jour été séquencés.
La personne recrutée aura pour mission de développer, optimiser et exécuter des pipelines bioinformatiques adaptés à l’analyse de données génomiques anciennes qui sont caractérisées par des niveaux de dégradation nucléotidiques variables. Ces analyses auront notamment pour objectifs i) d’assembler les séquences par des approches dites « de-novo » ne nécessitant pas l’utilisation d’un génome de référence, ii) d’appliquer différents outils de « génomique comparative » visant à identifier des portions génomiques différenciant les souches anciennes et contemporaines et iii) de réaliser des inférences phylogénétiques visant à mieux caractériser les
dynamiques épidémiologiques.
Conditions particulières d’exercice :
L’activité de recherche sera basée au sein de l’UMR PVBMT pour une durée de 12 mois et un début souhaité enJuillet 2019.
Niveau requis : diplôme de Doctorat
Encadrement et conduite de projet : OUI
Susceptible d’encadrer des stagiaires et doctorants
Connaissance, savoir :
- Compétences avancées en bioinformatique (manipulation de données NGS, maitrise des langages de programmation UNIX, PERL, PYTHON)
- Connaissances en phytopathologie et en anglais technique souhaitées
- Maîtrise des outils informatiques et statistiques de base ; maitrise de l’environnement R.
- Première expérience professionnelle appréciée.
Savoir-faire :
- Maitrise des outils de génomique comparative et bonne connaissance des méthodes d’inférences phylogénétiques.
Savoir être :
- Aptitude à travailler en équipe.
- Grande rigueur.