Ingénieur.e en modélisation du métabolisme des cyanobactéries

Au sein de l'équipe ComBi du LS2N (Nantes Université), qui développe des méthodes combinatoires et bioinformatiques pour l'étude du vivant, notamment dans le cadre de projets liés à l'étude des écosystèmes marins (programme Tara Océan), l'ingénieur·e reconstruira et validera des modèles métaboliques à l'échelle du génome pour des cyanobactéries afin de modéliser leur métabolisme et leurs interactions avec l'environnement. Ce poste vise à doter l'équipe d'outils de modélisation robustes pour mieux comprendre le rôle fonctionnel des cyanobactéries dans les écosystèmes marins et contribuer aux enjeux scientifiques liés à l'océan et au changement climatique.
Activités principales

L'ingénieur·e reconstruira des modèles métaboliques à l'échelle du génome (GEMs) pour différentes espèces de cyanobactéries.
· Il/elle collectera et annotera les données génomiques disponibles, identifiera les réactions métaboliques et les gènes associés à partir des bases de données de référence (KEGG, MetaCyc, UniProt), puis construira les réseaux métaboliques correspondants à l'aide d'outils dédiés (ex. : RAVEN, CarveMe, COBRApy).
· Il/elle vérifiera et corrigera la cohérence stœchiométrique et thermodynamique des modèles, comblera les lacunes (gap-filling) du réseau métabolique, et validera les modèles par comparaison aux données expérimentales (croissance, flux métaboliques, phénotypes) disponibles pour les souches étudiées.
· Il/elle intégrera ces modèles dans des analyses de flux (FBA, FVA) afin de simuler le comportement métabolique des cyanobactéries dans différentes conditions environnementales, et contribuera à l'interprétation biologique des résultats en lien avec les biologistes du projet.
· Il/elle présentera les résultats scientifiques à une communauté experte.
· Enfin, il/elle documentera les modèles produits, participera à leur diffusion (dépôt dans des bases publiques, publications) et assurera une veille méthodologique sur les outils de reconstruction et d'analyse de réseaux métaboliques.

Profil recherché :
• Formation et/ou qualification : Bac + 5 ingénieur.e généraliste avec une compétence en biologique numérique et environnement marin.
• Expériences antérieures bienvenues pour occuper le poste : pas d’expérience requise

L'employeur :
Nantes Université est un établissement public d’enseignement supérieur et de recherche qui propose un modèle d’université inédit en France unissant une université, un hôpital universitaire (CHU de Nantes), un institut de recherche technologique (IRT Jules Verne), un organisme national de recherche (Inserm) et des grandes écoles (Centrale Nantes, École des Beaux-Arts Nantes Saint-Nazaire, École d’Architecture de Nantes).

Ces acteurs concentrent leurs forces pour développer l’excellence de la recherche nantaise et offrir de nouvelles opportunités de formations, dans tous les domaines de la connaissance.
Durable et ouverte sur le monde, Nantes Université veille à la qualité des conditions d’études et de travail offertes à ses étudiantes, étudiants et personnels, pour favoriser leur épanouissement sur tous ses campus de Nantes, Saint-Nazaire et La Roche-sur-Yon.
Descriptif du service
Localisation : Nantes
L'équipe ComBi fait partie du Laboratoire des Sciences du Numérique de Nantes (LS2N, UMR CNRS 6004), unité de recherche commune à Nantes Université, l'École Centrale de Nantes, IMT Atlantique, le CNRS et Inria. Elle est dirigée par Damien Eveillard. ComBi développe des méthodes informatiques et mathématiques (algorithmique, combinatoire, théorie des graphes, optimisation combinatoire, probabilités) au service de la biologie et de la génomique, en particulier :
n De la comparaison de génomes aux graphes : modélisation des objets biologiques (ADN, ARN, protéines) sous forme de séquences ou de graphes ; analyse comparative de génomes (calcul de distances, recherche de variants structuraux) ; méthodes adaptées aux données de séquençage à haut débit (génomes non assemblés, RNA-seq, données single-cell/DGE-seq).
n De la modélisation des processus biologiques à la modélisation des communautés microbiennes : modèles mathématiques et informatiques du métabolisme et de sa régulation, de l'échelle de la cellule aux interactions entre micro-organismes au sein de microbiomes.
n Extraction de biomarqueurs : outils d'aide à la décision permettant d'identifier des biomarqueurs pertinents à partir des modèles multi-échelles étudiés par l'équipe.
n Développements bioinformatiques : conception d'outils et d'applications pour les biologistes, notamment via la plateforme de bioinformatique BiRD, partagée avec l'Institut du Thorax.
L'équipe s'inscrit également dan
En savoir plus sur l'employeur