Le Centre national de la recherche scientifique est un organisme public de recherche pluridisciplinaire placé sous la tutelle du ministère de l’Enseignement supérieure et de la Recherche. Créé en 1939 et dirigé par des scientifiques, il a pour mission de faire progresser la connaissance et être utile à la société dans le respect des règles d’éthique, de déontologie et d’intégrité scientifique.

Missions :
Ce poste s'inscrit au sein de l'équipe de biologie computationnelle et de bioinformatique de l'IBGC (CNRS, Bordeaux), dirigée par le Dr Macha Nikolski. Nous recherchons un ingénieur qui contribuera à un projet de recherche interdisciplinaire réunissant des compétences en biologie du cancer, en immunologie, en épigénétique et en bioinformatique.
Le projet PLBIO de l’INCa intitulé « Interactions entre les cellules souches cancéreuses et les cellules myéloïdes immunosuppressives dans le carcinome hépatocellulaire » vise à comprendre comment ces populations cellulaires communiquent au sein des tumeurs hépatiques et influencent mutuellement leurs activités favorisant la croissance tumorale. Le projet combine la transcriptomique unicellulaire, l’épigénomique unicellulaire, la transcriptomique spatiale et des expériences fonctionnelles afin d’étudier la plasticité des cellules cancéreuses, l’immunosuppression et les mécanismes moléculaires sous-jacents à cette communication.
La personne recrutée analysera et intégrera ces ensembles de données afin de caractériser l’hétérogénéité cellulaire, d’identifier les niches tissulaires dans lesquelles les cellules souches cancéreuses et les cellules myéloïdes immunosuppressives interagissent, et de hiérarchiser les médiateurs candidats en vue d’une validation expérimentale.

Activités :
- Analyser des données transcriptomiques unicellulaires issues d'échantillons de carcinomes hépatocellulaires humains. Ces travaux comprendront le contrôle qualité, la normalisation, l'intégration des ensembles de données, le regroupement en clusters et l'annotation des types cellulaires, ainsi que des analyses d'expression différentielle et d'enrichissement des voies de signalisation. L'ingénieur caractérisera les états des cellules souches cancéreuses et des cellules myéloïdes, étudiera leurs trajectoires de différenciation et les signatures moléculaires associées à ces populations, et déduira les voies de communication.
- Traiter et analyser des données épigénomiques unicellulaires, en collaboration avec les spécialistes en épigénétique du projet à l’Institut Curie. Les travaux porteront principalement sur les profils scChIP-seq des marques histones actives et répressives, notamment H3K4me3 et H3K27me3, ainsi que sur leur intégration avec des données d’expression génique afin d’étudier les états de la chromatine associés à la nature de cellules souches cancéreuses et aux phénotypes des cellules myéloïdes.
- Analyser des données transcriptomiques spatiales, en particulier les ensembles de données Visium, Xenium et ATERA, et les intégrer à des données de référence unicellulaires. Les tâches consisteront notamment à évaluer la segmentation cellulaire et l'attribution des transcrits, à annoter des populations cellulaires résolues spatialement, à identifier des niches microenvironnementales, ainsi qu'à quantifier la distribution, la proximité et la colocalisation des ce
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Le Centre national de la recherche scientifique est l’une des plus importantes institutions publiques au monde : 34 000 femmes et hommes (plus de 1 000 laboratoires et 200 métiers), en partenariat avec les universités et les grandes écoles, y font progresser les connaissances en explorant le vivant, la matière, l’Univers et le fonctionnement des sociétés humaines. Depuis plus de 80 ans, y sont développées des recherches pluri et interdisciplinaires sur tout le territoire national, en Europe et à l’international. Le lien étroit que le CNRS tisse entre ses missions de recherche et le transfert vers la société fait de lui un acteur clé de l’innovation en France et dans le monde. Le partenariat qui le lie avec les entreprises est le socle de sa politique de valorisation et les start-ups issues de ses laboratoires (près de 100 chaque année) témoignent du potentiel économique de ses travaux de recherche.

Competences :
Le candidat doit être titulaire d’un doctorat en bioinformatique, en biologie computationnelle ou dans une discipline apparentée, et justifier d’une expérience avérée dans l’analyse de données moléculaires à haut débit.
- Maîtrise approfondie de R et/ou de Python pour l’analyse de données biologiques, la modélisation statistique et la visualisation.
- Expérience avérée en transcriptomique unicellulaire, notamment en matière de contrôle qualité, de normalisation, d’intégration entre échantillons, de regroupement, d’annotation des types cellulaires et d’analyse de l’expression différentielle.
- Connaissance approfondie des méthodes statistiques applicables aux données biologiques de haute dimension, en accordant une attention particulière à la conception expérimentale, aux sources de variabilité technique et biologique, ainsi qu’à la robustesse des résultats.
- Capacité à intégrer des ensembles de données moléculaires hétérogènes et à relier les résultats de calcul à des questions biologiques, à formuler des hypothèses vérifiables et à hiérarchiser les candidats à la validation expérimentale.
- Expérience dans le développement de workflows d’analyse reproductibles et bien documentés, avec une traçabilité claire des données, du code et des résultats.
- Autonomie scientifique, esprit critique et capacité à travailler en collaboration avec des biologistes et des cliniciens.
- Bonne maîtrise de l’anglais écrit et parlé, y compris la capacité à présenter des résultats et à contribuer à des publications scientifiques.Niveau C1 du cadre européen commun de référence pour les langues (CECRL)

Compétences supplémentaires appréciées :
- Une expérience en transcriptomique spatiale, notamment avec Xenium, en statistiques spatiales, en segmentation cellulaire, en ChIP-seq ou en épigénomique unicellulaire, ou encore en analyse de la communication intercellulaire constituerait un atout.
- Une bonne connaissance de la biologie du cancer, de l’immunologie tumorale, de la plasticité des cellules souches ou de la régulation épigénétique faciliterait l’interprétation des ensembles de données du projet.
Il n’est pas nécessaire de posséder des compétences dans tous ces domaines.

Contraintes et risques :