L’Institut national de recherche pour l’agriculture, l’alimentation et l’environnement (INRAE) est un établissement public de recherche rassemblant une communauté de travail de 12 000 personnes, avec 272 unités de recherche, de service et expérimentales, implantées dans 18 centres sur toute la France. INRAE se positionne parmi les tout premiers leaders mondiaux en sciences agricoles et alimentaires, en sciences du végétal et de l’animal. Ses recherches visent à construire des solutions pour des agricultures multi-performantes, une alimentation de qualité et une gestion durable des ressources et des écosystèmes.

Vous serez accueilli-e au sein de l’unité MIAT (Mathématiques et informatique appliquées Toulouse), plus précisément au sein de l’équipe plateforme GenoToul-Bioinfo.

MIAT est une unité de recherche INRAE composée d’environ 45 personnes réparties en quatre axes thématiques de recherches et  deux plateformes.

Les missions de la plateforme GenoToul-Bioinfo sont (i) de mettre à disposition une infrastructure de calcul et de stockage environnée dédiée à la bioinformatique, (ii) d’accompagner les projets des biologistes en les aidant dans leurs analyses de données bioinformatique ou en les formant, (iii) mais aussi de développer des outils et de les mettre à disposition de la communauté. L’équipe de la plateforme GenoToul-Bioinfo est composée de 17 personnes (correspondant à 12 équivalents temps plein) avec des compétences variées : administration système, devops, bioinformatique, biostatistique, développement….

Dans le cadre du projet IPIDEO (Etude des Interactions Plantes-insectes et des facteurs influençant les comportements à l'aide d’outils numérIques et de viDEO-tracking), projet financé par le PEPR Agroécologie et Numérique. Certains partenaires seront impliqués dans une étude fine des échanges du microbiote entre les plantes (nectar) et les abeilles, et les impacts sur les phénotypes de ces derniers (unités GenPhySE, LIPME et CRCA), ainsi qu'une étude de la diversité des micro-organismes retrouvée en aval dans les miels. Le workflow metagWGS, développé au sein de la plateforme, est d’ores et déjà capable d’analyser des données de métagénomique par assemblage allant du nettoyage des lectures au binning des contigs. Cependant, les étapes d’annotation et de binning proposées dans metagWGS sont actuellement optimisées pour caractériser la diversité des procaryotes. Des caractérisations des abeilles et des miels sur la base de la partie procaryote de leur microbiote et faisant appel à metagWGS sont déjà en cours. Toutefois, nous savons qu'une partie des micro-organismes sont des eucaryotes, en particulier des champignons, et que cette diversité ne sera pas caractérisée dans la version actuelle. Or, bien que moins étudiée dans la littérature, cette diversité associée aux abeilles est probablement non négligeable. Dans le cadre du projet, nous souhaitons faire évoluer metagWGS pour, non seulement caractériser la partie procaryote comme actuellement, mais aussi caractériser celle des organismes micro-eucaryotes. Dans le cadre de ce CDD, les développements seront faits dans cette direction.

Par conséquent, vos missions seront :

• de faire la veille bibliographique des outils et stratégie d’annotation de gènes eucaryotes, de binning des contigs et de classification des contigs d’organismes procaryotes, eucaryotes ou viraux,
• de tester les outils sur des données simulées, puis sur des jeux de données réels,
• d’intégrer les outils et paramètres choisis dans metagWGS tout optimisant l'espace disque occupé par les fichiers temporaires.  

Pour ce faire, vous interagirez de manière privilégiée avec Claire Hoede et Philippe Ruiz (unité MIAT) et Thibault Leroy (unité GEnPhySE), tous les trois localisés sur le centre INRAE Occitanie-Toulouse, et rendrez compte de vos activités lors des réunions régulières du projet (par work-package et en plénière).  

• Vous avez un niveau bac+3 minimum en bioinformatique
• Vous maîtrisez un ou plusieurs langages de programmation : Python, Groovy
• Vous maîtrisez un gestionnaire de workflow (Nextflow de préférence)
• Vous êtes compétent-e sur les systèmes d’exploitation Linux et les clusters de calcul (ordonnanceur slurm)
• Vous avez des connaissances sur l'outil de gestion collaborative et de versionnement  de code git
• Vous vous intéressez à la métagénomique, en particulier dans le cadre de l’étude des microbiomes
• Vous avez de bonnes capacités d’adaptation et aimez travailler en équipe.
• Vous êtes dynamique, polyvalent-e et curieux-se.
• Vous êtes intéressé-e par des collaborations internes et externes.