Ingénieur Biologiste en Traitement des Données H/F - INSERM-Délégation Régionale IDF Centre-Est

Centre de Recherche des Cordeliers - U1138

A propos de la Structure :

L'équipe « Inflammation, Complément et Cancer » est composée de 22 chercheurs, enseignants chercheurs et médecins-chercheurs, 20 doctorants et post-doctorants, 10 masterants et 11 ingénieurs (dont 1 titulaire). L'équipe est organisée en 3 groupes indépendants de recherche, travaillant sur des thématiques distinctes et complémentaires :

- thème Inflammation et cancer (Isabelle Cremer),
- thème immunothérapie et cancer (Catherine Sautes-Fridman), thème complément en physiologie et physiopathologie (Lubka Roumenina).

La personne recrutée travaillera sera sous la direction de Lubka Roumenina (DR, Inserm) et sera amenée à travailler avec les différents chercheurs de l'équipe sur l'étude du rôle du complément en condition pathologique.

Mission principale :

Sous la direction de Lubka ROUMENINA, la personne recrutée aura pour mission d'organiser la collecte, la gestion et le traitement de données issues de la recherche en sciences du vivant, ainsi que de choisir, adapter et mettre en oeuvre les techniques de marquage tissulaire et d'analyse d'images dans le cadre d'un projet scientifique

Activités principales :

- Mettre en oeuvre et optimiser des protocoles d'immunohistochimie pour la détection et la localisation de protéines dans des échantillons tissulaires.
- Réaliser des expériences de multiplex immunofluorescence et de seqIF (immunofluorescence hyperplex) pour l'analyse spatiale et phénotypique des cellules.
- Effectuer l'acquisition et l'analyse d'images à l'aide du logiciel HALO pour la quantification cellulaire et l'étude des interactions cellulaires dans leur contexte tissulaire.
- Développer et appliquer des pipelines d'analyse d'images hyperplex et multiplex pour l'extraction de signatures spatiales et la caractérisation des microenvironnements.
- Réaliser le traitement bio-informatique de données de RNAseq bulk pour l'étude de l'expression différentielle et l'identification de signatures transcriptomiques.
- Mettre en oeuvre des analyses de données de scRNAseq (contrôle qualité, normalisation, clustering, annotation cellulaire, analyses de trajectoires) pour la caractérisation des populations cellulaires.
- Mettre en place et optimiser les procédures de recueil, de contrôle et de validation des données expérimentales et bio-informatiques.
- Organiser la mise en forme, le stockage structuré et l'archivage pérenne des jeux de données issus des différentes approches.
- Assurer la maintenance des bases de données créées et garantir l'intégrité, la traçabilité et la reproductibilité des analyses.
- Adapter les applications informatiques et développer des scripts d'analyse (R) en réponse aux besoins évolutifs du projet.
- Diffuser et valoriser les résultats sous forme de rapports techniques, de figures publiables et de contributions à des publications scientifiques et site web.
- Conseiller et former les membres de l'équipe et les étudiants aux techniques de marquage tissulaire, aux outils d'analyse d'images et aux pipelines bio-informatiques développés.
- Encadrer et superviser les étudiants dans leurs projets expérimentaux et analytiques.
- Définir les procédures d'assurance qualité et veiller à leur mise en oeuvre dans l'ensemble des workflows expérimentaux et bio-informatiques.
- Appliquer et faire appliquer les règles en vigueur en matière de bonnes pratiques de gestion de données.
- Assurer une veille scientifique et technologique dans les domaines de l'imagerie hyperplex, de la transcriptomique single-cell et de l'analyse spatiale.
- Participer à des réseaux professionnels et collaborations scientifiques liés aux thématiques du projet.
- Assurer la gestion des commandes et le suivi des stocks de réactifs et consommables nécessaires aux activités d'analyse et d'imagerie.

Connaissances :

- Techniques de marquage tissulaire : immunohistochimie, immunofluorescence multiplex et hyperplex (seqIF).
- Principes et méthodes d'acquisition et d'analyse d'images de microscopie, notamment via le logiciel HALO.
- Méthodes d'analyse spatiale appliquées aux images multiplex : segmentation cellulaire, phénotypage, analyse des interactions cellulaires et caractérisation des microenvironnements.
- Bio-informatique et analyse de données de séquençage haut débit : RNAseq bulk, scRNAseq et transcriptomique spatiale.
- Pipelines et outils standards d'analyse single-cell (Seurat...)
- Méthodes statistiques appliquées à la biologie : analyses différentielles, réduction de dimension, clustering, tests d'enrichissement.
- Langages de programmation et environnements d'analyse : R, (aussi Python, Bash), ainsi que les environnements de calcul.
- Gestion de bases de données scientifiques et principes FAIR (findable, accessible, interoperable, reusable) appliqués aux données de recherche.
- Outils de gestion de versions et de reproductibilité (Git...).
- Anglais scientifique : lecture de la littérature, rédaction technique et communication orale
- Réglementation en matière d'éthique, de protection des données (RGPD) et de bonnes pratiques de recherche.

Savoir-faire :

- Mettre en oeuvre les techniques de marquage tissulaire (IHC, multiplex et hyperplex).
- Acquérir et analyser des images multiplex sous HALO et outils associés.
- Réaliser des analyses bio-informatiques de RNAseq, scRNAseq et transcriptomique spatiale.
- Programmer en R et Python et utiliser workflows reproductibles.
- Structurer, documenter et maintenir des bases de données selon les principes FAIR.
- Rédiger des rapports techniques et scientifiques en français et en anglais.
- Encadrer et former étudiants et nouveaux arrivants.
- Travailler en mode projet et coordonner plusieurs analyses en parallèle.
- Rendre compte des observations et/ou des mesures faites dans le cadre un protocole
- Travailler en équipe
- Communiquer ses résultats au sein du laboratoire

Aptitudes :

- Rigueur
- Autonomie
- Polyvalence
- Capacité d'adaptation
- Esprit d'initiative
- Sens de l'organisation
- Esprit d'équipe
- Qualités relationnelles

Expérience(s) souhaité(s)
· Expérience en matière des analyses du système de complément

Niveau de diplôme et formation(s)
· M2 souhaité dans le domaine de la biologie

• Immunohistochimie