Dans le cadre du projet GINSENG, financé par l'Agence Nationale de la Recherche, notre laboratoire cherche à recruter un.e ingénieur.e d'étude, ayant une formation et une expérience en méthodes d'analyses bioinformatiques de données transcriptomiques et épigénétiques. Mission : Appliquer et développer une approche de biologie des systèmes à partir de données OMICs (RNA-seq, ChIP-seq, ATAC-seq) générées en bulk ou à l'échelle de la cellule unique, à partir de cellules souches hématopoïétiques (CSH) murines et humaines pour décrypter les mécanismes liés au dimorphisme sexuel des néoplasmes hématologiques du sujet âgé. La personne recrutée prendra en charge les analyses bioinformatiques du projet, elle sera amenée principalement à analyser des données humaines de scRNA-seq et scATAC-seq avec un volet d'intégration multi-omics et réseau de régulation. Des marqueurs du dimorphisme sexuel des CSH ont déjà été identifiés chez la souris et l'objectif sera d'identifier les dérégulations communes aux deux modèles afin de modéliser leur rôle dans le vieillissement des CSH humaines in silico et in-vitro et ceci dans le but de mieux comprendre les déterminants du dimorphisme sexuel chez l'homme. Activités : Analyses bioinformatiques des données transcriptomiques et épigénomiques. COMPETENCES REQUISES : Connaissances : - Avoir de bonnes connaissances de génomique et des notions de l'hématopoïèse - Connaissance des méthodes statistiques classiques et de leurs applications - Connaissance de l'environnement Linux/Unix Savoir-faire : - Maîtrise des outils biostatistiques et bioinformatiques, en particulier ceux utilisés pour les analyses de données NGS (RNAseq/single-cell RNAseq) - Maîtrise d'un langage de script (Python, Bash) - Excellente maîtrise de R - Utilisation d'outils de versionning pour développement collaboratif (git) - Utilisation de logiciel de conteneurisation (type docker ou singularity)