Ingénieur(e) biologiste en traitement de données (H/F) 91 - GIF SUR YVETTE
Offre n° 199WVXK
Ingénieur(e) biologiste en traitement de données (H/F)
91 - GIF SUR YVETTE - Localiser avec Mappy
Actualisé le 03 novembre 2025
Missions L'ingénieur(e) recruté(e) sera chargé(e) de : - Évaluer la relation entre les distances génétiques et environnementales de leur origine, ce qui permettra de mettre en évidence les modèles d'adaptation locaux. - Estimer l'adaptation des génotypes T-Core à de nouveaux environnements grâce à des mesures de décalage génomique (Rellstab et al. Evol Appl, 2021) et tester la validité de ces estimations grâce à l'évaluation phénotypique de T-Core dans 6 environnements. - Prédire les performances du panel R-core dans plusieurs environnements, ce qui permettra d'identifier des listes de génotypes potentiellement adaptés à de nouveaux emplacements et à de futurs climats, et d'identifier au sein de ce panel des sources potentielles de diversité. Résultats attendus : - Mieux comprendre l'histoire évolutive du haricot commun et étudier les preuves d'adaptation locale - Identification des lignées du panel R-core qui pourraient être intéressantes pour le phénotypage/l'utilisation dans de nouveaux endroits, pour les climats futurs ou comme futures sources de diversité Compétences Le candidat ou la candidate doit être titulaire d'un master en génétique quantitative, statistiques/biostatistiques ou biologie computationnelle appliquée à la génétique quantitative. Il ou elle doit posséder une bonne expérience en programmation R, gestion des versions, gestion de grands ensembles de données et visualisation des données. Activités Analyse des mécanismes génétiques de l'adaptation environnementale chez le haricot commun Contexte de travail Dans le contexte du changement climatique, la sélection de plantes adaptées aux contraintes environnementales revêt une importance capitale pour garantir la sécurité alimentaire humaine. Les informations moléculaires désormais disponibles pour de nombreuses espèces peuvent être utilisées pour identifier les loci impliqués dans la variation des caractères complexes grâce à des études d'association génétique (GWAS) et améliorer l'efficacité des programmes de sélection à l'aide de modèles de prédiction par sélection génomique (GS). Une fois calibrés sur des individus phénotypés et génotypés, les modèles GS peuvent être utilisés pour prédire les performances des plantes dans des environnements où elles n'ont pas encore été observées (Jarquin et al. Plant Genome, 2017), et également pour identifier les sources originales de diversité (Sanchez et al. PNAS, 2024). L'application des GWAS et de la GS à des cultures telles que les haricots (Phaseolus vulgaris) est très prometteuse pour améliorer les stratégies de sélection et la productivité des cultures. Le projet INCREASE (Belluci et al. Plant J, 2021) combine des approches de pointe en génétique et génomique végétales, le phénotypage à haut débit, y compris le phénotypage moléculaire (par exemple, la transcriptomique et la métabolomique), afin de stimuler la conservation des ressources génétiques des légumineuses alimentaires européennes, en particulier le haricot commun, et de promouvoir leur utilisation et leur valorisation. Dans le cadre de ce projet, des données phénotypiques sur plus de 300 lignées séquencées de haricots communs ont été collectées dans 6 environnements bien caractérisés (panel « T-core »). Ces données permettent de mieux comprendre les réponses de ces lignées à plusieurs environnements et de développer des tests de sélection génomique (GS). Le climat de l'origine géographique des lignées domestiquées sera également pris en compte afin d'identifier les modèles de sélection liés au climat qui ont façonné la diversité génétique actuelle du haricot commun. En plus du « T-core », une collection plus importante de lignées (le « R-core », environ 3 000 accessions) a été génotypée mais non phénotypée.
- Type de contrat
-
CDD - 3 Mois
Contrat travail - Durée du travail
-
38H30/semaine
Travail en journée
- Salaire
- Salaire brut : Mensuel de 2571.89 Euros à 2742.0 Euros sur 12.0 mois
- Indemnité transports
- Déplacements
- Déplacements : Ponctuels
Profil souhaité
Expérience
- Débutant accepté
Formation
- Bac+3, Bac+4 ou équivalents - Master en génétique quantitative Cette formation est indispensable
Compétences
- Analyser, exploiter, structurer des donnéesCette compétence est indispensable
- Programmation logicielleCette compétence est indispensable
Langue
- Anglais
Savoir-être professionnels
- Organiser son travail selon les priorités et les objectifs
- Faire preuve de rigueur et de précision
- Faire preuve d'autonomie
Informations complémentaires
- Qualification : Cadre
- Secteur d'activité : Recherche-développement en sciences humaines et sociales
Employeur
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