Thèse de doctorat en modélisation moléculaire et apprentissage ma (H/F) 06 - Nice
Offre n° 204LSMH
Thèse de doctorat en modélisation moléculaire et apprentissage ma (H/F)
06 - Nice - Localiser avec Mappy
Actualisé le 25 février 2026
Au sein de l'équipe SPACE (Simulations, Parfums, Arômes, Cosmétique, Evolution) de l'Institut de Chimie de Nice (UMR 7272 CNRS - Université Côte d'Azur), le groupe ChemSenSim développe une recherche pluridisciplinaire sur les bases moléculaires des sens chimiques. Comprendre l'écologie chimique d'un animal exige une connaissance approfondie des odeurs qu'il perçoit et de leurs effets. Ce projet s'appuie sur des approches computationnelles et vise à décrypter la fonction des récepteurs olfactifs chez les insectes. Ce faisant, nous pourrons identifier de nouveaux semio chimiques capables de moduler le comportement des insectes et développer des méthodes de lutte biologique plus efficaces. Ce projet de doctorat vise à élucider les mécanismes moléculaires sous-jacents à la détection des phéromones par les récepteurs olfactifs, appartenant à la famille des canaux ioniques, et à identifier de nouveaux composés actifs par simulations moléculaires. Deux stratégies complémentaires seront mises en œuvre : le criblage virtuel basé sur la structure (simulations d'amarrage moléculaire et dynamique moléculaire) et le criblage virtuel basé sur les ligands (modèles d'apprentissage automatique). Nous avons récemment démontré la faisabilité de l'identification de nouvelles molécules bioactives par des techniques d'apprentissage automatique (1,2) et des approches basées sur la structure (3), et que les simulations de dynamique moléculaire peuvent reproduire la dynamique des récepteurs pertinente pour l'événement de liaison (4). Les ligands prédits seront évalués expérimentalement par nos partenaires de recherche (iEES Versailles, IBS Grenoble). Vous possédez un master en chimie computationnelle, simulations moléculaires, bioinformatique ou un domaine connexe Vous maîtrisez les techniques de modélisation moléculaire, les algorithmes d'apprentissage automatique et les langages de programmation comme Python Vous êtes collaboratif, avec d'excellentes compétences en communication et une passion pour la recherche interdisciplinaire Vous aimez relever des défis complexes, travailler à l'interface de la biologie, de la chimie et de l'informatique, et publier vos résultats dans des revues de premier plan Le/la candidat(e) doit être titulaire d'un master en chimie, physique ou biologie et posséder une expérience des techniques de modélisation moléculaire. Une bonne maîtrise du calcul scientifique sous Linux et des compétences en programmation seront fortement appréciées. La recherche doctorale se déroulera à l'Institut de Chimie de Nice (UMR 7272 CNRS-UniCA) au sein du groupe ChemSenSim. Le/la candidat(e) bénéficiera d'un réseau de collaborations nationales et internationales établi. Il est indispensable que le(la) candidat(e) ait des acquis en : simulation moléculaire et criblage virtuel (dynamique moléculaire, docking, .) apprentissage automatique analyse de données Le(la) candidat(e) doit également avoir : des qualités relationnelles et rédactionnelles des capacités d'adaptation une bonne maîtrise de l'anglais
- Type de contrat
-
CDD - 36 Mois
Contrat travail - Durée du travail
-
35H/semaine
Travail en journée
- Salaire
- Selon profil
Profil souhaité
Expérience
- 5 An(s)Cette expérience est indispensable
Compétences
- Concevoir et préparer les cours, les travaux dirigés ou les travaux pratiques
- Diriger des travaux de recherche (thèse, mémoire d'études...)
- Enseigner, transmettre des connaissances, développer des compétences
Savoir-être professionnels
- Organiser son travail selon les priorités et les objectifs
- Faire preuve de rigueur et de précision
- Etre ouvert aux changements
Informations complémentaires
- Qualification : Cadre
- Secteur d'activité : Enseignement supérieur
Employeur
UNIVERSITE COTE D AZUR
0 salarié (n'ayant pas d'effectif au 31/12 mais ayant employé des salariés au cours de l'année de référence)
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