Ingénieur-e en traitement de données génomiques et épigénomiques

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Présentation d'INRAE

INRAE, Institut national de recherche pour l’agriculture, l’alimentation et l’environnement, est un organisme public de recherche qui réunit 12 000 collaborateurs au sein de 272 unités réparties sur 18 centres en France. Premier organisme mondial spécialisé sur l’ensemble agriculture – alimentation – environnement, INRAE joue un rôle clé pour accompagner les transitions nécessaires face aux grands défis planétaires.

Face à l’augmentation de la population, aux enjeux de sécurité alimentaire, au changement climatique, à la raréfaction des ressources et au déclin de la biodiversité, INRAE s’engage à développer des solutions scientifiques et à accompagner l’évolution des pratiques agricoles, alimentaires et environnementales.

Environnement de travail, missions et activités

Vous intégrerez l'unité PHIM qui déploie des recherches sur la santé des végétaux (>200 agents, 16 équipes). Vous exercerez l’essentiel de vos activités dans les équipes BLAST (40 %) et DefensiRNA (40 %) dont les projets ont pour cœur les approches de pangénomique et d’épigénomique pour décrypter l’évolution des communications inter-règnes et fournir des outils de diagnostic. BLAST étudie les bases génomiques et l'évolution des interactions plantes / champignons et champignons / bactéries. DefensiRNA étudie le rôle des sARN dans les communications virus / vecteurs / plantes. Les approches Omiques s’intensifiant dans PHIM, 10% de votre activité sera consacrée à l’animation collaborative bioinformatique de l’unité et aux activités de la plateforme locale inter-unités SouthGreen. Vous transférerez votre expertise à plus large échelle en dédiant 10% de votre temps au CATI BARIC d’INRAE qui assure le partage des compétences en (épi)génomique des plantes et des bioagresseurs.
Vous mettrez en œuvre et déploierez des outils et méthodes de traitement et d’analyse automatisés, combinés et intégratifs de différents types de données Omiques pour deux équipes de l’unité PHIM qui travaillent sur les dialogues moléculaires régissant les interactions inter-règnes plantes/pathogènes/vecteurs. Ces outils serviront à (i) exploiter l’information pangénomique générée à l’échelle d’une espèce donnée, (ii) prédire de façon experte les éléments (épi)génomiques impliqués dans les dialogues inter-règnes, et (iii) prédire les réseaux d’interaction dans lesquels ces éléments (épi)génomiques sont impliqués. Vous assurerez la veille technologique et l’actualisation des outils, méthodes et pratiques déployés, et leur transfert vers les collègues de PHIM (via le collectif bioinformatique de l’unité), d’autres unités montpelliéraines (via la plateforme SouthGreen) et d’INRAE (via le CATI BARIC). Vous vous formerez régulièrement pour importer et ajuster les outils et méthodes appropriés et les implémenter dans des procédures automatisées, optimisées et génériques, et rédigerez les protocoles d’utilisation. Vous aurez un rôle de conseil sur le choix de méthodologies lors de l'élaboration des projets scientifiques et dans leur mise en œuvre. Vous sécuriserez et pérenniserez les procédures, protocoles et données pour en assurer la totale traçabilité. Vous élaborerez les plans de gestion des données permettant leur mise en accès selon les principes FAIR de science ouverte.
Les approches Omiques sont incontournables pour la compréhension des interactions plantes/environnement. Vous serez rattaché-e à deux équipes qui génèrent de larges jeux de données de ce type sur différents organismes. Vous déploierez des outils pour exploiter de façon intégrée l’information contenue dans ces jeux de données, pour identifier les différents éléments génomiques impliqués dans les dialogues inter-règnes (gènes fongiques, génomes viraux, petits ARN = sARN mobiles, gènes cibles des sARN, modifications épigénétiques), et prédire les réseaux qui les interconnectent. Pour l’équipe BLAST, vous mettrez en œuvre pour plusieurs espèces fongiques des méthodes de graphes de pangénomes pour intégrer l’information génomique (variations structurales, de séquences) à l’échelle spécifique. Vous utiliserez ces graphes pour l’identification et l’annotation experte des gènes et familles d’intérêt (effecteurs du pouvoir pathogène fongique, récepteurs de l’immunité fongique) en utilisant différents critères (homologie de séquence, de structure), et pour fournir aux chercheurs les données permettant d’en étudier l’évolution par des méthodes de génomique des populations. Pour l’équipe DefensiRNA, à partir de larges jeux de données sARN-omiques, transcriptomiques, ARN-dégradomiques et de séquençage Nanopore direct, vous mettrez en œuvre des outils de prédiction des sARN impliqués dans les communications virus-plante-vecteur, d´identification des cibles des sARN mobiles, et d’inférence des mécanismes de défense basés sur l'ARN interférence et les modifications épigénétiques. Les méthodes que vous déploierez sont d’intérêt collectif pour l’unité et pour INRAE. Vous contribuerez activement à leur diffusion à l’échelle locale via le collectif d’entraide et d’échange en bioinformatique de PHIM et la plateforme collaborative montpelliéraine Southgreen (https://www.southgreen.fr/), et à l’échelle de l’Institut via votre participation au CATI BARIC (https://www.cesgo.org/catibaric/).

Le poste ouvre droit à une prime informatique dont le niveau sera déterminé en fin de campagne, sous réserve que le/la candidat-e retenu-e réponde aux conditions d'attribution de ladite prime.

Formations et compétences recherchées

Les compétences bioinformatiques indispensables sont une connaissance poussée des problématiques d’analyse de données Omiques massives (échantillonnages, variabilité) ; la maîtrise des langages et outils Python, R, Rshiny, git, Singularity, Snakemake ; la maîtrise des systèmes d'exploitation Linux, architectures client/serveur, infrastructures de calcul et techniques d'optimisation.
Des compétences sont requises pour dialoguer avec des interlocuteurs variés parfois non francophones (anglais niveau 2) et pour transmettre son savoir-faire de façon adaptée et didactique.
Une formation en analyse de données de séquençage haut débit (Illumina, Nanopore, PacBio) pour la génomique, l’épigénomique et la transcriptomique, est indispensable.
La connaissance et l’application des bonnes pratiques de programmation informatique, d’utilisation de clusters de calcul et de gestion des données selon les principes FAIR, sont nécessaires.
Une formation additionnelle en biologie moléculaire sera appréciée.