[Postdoc] Exploration des génomes de champignons symbiotiques forestiers et analyses fonctionnelles de données métatranscriptomiques

Contexte de la recherche

Dans le cadre de ses recherches sur la biologie et l’écologie des interactions forestières, l’UMR IaM contribue à l’annotation fonctionnelle de séquences (meta)génomiques fongiques et végétales. Elle développe ainsi une série de programmes de recherche reposant (1) sur l’analyse comparative de génomes et transcriptomes fongiques et (2) l’étude des métagénomes et métatranscriptomes des sols forestiers (projets JGI : CSP #305 ‘Exploring the Genome Diversity of Mycorrhizal Fungi to Understand the Evolution and Functioning of Symbiosis in Woody Shrubs and Trees’, CSP#978 ‘Mycorrhizal Genomics Initiative: Exploring the Symbiotic Transcriptomes’ et CSP#570 ‘Metatranscriptomics of Forest Soil Ecosystems’).

Projet de recherche

Le projet de recherche s’inscrit dans le cadre des programmes de génomique comparative et de métagénomique de l’équipe d’Ecogénomique des Interactions de l’UMR IaM. Il s’agit d’identifier et de caractériser les déterminants génétiques impliqués dans les interactions symbiotiques entre champignons mycorhiziens et arbres forestiers par l’analyse comparative de jeux de données génomique, transcriptomique et métatranscriptomique. Ces dernières années, les efforts conjoints de l’UMR IaM et du JGI (Joint Genome Institute) ont permis d’assembler et d’annoter le génome d’une trentaine de champignons symbiotiques. Les analyses bioinformatiques conduites dans le présent projet cibleront plus particulièrement les enzymes de dégradation de la lignocellulose (CAZymes et FOLymes) de ces génomes fongiques afin de constituer une base de données de référence et de mieux comprendre leur régulation. Ces données permettront aussi l’annotation et l’analyse conjointe des séquences de métatranscrits eucaryotiques environnementaux. Les analyses bioinformatiques des données d’expression (transcriptomiques et métatranscriptomiques) nécessitent la mise au point de procédures informatiques dédiées aux jeux de données massifs, mais également le transfert des outils et programmes d’analyse transcriptomique vers la métatranscriptomique.

Approches methodologiques

- (Méta)génomique comparative des répertoires de gènes.

- Traitement informatique des données de séquençages 454 et Illumina (HiSeq et MiSeq).

- Quantification de l’expression des gènes fongiques (trimming, mapping, normalisation)

- Expression différentielle et analyse des réseaux de co-expression

- Mise en forme des données par des outils de visualisation et analyses statistiques basiques.

Profil

- Doctorat Biologie, Informatique ou équivalent

- Maîtriser les langages Perl et Python, le développement orienté objet, les bases de données (MySQL, PostgreSQL)

- Bonnes connaissances des environnements UNIX

- Solides bases en biologie et en biostatistiques, pour la valorisation de données.

- Bon sens relationnel, esprit d’équipe et autonomie.