Ingénieur-e biologiste en traitement de données F/H

MissionsL’ingénieur devra réaliser une analyse basée sur des données de single-cell. Cela inclura traiter les données à l’aide du logiciel CellRanger puis les analyser avec le package R Seurat pour identifier des signature biologique associé à une « absence de réponse au traitement », une « réponse insuffisante au traitement », ou une « rechute du patient ». En parallèle, le framework MOFA+ sera utiliser pour réaliser une analyse non supervisée utilisant des données multi-omiques dont celle du single cell.Nantes Université est un établissement public d’enseignement supérieur et de recherche qui propose un modèle d’université inédit en France unissant une université, un hôpital universitaire (CHU de Nantes), un institut de recherche technologique (IRT Jules Verne), un organisme national de recherche (Inserm) et des grandes écoles (Centrale Nantes, École des Beaux-Arts Nantes Saint-Nazaire, École d’Architecture de Nantes). Activités principalesCes acteurs concentrent leurs forces pour développer l’excellence de la recherche nantaise et offrir de nouvelles opportunités de formations, dans tous les domaines de la connaissance.Durable et ouverte sur le monde, Nantes Université veille à la qualité des conditions d’études et de travail offertes à ses étudiantes, étudiants et personnels, pour favoriser leur épanouissement sur tous ses campus de Nantes, Saint-Nazaire et La Roche-sur-Yon.·  Le CR2TI est une Unité Mixte de Recherche de l’Inserm et de Nantes Université basée sur le campus du CHU de Nantes et le bâtiment IRS2. Il est constitué de 6 équipes de recherche pour un total de 230 personnes (chercheurs, enseignants-chercheurs, cliniciens, étudiants, ingénieurs, techniciens) principalement dédiées au décryptage des mécanismes immunologiques et à l'amélioration du diagnostic et des traitements dans les domaines de la transplantation d’organes, des maladies inflammatoires, auto-immunes et des maladies infectieuses.·   L’équipe 6 se spécialise dans l’étude des relations hôtes-pathogène pour mieux comprendre les réponses immunitaires causées par des infections virales ou bactériennes. Ici, nous collaborons avec Sophie Conchon (Inserm UMR 1064) sur le projet Prediction of Treatment Efficacy and Risk of Relapse for Autoimmune Hepatitis (PRETERRAH). Ce projet a pour objectif de créer un modèle permettant d’évaluer la réponse au traitement d’individus atteints d’hépatite auto-immune, permettant d’adapter leur traitement si nécessaire pour augmenter le nombre de patient en rémission.