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Récupération automatique de l’information fonctionnelle associée à des données omiques

Description: 

Master 2 - 6 mois

Contexte du stage :

Les approches multiomiques cherchent à appréhender le vivant dans sa complexité, en intégrant des données de sources et de niveaux différents, comme la génomique, la transcriptomique, la protéomique et la métabolomique. Ces approches sont essentielles pour l’identification de biomarqueurs ou la mise en évidence de mécanismes impliqués dans des stress ou des maladies.

De nombreuses méthodes multivariées sont proposées dans ce cadre, comme par exemple l’analyse factorielle multiple ou l’analyse de coinertie. Une des difficultés liées à ces analyses est la compréhension biologique des résultats, à partir de listes de variables (gènes, métabolites,…), qu’il faut interpréter à la lueur de la connaissance a priori que l’on a des fonctions, mécanismes et pathways associés à ces variables. Cette étape interprétative (analyse fonctionnelle), réalisée après l’analyse de données proprement dite, est souvent longue et fastidieuse. L’objectif de ce stage est l’utilisation de ces connaissances directement dans l’analyse de données, à travers leur codification, leur quantification et leur intégration dans l’analyse.

 

Objectif du stage :

  • La création de pipelines bioinformatiques qui permettront de récupérer et rassembler automatiquement des informations fonctionnelles (termes GO (Gene Ontology), pathways etc) ainsi que d’automatiser la recherche de liaisons biologiques entre gènes et métabolites à partir de bases de données et de la bibliographie.
  • La création, en sortie du pipeline, d’une matrice d’association gène * métabolite.
  • L’étude des modalités d’introduction de cette matrice dans des analyses d’intégration de données.

Pour ce faire, on s’appuiera au cours de ce stage sur des données de transcriptome et de métabolome obtenues dans le cadre d’une expérimentation sur des lignées de volaille.

Type de l'offre: 
Date limite de la candidature: 
01/04/2020
Période d'emploi: 
01/01/2020 - 30/06/2020
Email du contact: 
Unité de recherche d'affectation: 
Localisation CR INRA: