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Le Laboratoire d’Écologie Alpine (LECA) est une Unité Mixte de Recherche (UMR) du CNRS, de l’Université Grenoble Alpes (UGA) et de l’Université Savoie Mont-Blanc (USMB), membre de l’Observatoire des Sciences de l’Univers de Grenoble (OSUG).

Les recherches du LECA visent à comprendre les mécanismes à l’origine de la biodiversité, à comprendre sa dynamique et décrypter son rôle dans le fonctionnement des socio-écosystèmes, à prédire sa réponse aux pressions anthropiques (changements climatique et d’usage des terres, pollution, invasions biologiques,…) avec un focus particulier sur les milieux alpins.

Pour en savoir plus : https://leca.osug.fr/

Vous travaillerez sous la supervision de Thibaut Capblancq et d'Olivier François, tous deux enseignant-chercheur à l’UGA et experts reconnus en modélisation statistique et méthodes d’association génotype–environnement (GEA).

Cette collaboration vous offrira d’excellentes opportunités en matière de mentorat, de développement technique et d’exposition à des recherches de pointe en génomique écologique.

Vous développerez et mettrez en œuvre un cadre statistique pour :

• Identifier les bases génétiques de l’adaptation locale au climat
• Estimer la mal-adaptation des populations face au changement climatique

Des données simulées et empiriques seront utilisées pour évaluer le potentiel de cette approche dans le cadre de la génomique écologique prédictive.

Au cours de ce projet, vous serez amené à :

• Développer un modèle d’analyse de médiation intégrant phénotypes, génotypes et variables environnementales afin de détecter des signaux d’adaptation locale
• Réaliser des études de simulation pour évaluer les forces et limites du modèle
• Appliquer le modèle à des jeux de données réels
• Évaluer le potentiel de cette approche pour prédire la mal-adaptation des populations dans les climats futurs
• Écrire des articles scientifiques valorisant les résultats obtenus
• Présenter ses résultats lors de conférences
• Participer à l’organisation d’une école thématique ou atelier de perfectionnement à différentes approches en génomique écologique
  
  

•  Fort intérêt pour la modélisation statistique et la génomique écologique ou évolutive

Le profil idéal pourra relever de l’un des deux parcours suivants :

Un.e biologiste avec un goût prononcé pour le développement méthodologique et la modélisation quantitative ou un profil statisticien(ne) / data scientist avec un fort intérêt pour la biologie évolutive et la génomique.