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Le GIN est un centre de recherche INSERM/UGA dédié à l’étude du système nerveux central en conditions normales et pathologiques. Les pathologies étudiées sont, entre autres, la maladie de Parkinson, l’épilepsie, la maladie d’Alzheimer, la maladie de Huntington. Le centre rassemble environ 250 personnes (chercheurs, enseignants-chercheurs, ingénieurs, étudiants, cliniciens) réparties en 13 équipes allant du moléculaire à l’intégré, de la recherche pré-clinique à la clinique.

Le LJK est un centre de recherche CNRS/ Université Grenoble Alpes (UGA)/INRIA dédié aux mathématiques appliquées et informatique. Le laboratoire rassemble plus de 300 personnes et est constitué de quatre services et trois départements scientifiques, ces derniers regroupant dix-sept équipes de recherche.

Au GIN, vous travaillerez sous l’autorité de Florence Fauvelle (métabolomique et métabolisme par méthodes de Résonance Magnétique Nucléaire (RMN)) et de Sabrina Boulet (spécialiste des modèles animaux de la maladie de Parkinson). L’équipe de Florence Fauvelle «Neuroimagerie fonctionnelle et perfusion cérébrale », composée d’une trentaine d’agents (7 permanents, et doctorants/CDD), et dirigée par B. Lemasson et T. Christen, a pour but de développer des biomarqueurs d’imagerie innovant (imagerie IRM essentiellement). L’équipe de Sabrina Boulet, « physiopathologie de la motivation » dirigée par S. Carnicella, composée d’une dizaine d’agents (3 permanents, doctorants et post-doctorants), a pour principal objectif de comprendre les mécanismes physiopathologiques qui sous-tendent le développement de symptômes neuropsychiatriques associés aux maladies neurodégénératives comme la maladie de Parkinson (MP).

Au LJK, vous travaillerez dans l’équipe « Statistiques pour le vivant et l’homme » sous l’autorité de A. Cleynen. Cette dernière est spécialiste du développement de méthodes statistiques pour l’analyse de données biologiques, avec un focus sur la biologie computationnelle et les méthodes de biologie à haut débit. Notamment, dans ses projets récents, elle a développé des méthodes, impliquant en partie du Deep learning, pour l’analyse de données issues de séquençage haut débit (technologie Nanopore).

Vous serez amené à l'Analyse biostatistique de données métabolomiques et cliniques hétérogènes pour la généralisation d’un biomarqueur de la maladie de Parkinson.

• Mise en œuvre d’approches d’intégration de données hétérogènes (biologiques et cliniques, démographiques).
• Analyse statistique et modélisation : analyses exploratoires, analyses multivariées, clustering, réduction de dimension, identification de signatures biologiques et découverte de biomarqueurs.
• Développement de pipelines reproductibles : création et maintenance de workflows d’analyse sous R/Python
• Interaction avec l’équipe : échanges réguliers avec biologistes, participation aux réunions de projet.

Spécificités du poste :

2 équipes/2 lieux de travail : un au LJK (Saint-Martin d’hères), un au GIN (La Tronche)

• Maîtrise des concepts et méthodes en bio-informatique, biostatistiques et analyse de données omiques
• Solides compétences en R et/ou Python (ou autre langage de programmation adapté à l'analyse de données)
• Bonne compréhension des principes de la biologie des systèmes ; des connaissances en neurosciences seraient un atout
• Rigueur scientifique et sens de la qualité
• Esprit d'analyse et de synthèse
• Autonomie et capacité à piloter des projets d'analyse de données
• Aptitude à travailler au sein d'équipes pluridisciplinaires associant biologistes, cliniciens et data scientists
• Excellentes qualités relationnelles et de communication, à l'écrit comme à l'oral.
• Sens de l'organisation, gestion des priorités et capacité d'adaptation
• Force de proposition et aptitude à anticiper et résoudre les problématiques techniques ou scientifiques

Formation, diplôme, expérience souhaitée :

Minimum bac + 5 biostatistique/bio-informatique appliquée à la biologie.

Expérience en data science appliquée aux sciences biomédicales, voire en analyse de données omiques (transcriptomique, protéomique, métabolomique etc.).

Connaissance de la biologie souhaitée.

Expérience de débutant à 2 ans.