Offre de CDD Postdoc (24 mois)

Offre de CDD Postdoc (24 mois) : Détection de la sélection polygénique dans les réseaux de régulation de l’expression des gènes. L’équipe GEvAD recrute un•e postdoc (12 mois renouvelable) dans le cadre de l’ANR NETWITS

  • Localisation: équipe GEvAD, GQE-Le Moulon, IDEEV, Gif-sur-Yvette (91)
  • Durée : CDD 12 mois renouvelable à partir de Mars 2024
  • Salaire Brut : 2643€ - 3342€ selon expérience
maize

Mots clefs : génétique des populations, sélection polygénique, adaptation du maïs, déficit hydrique

Contexte et environnement de travail

Vous serez accueilli au sein de l’équipe GEvAD, dans l’UMR Génétique Quantitative et Évolution (GQE) - Le Moulon (Gif-sur-Yvette, France). L’équipe combine diverses approches (expérimentations, modélisation, génétique des populations, génomique, biologie des systèmes) pour comprendre des mécanismes évolutifs à l’origine de la domestication et de l’adaptation des plantes domestiquées à leur environnement. GQE fait partie de l’Institut Diversité, Écologie, Évolution du Vivant situé sur le campus de l’Université Paris-Saclay. Le travail du•de la postdoc s’intègrera dans le projet ANR JCJC NETWITS mené par M. Fagny.

Contexte scientifique et question de recherche

L’ANR NETWITS s’intéresse au rôle de la régulation de l’expression des gènes dans la réponse du maïs au déficit hydrique. La tolérance du maïs au déficit hydrique dépend fortement de son génotype. Ce caractère polygénique est déterminé par plusieurs dizaines de gènes et la régulation de leur expression joue probablement un rôle majeur dans ce processus. Ces gènes et leurs régions régulatrices interagissent dans un réseau complexe. La relative adaptation du maïs au déficit hydrique qui caractérise le climat tempéré européen a donc pu se faire en mobilisant différentes parties du réseau de régulation de l’expression des gènes. Cependant, la détection de signatures de sélection au sein de réseaux de régulation et l’identification des différentes voies possibles d’adaptation reste une question ouverte en génétique des populations. Le•a postdoc spécialiste en génétique des populations aura pour objectif de développer un pipeline permettant de détecter les signatures de sélection polygénique dans un contexte d’épistasie et de pléiotropie, afin d’étudier le lien entre structure des réseaux de régulation de l’expression des gènes et sélection. Il•Elle utilisera l’adaptation du maïs au déficit hydrique comme modèle. Il•Elle participera à l’encadrement de stagiaires de niveau licence et/ou master. Il•Elle travaillera en étroite collaboration avec le•la postdoctorant•e recrutée dans le cadre de NETWITS.

carte

Missions

  • Simuler divers scénarios de sélection polygénique touchant la régulation de l’expression de gènes ;
  • Développer un pipeline de détection des signatures de sélection polygénique ;
  • Tester la puissance statistique de ce pipeline et sa sensibilité à divers effets confondants ;
  • Appliquer ce pipeline à des données génomiques et transcriptomiques de maïs soumis à un déficit hydrique ;
  • Préparer des données en vue de leur publication dans des répertoires en libre accès (dataverse INRAE) ;
  • Contribuer à l’écriture de publications.

Compétences et aptitudes requises:

  • Doctorat ;
  • Formation souhaitée: Génétique des populations théorique et/ou appliquée
  • Compétences et aptitudes requises: - Modélisation de populations forward-in-time, calcul de statistiques résumés ; - Bioinformatique : programmation en python, shell, R, SLiM, utilisation d’un cluster de calcul ; - Rédaction d’articles scientifiques ; - Gestion de données scientifiques dans le respect du cadre FAIR ; - Anglais écrit et parlé : niveau B1 à B2 (cadre européen commun de référence pour les langues)
  • Des connaissances en biologie des systèmes / réseaux de régulations de l’expression des gènes sont un plus, mais ne sont pas nécessaires

Pour postuler :

Envoyer un CV accompagné d’une lettre de motivation et les coordonnées de deux référents à l’adresse maud.fagny@inrae.fr.

Bibliographie

Fagny & Austerlitz, Trends In Genetics, 2023