CRCN Intelligence artificielle, statistique et réseaux de signalisation cellulaire

When:
04/03/2021 – 05/03/2021 all-day
2021-03-04T01:00:00+01:00
2021-03-05T01:00:00+01:00

Offre en lien avec l’Action/le Réseau : – — –/– — –

Laboratoire/Entreprise : Physiologie de la Reproduction et des Comportement
Durée : illimité
Contact : romain.yvinec@inrae.fr
Date limite de publication : 2021-03-04

Contexte :
L’Unité Mixte Physiologie de la Reproduction et des Comportements située à Nouzilly, près de Tours, mène des recherches fondamentales et appliquées sur la fonction de reproduction et sur les comportements sexuels et sociaux, chez les animaux d’élevage et des animaux modèles.
Au sein de cette unité, vous rejoindrez l’équipe Biologie & Bioinformatique des Systèmes de Signalisation, composée de 13 membres permanents. Les travaux de cette équipe visent à apporter des connaissances fondamentales sur les réseaux de signalisation cellulaire induits par les récepteurs couplés aux protéines G impliqués dans la reproduction et les interactions sociales. Les applications de ces travaux contribueront à développer de nouvelles approches pharmacologiques chez les animaux d’élevage et chez l’Homme.
Vous compléterez les compétences de l’équipe en biologie des systèmes et en intelligence artificielle appliquée à la biologie de la signalisation cellulaire et serez en en étroite collaboration avec l’équipe-projet commune INRAE-INRIA-CNRS MUSCA (Dynamiques de populations multi-échelles dans les systèmes physiologiques) à laquelle une partie de votre équipe d’accueil se rattache.

Sujet :
Les grandes étapes de votre projet consisteront à (i) développer une inférence statistique des réseaux de signalisation d’intérêt par fouille automatique de texte et de bases de données disponibles dans la littérature ; (ii) relier l’état d’un réseau de signalisation à un destin cellulaire et à un état physiologique, par des méthodes d’apprentissage profond ; (iii) prédire les effets de perturbations de ces réseaux, leur dynamique et leurs conséquences physiologiques en combinant modélisation mathématique et apprentissage-machine, dans la continuité des modèles multi-échelles développés dans l’équipe.
A court terme, la priorité sera de comprendre les mécanismes par lesquels le réseau de signalisation de l’hormone FSH (follicle-stimulating hormone) contrôle les transitions prolifération/différenciation qui jouent un rôle-clé dans la fonction de reproduction. Pour cela, une première étape consistera à mieux caractériser l’évolution temporelle du réseau de signalisation de la FSH au cours de la gamétogenèse.

Profil du candidat :
Concours ouvert aux candidats titulaires d’un doctorat ou équivalent.
Le projet nécessite des compétences avancées en biologie des systèmes, de solides connaissances en intelligence artificielle (apprentissage machine, traitement automatique du langage, système expert, etc.) et en statistique (inférence, apprentissage). Une expérience dans le domaine de la modélisation des réseaux biologiques sera considérée favorablement, ainsi que, plus généralement, dans la modélisation computationnelle du vivant.
La maîtrise de l’anglais à l’écrit et à l’oral et une expérience internationale sont fortement souhaitées. Si le/la lauréat/e n’avait toutefois pas encore effectué de séjour à l’étranger, il/elle devra en réaliser un à l’issue de l’année de stage.

Formation et compétences requises :
Doctorat

Adresse d’emploi :
Physiologie de la Reproduction et des comportements
37380 NOUZILLY
France

Candidature: https://jobs.inrae.fr/concours/concours-charges-recherche-classe-normale-profil-h-f/cr-2021-phase-2