Étudiant(e) à la maîtrise en bioinformatique / Master’s student in Bioinformatics

The English version follows the French.

Laboratoire : Le laboratoire de recherche en oncologie pulmonaire intégrative et translationnelle à l’Institut Universitaire de Cardiologie et de Pneumologie de Québec (IUCPQ) – Université Laval (Faculté de Médecine) comprend une équipe multidisciplinaire composée de pathologistes thoraciques et moléculaires, généticiens, biologistes computationnels, bioinformaticiens, professionnels de recherches et étudiants gradués. Il est situé dans un centre de recherche de renommée internationale au sein duquel travaillent en collaboration des chercheurs impliqués en recherche fondamentale, en oncologie, en chirurgie thoracique et en pneumologie. Les membres du laboratoire travaillent en étroite collaboration avec les équipes cliniques de l’IUCPQ, la biobanque institutionnelle et des équipes de l’industrie pharmaceutique et des biotechnologies pour répondre à de grands enjeux ciblés sur les besoins des patients. Les projets du laboratoire intègrent l’analyses de multiples jeux de données -omiques, comme la transcriptomique et la protéomique spatiale, afin de répondre à des questions cliniques centrées sur les besoins des patients.

Poste : Nous cherchons un étudiant(e) à la maîtrise pour intégrer notre équipe de recherche à l’automne 2025 ou l’hiver 2026. L’étudiant(e) sera encouragé(e) à faire un stage rémunéré de 3 mois débutant à l’été 2025 avant le début de sa maîtrise. L’étudiant(e) travaillera sous la supervision des Dr. Fabien Lamaze (biologiste computationnel, chercheur associé), Dr. Sébastien Renault (bioinformaticien) et Dre. Andréanne Gagné (pathologiste et chercheur).

Description du projet : L’étudiant(e) sera impliqué(e) dans un projet de recherche translationnel sur un sous-type de cancer du poumon très agressif pour lequel il y a peu d’options thérapeutiques, soit les carcinomes à petites cellules du poumon (SCLC). Récemment, des analyses transcriptomiques ont permis de classer les SCLC en quatre sous-groupes qui ont une valeur potentiellement pronostique et thérapeutique. L’objectif est de corréler ces sous-groupes avec le pronostic des patients et d’identifier leurs mécanismes de régulation. Ceci permettra de mieux comprendre la biologie de ces tumeurs afin de mieux prédire le comportement clinique des tumeurs, trouver des mécanismes potentiels à des thérapies existantes et/ou découvrir de nouvelles avenues thérapeutiques. Via la biobanque institutionnelle, l’équipe a accès à une large cohorte unique et bien caractérisée. Ceci permettra à l’étudiant(e) sélectionné(e) de travailler sur l’analyse des données en utilisant des outils de bioinformatique, d’apprentissage machine, de transcriptique, de transcriptomique spatiale et de pathomique.

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Lab: The Integrative and Translational Lung Oncology Research Laboratory at the Institut Universitaire de Cardiologie et de Pneumologie de Québec (IUCPQ) – Université Laval (Faculty of Medicine) is a multidisciplinary team composed of thoracic and molecular pathologists, geneticists, computational biologists, bioinformaticians, research professionals, and graduate students. The lab is located within a world-renowned research center where researchers in basic science, oncology, thoracic surgery, and pulmonology collaborate closely. The lab works in tight collaboration with IUCPQ’s clinical teams, the institutional biobank, as well as pharmaceutical and biotechnology industry partners to address major challenges focused on patient needs. Projects integrate the analysis of multiple -omics datasets, such as transcriptomic and spatial proteomic mapping, to answer clinically driven, patient-centered questions.

Position: We are seeking a Master’s student to join our research team starting in Fall 2025 or Winter 2026. The student will be encouraged to complete a paid 3-month internship beginning in Summer 2025 prior to starting their Master’s. The student will work under the supervision of Dr. Fabien Lamaze (Computational Biologist, Associate Researcher), Dr. Sébastien Renault (Bioinformatician), and Dr. Andréanne Gagné (Pathologist and Researcher).

Project Description: The student will be involved in a translational research project focused on a highly aggressive subtype of lung cancer with limited therapeutic options: small cell lung carcinoma (SCLC). Recent transcriptomic analyses have classified SCLC into four molecular subtypes with potential prognostic and therapeutic relevance. The project’s objective is to correlate these subtypes with patient outcomes and identify their regulatory mechanisms. This work aims to improve our understanding of SCLC biology to better predict clinical behavior, uncover mechanisms exploitable by existing therapies, and potentially discover new therapeutic avenues.Through the institutional biobank, the team has access to a large, unique, and well-characterized cohort. The selected student will work on data analysis using bioinformatics, machine learning, transcriptomics, spatial transcriptomics, and pathomics tools.

• Procéder à des analyses à partir de données brutes de séquençage d’ARN, de données spatiales (CyTOF, Visium HD) et de données en pathomique (H&E, IHC)
• Bâtir des modèles statistiques et d’apprentissage machine intégrant les différentes sources de données et d’informations cliniques
• Participer à l’interprétation des résultats et la création de figures
• Compléter une revue de littérature
• Participer à la rédaction de résumés pour présentation de résultats dans le cadre de conférences et écriture d’article scientifique.

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• Perform analyses on raw RNA sequencing data, spatial data (CyTOF, Visium HD), and pathomics data (H&E, IHC).
• Develop statistical and machine learning models integrating various data sources and clinical information.
• Participate in result interpretation and figure generation.
• Conduct a literature review related to the project.
• Contribute to writing abstracts for conference presentations and scientific manuscripts.

• Baccalauréat en bioinformatique, informatique, biostatistiques, sciences computationnelles ou domaine similaire, en cours d’obtention ou obtenu.
• Compétences dans des langages de script (Python, R, bash).
• Connaissances de bases en statistiques.
• Capacité à travailler en équipe, volonté d’apprendre et rigueur scientifique.
• Niveau de connaissance du français minimal nécessaire pour l’Université Laval (https://www.ulaval.ca/experience-ulaval/planifiez-vos-etudes/conditions-dadmission)
• Une expérience en analyse de données de transcriptome, en analyses spatiales, en analyses statistiques, en apprentissage machine ou dans un projet translationnel ou lié à l’oncologie constitue un atout.
• Savoir bâtir une base de données sera considéré comme un atout.

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• Bachelor’s degree (completed or in progress) in bioinformatics, computer science, biostatistics, computational sciences, or a related field.
• Proficiency in scripting languages (Python, R, Bash).
• Basic knowledge of statistics.
• Ability to work in a team, willingness to learn, and scientific rigor.
• Minimum French language proficiency required by Université Laval (https://www.ulaval.ca/en/ulaval-experience/plan-your-studies/admission-requirements ).
• Experience in transcriptomic data analysis, spatial analyses, statistical analyses, machine learning, or work on a translational or oncology-related project is an asset.
• Database development skills will be considered an asset.