PhD position: Bioinformatique appliquée à la protéomique

Laboratoire : Laboratoire de Bioinformatique et Protéomique (ADLab) – Pr. Arnaud Droit. Le laboratoire est spécialisé dans le développement de méthodes computationnelles avancées et d’approches d’intelligence artificielle et statistiques pour l’analyse de données massives. ADLab collabore avec des partenaires académiques et industriels à l’échelle internationale et dispose d’infrastructures de calcul de haut niveau.

Institution : Faculté de Médecine, Université Laval, Québec, Canada

Description du poste :
Le laboratoire du Pr. Arnaud Droit (ADLab) recrute un(e) étudiant(e) en bioinformatique pour travailler sur l’analyse de données de protéomique issues de spectromètres de masse de dernière génération. Cette recherche s’effectuera dans le cadre de la lutte contre l’antibiorésistance, qui représente une menace majeure pour la santé publique. Cette problématique est la conséquence de la surutilisation des antibiotiques qui favorise l’émergence de bactéries résistantes, rendant de nombreuses infections difficiles à soigner. Il est ainsi crucial de développer de nouvelles approches pour détecter et contrer ces résistances. Le ou la candidat(e) contribuera ainsi au développement d’outils informatiques pour l’analyse et la validation de données protéomiques ainsi qu’à l’application de méthodes d’apprentissage automatique pour l’identification de biomarqueurs diagnostiques dans des fluides biologiques (détection de bactéries, résistance aux traitements, etc.).

Responsabilités :

• Développer des outils d’analyse des données protéomiques.
• Concevoir et améliorer des algorithmes permettant la validation de signaux de spectrométrie de masse.
• Appliquer des approches d’apprentissage automatique pour l’identification de biomarqueurs.
• Collaborer avec des experts en bioinformatique, biologie et protéomique.
• Participer à la rédaction de publications scientifiques et à la présentation des résultats lors de conférences.

Profil recherché :

• Niveau Maitrise. Diplome obtenu ou en cours d’obtention.
• Formation en bioinformatique, informatique, biostatistiques ou domaine connexe.
• Expérience en programmation (R, Python).
• Connaissances en apprentissage automatique et traitement de données biologiques.
• Intérêt pour l’analyse de données massives en protéomique.
• Autonomie, rigueur scientifique et capacité à travailler en équipe multidisciplinaire.
• Parle un Francais courant

Atouts :

• Expérience avec des logiciels de traitement de données protéomiques.
• Connaissances en protéomique et/ou spectrométrie de masse