Connaissances :

• Recueil, analyse et traitement des données (connaissance approfondie) Informatique
appliquée (connaissance approfondie) : Programmation R, Python, SQL
• Bioinformatique : Analyse de séquences, annotations taxonomiques et fonctionnelles,
interprétation de données de masse…
• Statistiques : Description et visualisation des données, tests pairés, modèles mixtes,
modèles linéaires, ANOVA, ACP, clustering…
• Des connaissances en machine learning seraient appréciées pour le traitement de
données hétérogènes (SVM, random forest, réseaux convolutionnels …)
• Cadre légal et déontologique
• Langue anglaise : B2 à C1 (cadre européen commun de référence pour les langues)

Savoir-faire :

• Concevoir un plan d’échantillonnage
• Organiser et manipuler de grandes bases de données
• Garantir la qualité et la pertinence des outils d’analyse et des résultats
• Concevoir des outils d’analyse ouverts et pédagogiques

Aptitudes :

• Interactions indispensables avec l’ensemble des interlocuteurs
• Autonomie
• Esprit d’équipe
• Rigueur
• Excellent relationnel
• Leadership

L’équipe d’accueil est reconnue internationalement pour son expertise en médecine régénérative, basée sur la connaissance et l’utilisation des cellules stromales mésenchymateuses.

Elle a publié le premier essai sur l’utilisation des cellules stromales du tissu adipeux pour le traitement de l’ischémie critique des membres inférieurs. Elle a mis en place un processus de production de cellules et une plateforme labellisée de contrôle qualité dans le cadre de l’infrastructure nationale ECellFrance pour assurer la sécurité et le contrôle de la qualité des cellules et des tests in vivo de biosécurité des cellules thérapeutiques.

Elle a également démontré que le tissu adipeux est un réservoir physiologique et thérapeutique de cellules souches utilisables en thérapie cellulaire. Elle a mis au point un modèle très original de régénération tissulaire chez le mammifère adulte qui permet de calibrer et tester des hypothèses originales (Labit et al, Sci. Rep., 2018). Elle est à l’origine des questions biologiques qui ont conduit au premier modèle mathématique publié pour l’émergence de structure (Peurichard et al, J Theor Biol, 2017) et des processus de réparation (Peurichard et al, J Theor Biol, 2019). Elle apportera une connaissance longitudinale liée aux processus de régénération et réjuvénation.

Ce projet multi-disciplinaire est en collaboration avec des équipes de mathématiciens (IMT Toulouse, INRIA Paris) qui s’intéressent aux dynamiques collectives, à la prise de décision et à l’auto-organisation dans les systèmes complexes issus de la biologie et des sciences sociales et une équipe de physiciens (LAAS CNRS Toulouse). Les méthodes utilisées combinent l’analyse, la théorie asymptotique et les techniques numériques multi-échelles.

La réunion de ces deux équipes permettra d’allier les compétences dans la biologie des cellules souches, du stroma et de l’homéostasie tissulaire, et les récents progrès du traitement moderne des données, permettant de faire de la régénération d’organes entier un objectif réaliste et réalisable.

The scientist will be involved in a highly collaborative project between the RESTORE (« Metabolic interplay and age-associated loss of function ») and CRCT (« Oncometabolism and Drug Resistance in Acute Myeloid Leukemia ») teams. Using patient derived xenograft models well handled by the CRCT team headed by Jean-Emmanuel Sarry, the candidate will be highly involved in the establishment of a precise cellular and metabolic mapping of stromal cells and AML blasts, not only in the bone marrow but also in several extramedullary organs.

She/he will also be devoted to unravel the metabolic interactions existing between stromal cells including mesenchymal stromal cells and adipocytes, and blasts, and their role in the development of chemoresistance. Her/his work will be done in close collaboration with students and engineers working on the project, especially the bioinformatic engineer also recruited through the grant.

General responsibilities include design, implement and interpret experiments, both independently and in collaboration, and communicate research and findings in a clear and concise manner. The candidate will present the progress of the project during bi-monthly meetings between the two teams, as well as during national and international conferences.