진학프로석·박사 채용 접수 플랫폼

MISSIONS
Dans le cadre du projet ERC EvoGenArch, améliorer notre capacité à étudier l'architecture génétique des caractères complexes, en développant une nouvelle méthode pour étudier la distribution des tailles d'effet des QTL (Quantitative Trait Loci). Le travail portera principalement sur le traitement et la modélisation statistique des effets inférés à partir d’une méthode développée précédemment dans l’équipe et d’en produire une inférence globale sur la distribution des tailles d’effet.
ACTIVITÉS PRINCIPALES
– Développer la méthode statistique permettant l’inférence de la distribution des tailles des effets
des QTL à l’aide d’effets individuels inférés (y compris la mise en œuvre, soit sous forme de
package, soit sous forme de logiciel compilé). Cette méthode se basera sur une méthode
développée précédemment dans l’équipe, permettant l’inférence d’effets individuels de QTL à
l’aide de marqueurs génétiques et de données phénotypiques.
– Tester la performance de la méthode en utilisant des données simulées selon un ensemble de
scénarios.
– Tester empiriquement la pertinence de la nouvelle méthode en ré-analysant un jeu de données
publié.
COMPÉTENCES REQUISES
Savoirs
– Compétences en modélisation statistique, analyse de données et traitement du signal
– Des connaissances en génétique, génomique et génétique quantitative sont appréciées mais non
nécessaires.
– Connaissance d’un langage de programmation utile au projet (R, Python ou Julia)
Savoirs-faire
– Capacités en développement de méthodes statistiques et de traitement du signal
– Connaissances sur le cadre inférentiel et ses concepts
– Indépendance dans un environnement en ligne de commande, sur un cluster de calcul, à l’aide d’un
des langages présentés ci-dessus
– Capacité à conduire des projets de recherche scientifique et à l’écriture d’articles scientifiques
Savoirs-être
– Travail en équipe
– Conduite d’un projet de recherche en autonomie
FORMATIONS ET EXPÉRIENCE PROFESSIONNELLE SOUHAITABLES POUR CE POSTE :
– Niveau Doctorat exigé dans un domaine lié à la biologie computationnelle, la biostatistique ou les
sciences des données.