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19 Φεβ 2013 (πριν από 4 χρόνια και 7 μήνες)

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SUJET THESE : Redondance fonctionnelle et stabilité dans un écosystème
alimentaire grâce aux nouvelles techniques de séquençage
RESUME
:
L’objectif de ce projet de thèse est d’explorer la redondance fonctionnelle
et la stabilité d’un écosystème alimentaire à flore contrôlée. L'écosystème
auquel nous nous intéressons, composé de six espèces bactériennes et de
trois levures permet l’affinage d’un fromage. Des travaux antérieurs
(Mounier et al.2008) ont montré que le nombre de partenaires d’un
écosystème fromager peut être modulé par des expériences d’omission de
souches lors de l’ensemencement ce qui altère l’équilibre de l’écosystème
tout en permettant l’obtention d’un produit fromager.
Nous voulons donc comprendre i) au niveau fonctionnel, le fonctionnement
global de l’écosystème soumis à des perturbations ii) au niveau de chacune
des espèces présentes, son adaptation à ces perturbations et sa
contribution au fonctionnement de l’écosystème. Seule l’analyse
transcriptomique peut permettre d’atteindre les fonctions qui sont
nécessaires à chaque espèce pour son maintien dans l’écosystème à un
moment donné. Cette analyse permettra d’identifier les composantes de
l’état physiologique des membres de l’écosystème telles que les gènes de
ménage directement liés à la dynamique de croissance cellulaire (ex : gènes
codant l’appareil de traduction), gènes induits par le stress (ex :
protéines chaperons), gènes marqueurs du passage à l’état quiescent,…
Ces études seront réalisées en RNA-Seq ce qui permettra d’établir le rôle
de chaque composant de l’écosystème et comment ce rôle est réarrangé lors
des expériences de perturbations par omission. Les distorsions entre
DNAseq (= inventaire de gènes pas nécessairement représentatif du
fonctionnement de l'écosystème) par rapport au RNAseq (= théoriquement plus
proche de l'image fonctionnelle de l'écosystème) seront également étudiées
afin de dépasser les approches descriptives de répertoires de gènes. Des
données physiologiques et physico-chimiques viendront compléter la
description de cet écosystème.
Le volume énorme de données généré par les nouvelles technologies de
séquençage et l'hétérogénéité de la nature des données recueillies pour
caractériser l'écosystème nécessitera la mise en place d’un pipeline de
dispositifs bioinformatiques d’analyse de données et l’utilisation de
méthodes statistiques et de modélisation pour permettre d’extraire et
analyser les données pertinentes, d’intégrer les « méta » données
(métagénome, métatranscriptome, données physiologiques et physico-
chimiques,…).
Ce projet a l’ambition de permettre des avancées conceptuelles et
méthodologiques dans la compréhension du fonctionnement et de l’évolution
des écosystèmes microbiens.
Cette thèse qui se déroulera dans un contexte fortement pluridisciplinaire,
donnera également lieu a des développements en mathématiques appliquées et
en bioinformatique qui nécessiteront un investissement et un intérêt
particulier du thésard pour ces champs disciplinaires. Ce projet de thèse
est adossé au consortium ExEco qui regroupe des spécialistes d’écologie
microbienne fromagère, de biologie des levures et des bactéries, de
l’analyse bioinformatique et statistique des données à haut débit.
CHAMPS DISCIPLINAIRES :
Ecologie microbienne, biostatistiques, bioinformatique, transcriptomique.
MOTS CLEFS : écosystème, interactions microbiennes, levures, bactéries,
transcriptome, Nouvelles technologies de séquençage, RNASeq, modèle
linéaire généralisé, intégration de données hétérogènes
PROFIL DU CANDIDAT : un Master 2 en bioinformatique/biostatistique ou un
Master 2 en microbiologie avec un fort intérêt pour les statistiques
appliquées et la bioinformatique.
ENCADREMENT - ACCUEIL :
JM Beckerich,UMR « institut Micalis », campus AgroparisTech, 78850
Thiverval
Grignon
J. Aubert, UMR « Mathématiques et Informatique Appliquées », AgroParisTech,
INRA, 16 rue Claude Bernard, 75005 Paris.
Cette thèse est en co-tutelle. En fonction de l’avancement des travaux, les
travaux seront réalisés sur le campus AgroParisTech de Grignon ou de Paris.
PARTENAIRES :
S. Kennedy, Plateforme MetaQuant, institut Micalis, Jouy-en-Josas
V. Loux, « Mathématiques, informatique et Génome », Jouy-en-Josas.
E. Guedon, équipeBac, institut Micalis, Jouy-en-Josas.
P. Bonnarme, UMR « Génie et Microbiologie des Procédés Alimentaires ».
FINANCEMENT : Cette thèse est financée par le métaprogramme Métagénomique
des
Ecosystèmes Microbiens piloté par le département MIcrobiologie et Chaîne
Alimentaire de l'Institut National de la Recherche Agronomique. La bourse
de thèse INRA est actuellement de 1370 € net par mois et le financement est
prévu pour 36 mois.
REFERENCES :
- Mounier, J. et al. (2008), Microbial Interactions within a Cheese
Microbial
Community, Applied and Environmental Microbiology, 74(1), 172-181,
doi:10.1128/AEM.01338-07
- Forquin MP, Hébert A, Roux A, Aubert J, Proux C, Heilier JF, Landaud S,
Junot C, Bonnarme P, Martin-Verstraete I.Global regulation of the response
to sulfur availability in the cheese-related bacterium Brevibacterium
aurantiacum.Appl Environ Microbiol. 2011 Feb;77(4):1449-59.
- Hébert A, Forquin-Gomez MP, Roux A, Aubert J, Junot C, Loux V, Heilier
JF, Bonnarme P, Beckerich JM, Landaud S. Exploration of sulfur metabolism
in the yeast Kluyveromyces lactis. Applied microbiology and Biotechnology.
2011,
91:1409-1423.
Envoyer vos candidatures à :
Jean-Marie Beckerich
UMR CNRS-INA-INRA Microbiologie et Génétique Moléculaire
AgroParisTech
78850 Thiverval Grignon, France
tel: 33 1 30 81 54 43 fax: 33 1 30 81 54 57
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Julie Aubert
UMR518 AgroParisTech / INRA Mathématiques et Informatique Appliquées
16 rue Claude Bernard 75231 Paris cedex 05
Tel: (33)(0)1.44.08.16.73 Fax: (33) (0)1.44.08.16.66
http://www.agroparistech.fr/mia/