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Ingérnieur bioinfo- Alternance H/F

Company not shown
France  Paris, France
Internship, Science/Research, French
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Job Description:

Objectif principal :
Quantifier et évaluer la signification réglementaire de la variabilité épigénomique en identifiant les principales sources de variabilité pour différents facteurs de la chromatine (remodelants de la chromatine, modificateurs d'histones, facteurs de transcription) par l'intégration de plusieurs types de données (ChIP-seq, ATAC-seq, STARR-seq, DNA-seq, RNAseq)
Objectifs spécifiques :
-Explorer, identifier et mettre en œuvre des méthodes préexistantes pour la représentation, le stockage et l'accès, efficaces sur le plan du calcul, d'ensembles de données épigénomiques quantitatives.
-Appliquer et combiner différentes méthodes pour l'intégration de plusieurs ensembles de données épigénomiques :
Méthodes multivariées pour la réduction de la dimensionnalité.
Approches basées sur des graphiques, y compris la définition d'une distance de prise en compte de la réglementation.
-Comparer des ensembles de données épigénomiques en masse et des ensembles de données de séquences d'ARN de cellules individuelles pour des processus biologiques spécifiques (par exemple, infection, maintien ou perte de l'identité cellulaire).

Profil

Le candidat est censé avoir une certaine expérience :
- Analyse quantitative de l'épigénomique
- ensembles de données (ChIP-seq ATAC-seq)
- Gestion du flux de travail Snakemake système
- Récupération et stockage des programmes
des ensembles de données OMIC
L'expérience sera acquise pendant le stage M1 au sein du pôle de bioinformatique et de biostatistique de l'IP.
En outre,
le candidat devra avoir un certain degré d'autonomie et la capacité d'organiser son temps efficacement, en alternant entre plusieurs tâches en même temps. Elle doit être méthodique et rigoureuse, afin de garantir la qualité et la reproductibilité de ses résultats.
Par
Etant ouverte à la discussion et à la recherche de conseils d'autres personnes, la candidate bénéficiera grandement de l'environnement multi-compétences du Hub, qui renforcera son expérience d'apprentissage et lui donnera un aperçu de première main de la diversité de la bioinformatique
et les champs biostatistiques.

Compétences acquises à l'issue de votre stage/période d'apprentissage

À la fin du projet, l'apprenti doit être capable d'identifier et d'appliquer les méthodes et outils appropriés pour répondre aux questions communes dans les domaines de l'épigénomique et de la génomique fonctionnelle. Plus important encore, elle devrait être capable d'affronter de nouvelles questions en connaissance de cause, notamment en étant autonome et responsable dans la prise de décision.
Au cours de cet apprentissage, l'étudiant(e)
Acquérir des concepts essentiels sur les mécanismes de régulation à médiation épigénomique et sur la quantification et l'analyse des données de l'OMIC.
Apprendre à optimiser le stockage/l'accès aux ensembles de données épigénomiques.
Comprendre les principes mathématiques des méthodes multivariées pour la réduction de la dimensionnalité et des méthodes basées sur les graphes pour la représentation de processus complexes.
Acquérir de l'expérience dans l'analyse guidée par les données.
Acquérir et mettre en pratique les principes clés de la présentation de résultats scientifiques à l'oral et à l'écrit.
Développer/améliorer les compétences organisationnelles et la réflexion indépendante.

Critères candidat

Niveau d'étude souhaité

Bac + 4

Certification ou habilitation requise

Aucune

Localisation du poste

Localisation du poste

France, Paris

Demandeur

Poste à pourvoir le

16/09

Source: Company website
Posted on: 08 Apr 2021
Type of job: Internship
Industry: Health Care
Languages: French
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