Assistant-e (A2) (PhD)

Assistant-e (A2) (PhD)Thèse en nouvelles stratégies pour l'intégration de données Omiques provenant de sources multiplesEntité organisationnelle Faculté des sciencesSection / Division Section des sciences pharmaceutiquesFonction Assistant-e (A2)Code fonction A2Classe maximum 8Corps Assistant - maître assistantTaux d'activité 70%Lieu de travail Centre Médical Universitaire Délai d'inscription Référence5788Pièce(s) jointe(s)

• (PDF, 281,48kb)

Description du poste

Le groupe d'Analyse Biomédicale et Métabolomique de l'Université de Genève développe des méthodes analytiques et chimiométriques pour évaluer les signatures métaboliques endogènes dans des matrices biologiques complexes. Nous recherchons un-e doctorant-e dynamique et motivé-e pour rejoindre notre équipe de recherche ).

Description du projet

Les approches Omiques permettent aujourd'hui d'obtenir une caractérisation étendue des systèmes biologiques. Cependant, malgré la richesse des données générées par les plates-formes analytiques modernes, l'analyse d'un seul jeu de données demeure souvent insuffisante pour révéler la complexité biochimique des échantillons. L'intégration d'informations provenant de plusieurs sources constitue ainsi une approche pertinente pour obtenir une caractérisation plus globale. Cependant, la mise en évidence des relations entre ces ensembles de données complexes reste une tâche difficile.

L'objectif de cette thèse est de développer de nouvelles approches pour l'intégration des données Omiques provenant de sources multiples, principalement basées sur la technologie LC-MS pour l'analyse des composés de bas poids moléculaire. Dans ce but, des solutions logicielles conventionnelles et originales seront mises à œuvre pour le prétraitement des données et l'annotation fiable des composés afin de proposer une intégration la plus efficace possible. Des méthodes chimiométriques seront ensuite utilisées pour développer des solutions innovantes, efficaces et polyvalentes pour intégrer les données à différents niveaux (haut/moyen/bas). Des approches non supervisées seront implémentées dans un but exploratoire, alors que des méthodes supervisées seront utilisées pour distinguer des situations particulières. Plus spécifiquement, des méthodes multiblocs, notamment la Sequential and Orthogonalized Partial Least Squares (SO-PLS) et la Regularized and Sparse Generalized Canonical Correlation Analysis (RGCCA), seront étudiées et adaptées en fonction des objectifs. De plus, des outils bioinformatiques seront aussi mis en œuvre pour intégrer les connaissances biologiques ou chimiques dans la stratégie de modélisation afin de détecter les altérations provoquées par l'exposition à des toxiques et/ou des pathologies spécifiques. L'application de stratégies multi-source et multi-omique sera effectuée dans le cadre d'études cliniques impliquant un suivi longitudinal, en collaboration avec plusieurs partenaires.

Notre laboratoire offre un environnement multidisciplinaire qui permettra de se familiariser avec les différents aspects de la recherche clinique et de la métabolomique. La personne retenue fera partie d'un réseau de chercheurs et de professionnels de la santé, engagés dans l'innovation et l'excellence de la recherche fondamentale et clinique en Suisse. Le projet est transversal et se déroulera à l'interface entre la chimiométrie, la bioinformatique, la biologie et les sciences médicales.

Titre et compétences exigés

Le poste fait partie du programme doctoral "Sciences de la vie" de l'Université de Genève. Les candidat-e-s doivent être titulaires d'un Master en sciences pharmaceutiques, en (bio)chimie ou une discipline connexe. Des compétences en analyse de données et en programmation (R, Matlab, Python), ainsi que la connaissance des outils bioinformatiques sont souhaitées. Un intérêt pour le métabolisme et la spectrométrie de masse est un atout. Les candidat-e-s doivent avoir une forte capacité à travailler en équipe ainsi que d'excellentes compétences de communication et de rédaction en anglais. La capacité à enseigner en français sera considérée comme un avantage.

Le poste est financé pour 4 ans. La personne retenue occupera un poste d'assistant-e d'enseignement à temps partiel. Elle participera aux activités d'enseignement pour les étudiants de premier cycle. Le salaire sera conforme aux règles de la Faculté des sciences pharmaceutiques. La date de début est prévue pour le 1er septembre 2024. Le poste restera ouvert jusqu'à ce qu'il soit pourvu.

Entrée en fonction

1er septembre 2024

Contact

Veuillez envoyer (1) votre CV, (2) une copie de vos diplômes universitaires, (3) une courte lettre expliquant votre intérêt pour le projet et les raisons de votre choix d'études doctorales, et (4) les noms et adresses complètes de deux référents au Prof. Serge Rudaz en utilisant la plateforme de candidature de l'Université de Genève.

Contact administratif : Marilyn Barja-Zlassi (Marilyn.Barja-)

Job description

The group of Biomedical and Metabolomic Analysis of the University of Geneva develops cutting-edge analytical and chemometric methods for monitoring alterations of endogenous molecular signatures in complex biological matrices, with a strong focus on metabolomics. We are seeking a dynamic, highly motivated and talented PhD student to join our research team ).

Project description

Omics approaches have proven their value to provide a broad monitoring of biological systems. However, despite the wealth of data generated by modern analytical platforms, the analysis of a single dataset is still limited and insufficient to reveal the full biochemical complexity of biological samples.
The integration of information from several data sources constitutes therefore a relevant approach to assess biochemical events more comprehensively. However, finding the relationships between data layers of increasing complexity is a challenging task.

The goal of this PhD project is to develop novel approaches for the integration of Omics data from multiple sources, mainly based on LC-MS technology for low-molecular weight compounds analysis. For that purpose, conventional and original software solutions for data pre-processing and reliable compound annotation will be challenged to prepare datasets for the most efficient integration. Chemometric methods will then be investigated to develop innovative, effective and versatile solutions for high/mid/low-level data integration. Data mining workflows will be implemented for data exploration using unsupervised methods, but also to discriminate specific outcomes using supervised algorithms. More specifically, multiblock methods including Sequential and Orthogonalized Partial Least Squares (SO-PLS) and Regularized and Sparse Generalized Canonical Correlation Analysis (RGCCA) will be investigated and adapted for specific purposes. In addition, bioinformatics tools will be used to incorporate biological or chemical knowledge into modelling workflows and detect alterations triggered by exposure to toxicants and/or specific pathologies. Multi-source and multi-omics application will concern research projects involving clinical studies for longitudinal monitoring in various situations in collaboration with several partners.

Our lab offers a multidisciplinary environment that will allow the candidate to get acquainted with the various aspects of clinical research and metabolomics. The successful candidate will become part of a large network of researchers and others professionals committed to innovation and excellence in fundamental, applied and clinical research in Switzerland. Due to the intrinsic nature of Omics, the PhD project is highly transversal and will take place at the interface between chemometrics, bioinformatics, biology, and medical sciences. Candidates should also participate actively in dissemination activities concerning the outcomes of their research (meetings with research partners, preparation of papers, presentation of results on a regular basis in national and international conferences).

Profile

The position is conditional upon the applicant being accepted into the doctoral program "Life Sciences" of the University of Geneva. To this end, applicants should possess a master's degree in pharmaceutical sciences, (bio)chemistry or related disciplines. Because of the interdisciplinary nature of the field, the applicants should have a strong ability to work as a part of a team.

Knowledge of bioinformatics/computer science/data analysis and programming skills (R, Matlab, Python) are desired. An interest in metabolism and mass spectrometry is an asset. The candidates should have excellent communication and writing skills in English. Being able to teach in French will be considered as a plus.

The position is funded for 4 years. The PhD student will have a position of part-time teaching assistant.
He/she will participate in teaching activities for undergraduate students. The salary will follow the School of Pharmaceutical Sciences rules. The start date is expected to be September 1st, 2024. The position will remain open until filled.

Contact

Please send (1) your CV, (2) copy of University degrees, (3) a short letter explaining your interest in the project and the reasons for undertaking a PhD study, and (4) names and complete addresses of two referees to Prof. Serge Rudaz by using the application platform of the University of Geneva.

Administrative Contact : Marilyn Barja-Zlassi (Marilyn.Barja-)

L'Université de Genève offre des conditions d'engagement motivantes dans un cadre de travail stimulant. En nous rejoignant, vous aurez l'occasion de mettre en valeur vos compétences ainsi que votre personnalité et contribuer activement au rayonnement d'une Institution fondée en 1559.

Dans une perspective de parité, l'Université encourage les candidatures du sexe sous-représenté.

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