Association Française de Zootechnie

French association for animal production

Postdoc INRA : Analyse prédictive de l'efficacité alimentaire à partir de transcriptomes

Un contrat post-doctoral est à pourvoir au sein de l'UMR PEGASE (INRA Rennes) dans le cadre du projet européen Feed-a-Gene, dont l'AFZ est chargée de la dissémination scientifique. Ce contrat postdoc de 12 mois est destiné à des docteurs en biologie, avec une expertise avérée en statistiques. Il est possible de postuler jusqu'au 20 mars 2017.

L’UMR1348 PEGASE (Physiologie, Environnement et Génétique pour l’Animal et les Systèmes d’Elevage) regroupe 150 permanents travaillant sur le porc, le ruminant laitier ou la volaille. Elle mène des recherches de pointe sur la biologie animale et les systèmes d'élevage dans le but d'améliorer la durabilité et la compétitivité de l'élevage. L’équipe d’accueil « Physiologie et Métabolismes de la Croissance » cherche à mieux comprendre la régulation de l’homéostasie énergétique chez le porc en croissance, en mettant notamment en œuvre des approches de biologie moléculaire et de génomique fonctionnelle.

Missions et activités confiées

Améliorer l'efficience alimentaire des animaux est un enjeu de recherche prioritaire pour garantir la compétitivité des filières de productions animales. Des progrès substantiels doivent être réalisés dans l'identification des déterminants biologiques de l’efficience alimentaire. Dans le cadre du programme européen Feed-a-Gene, nous cherchons à identifier de nouveaux gènes directement ou indirectement liés à la variation individuelle de l'efficacité alimentaire chez le porc en croissance. Nous avons déjà acquis de nombreuses données transcriptomiques dans différents tissus ou le sang pour des lignées de porcs sélectionnés de manière divergente pour l'efficacité alimentaire et soumis à différentes conditions d’élevage. La personne recrutée sur un contrat post-doctoral aura la charge de mettre en œuvre des approches statistiques (forêts aléatoires, PLS, arbres de décision, etc.) sur les données moléculaires (microarrays, RNAseq, qPCR) de manière à proposer des modèles prédictifs de l’efficacité alimentaire individuelle, et d’utiliser des outils bio-informatiques (réseaux de gènes) pour donner un sens biologique aux gènes ainsi sélectionnés. Il/elle devra écrire un article et communiquer les résultats de son travail dans différentes manifestations nationales et internationales.

Formation et compétences attendues

  • Formation recommandée : Doctorat en biologie avec une expertise avérée en statistique.
  • Connaissances souhaitées : statistiques  - langage de programmation R- génomique fonctionnelle
  • Expérience appréciée : Une expérience préalable en analyses de données transcriptomiques est souhaitable
  • Aptitudes recherchées : Volonté de travailler en statistique, motivation pour le domaine de la bio-informatique, rédaction, travail en équipe

Contact

Consultez l'offre sur le site de l'INRA, ou téléchargez le PDF.