Chercheur post-doctoral (H/F) : apprentissage de représentations pour les données d’ADN environnemental

Missions :
Les sols abritent une part considérable de la biodiversité terrestre et assurent des fonctions essentielles (décomposition, recyclage des nutriments, stockage du carbone). Cette biodiversité reste pourtant largement méconnue : la plupart des organismes sont difficiles à observer, leurs déterminants environnementaux et leurs interactions sont mal compris, et le sol est rarement intégré aux modèles de biodiversité. Le metabarcoding de l'ADN environnemental (ADNe) permet d'inventorier plusieurs compartiments à partir d'un même échantillon, mais pose le défi de l'analyse conjointe de données massives, de grande dimension et hétérogènes. Le projet s'appuie sur l'observatoire ORCHAMP, qui suit les communautés du sol le long de gradients altitudinaux dans les Alpes françaises avec six marqueurs (eucaryotes, bactéries, champignons, insectes, oligochètes, collemboles), couplés à des données climatiques, pédologiques, d'usage des terres et de végétation. La personne recrutée développera des méthodes d'apprentissage de représentations pour relier la composition des communautés aux conditions environnementales, d'abord marqueur par marqueur, puis en intégrant plusieurs marqueurs afin d'étudier comment les compartiments du sol covarient au-delà de leur réponse commune à l'environnement.
Activités :
La personne recrutée devra remplir les missions suivantes :
• revue de littérature des approches de représentation multimodale et des méthodes d'ordination en écologie
• bilan des données d'ADNe et environnementales disponibles et mise en place d'analyses reproductibles
• mise en relation de l'ADNe et de l'environnement, marqueur par marqueur, en comparant approches linéaires et non linéaires sur des échantillons tenus à l'écart
• intégration de plusieurs marqueurs pour étudier les relations entre compartiments du sol et prédire composition, groupes trophiques et diversité
• valorisation des résultats par des publications, des communications et la diffusion du code sous licence ouverte
Ces pistes sont indicatives : la personne recrutée est encouragée à proposer ses propres approches.
Contexte de travail :
Le poste sera situé au Laboratoire d'Écologie Alpine (tutelles CNRS, Université Grenoble Alpes et Université Savoie Mont Blanc), l'un des berceaux du metabarcoding de l'ADN environnemental, au sein de l'équipe BIOM. La personne recrutée sera encadrée par Sara Si-Moussi et Wilfried Thuiller, dans un environnement associant écologie, bio-informatique et intelligence artificielle, et aura accès aux ressources de calcul du laboratoire et de l'université.