Chercheur postdoctorant en physique des polymères (H/F)

Missions :
Le projet de recherche “SCALE-DNA”, soutenu par le programme INRIA Quadrant (PIQ), propose de développer de nouvelles méthodes de simulation du repliement de l’ADN bactérien dans l’objectif de l’intégrer aux jumeaux numériques de bactéries. Il s’appuie pour cela sur un nouveau type de modèle physique de chaînes de polymères circulaires doublement repliées. La personne recrutée sera en charge du développement et de la validation des méthodes proposées.
Activités :
La personne recrutée sera amenée à définir, implémenter et tester de nouvelles méthodes de simulation de chaînes de polymères doublement repliées. Ces méthodes seront de type Markov Chain Monte Carlo et Event-Chain Monte Carlo.
Elle analysera également les données Hi-C produites par nos collaborateurs expérimentaux, avec lesquels elle sera en communication constante. Elle veillera à la diffusion des méthodes et des connaissances.
Contexte de travail :
Ivan JUNIER, responsable scientifique du projet, travaille à rationaliser le bricolage qui a façonné le contenu, l'organisation et la structuration des génomes bactériens. À cette fin, il développe des modèles quantitatifs et biophysiques de l'ADN en interaction avec diverses protéines fondamentales et des machineries moléculaires cruciales pour l'expression des gènes, la réplication des chromosomes et la ségrégation des chromosomes. Sa recherche s'inscrit dans le groupe de biologie computationnelle de l'équipe TrEE du laboratoire TIMC.

TIMC est une unité de recherche mixte CNRS/Université Grenoble Alpes qui rassemble des scientifiques et cliniciens à travers le développement et l'utilisation de la science informatique et de la biologie computationnelle afin de comprendre et contrôler les processus normaux et pathologiques en biologie et santé. L'unité est basée à Grenoble, une des villes étudiantes et académiques les plus grandes de France, située près des Alpes.

Au sein de TIMC, l'équipe TrEE combine des approches interdisciplinaires expérimentales et in silico pour comprendre les mécanismes évolutifs d'adaptation des microorganismes à leur environnement ou à l'hôte qu'ils habitent ou infectent, et pour développer des applications biotechnologiques.

Le groupe computationnel de TrEE (compbio@tree) développe des méthodes et des outils pour analyser, interpréter et décrypter les données et les processus biologiques, en mettant l'accent sur l'évolution des procaryotes. Pour ceci, il rassemble ainsi des expertises en biophysique, génomique comparative et apprentissage automatique.