Doctorant en bioinformatique structurale et évolution des protéines (H/F)

Référence : UMR9198-DIEZEA-004

  • Fonction publique : Fonction publique de l'État
  • Employeur : Centre national de la recherche scientifique (CNRS)
  • Localisation : 91198 GIF SUR YVETTE (France)

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  • Nature de l’emploi Emploi ouvert uniquement aux contractuels
  • Nature du contrat Non renseigné
  • Expérience souhaitée Non renseigné
  • Rémunération Fourchette indicative pour les contractuels La rémunération est d'un minimum de 2200,00 € mensuel € brut/an Fourchette indicative pour les fonctionnaires Non renseignée
  • Catégorie Catégorie A (cadre)
  • Management Non renseigné
  • Télétravail possible Non renseigné

Vos missions en quelques mots

Sujet de thèse :
Modélisation de multiples conformations protéiques et d'interfaces protéine-protéine dynamiques à partir de signaux évolutifs

Le projet de thèse portera sur le développement de méthodes computationnelles pour modéliser des conformations alternatives de protéines, autant sous forme isolée qu'en interaction avec d'autres protéines, grâce à AlphaFold2 (AF2) et des données évolutives. Le doctorant améliorera un pipeline fondé sur AF2 pour explorer la diversité conformationnelle, concevra des stratégies de modification d’alignements multiples de séquences (MSA) pour orienter les prédictions, et étudiera comment AF2 exploite les signaux de coévolution et de conservation. Le projet inclura également la modélisation d’interfaces protéine-protéine dynamiques, en particulier celles impliquant des régions désordonnées intrinsèquement (IDRs), en combinant des gabarits structuraux avec des méthodes de scoring innovantes fondées sur des techniques statistiques classiques et l’apprentissage automatique.
Contexte :
La thèse se déroulera à l’Institut de Biologie Intégrative de la Cellule (I2BC), au sein de l’équipe « Assemblages Moléculaires et Intégrité du Génome » (MAGI). Le groupe travaille à l’interface entre bioinformatique structurale et évolution moléculaire, dans un environnement multidisciplinaire combinant chercheurs expérimentaux et computationnels. Le doctorant sera encadré par le Dr Zea et contribuera au projet ANR SPPICES (Scoring and Predicting Protein Interactions and Conformations based on Evolutionary Signals). Il bénéficiera de l’accès aux infrastructures de calcul haute performance et d’un cadre de travail collaboratif.

Profil recherché

Contraintes et risques :

Niveau d'études minimum requis

  • Niveau Niveau 8 Doctorat/diplômes équivalents
  • Spécialisation Formations générales

Langues

  • Français Seuil

Qui sommes-nous ?

Le Centre national de la recherche scientifique est un organisme public de recherche pluridisciplinaire placé sous la tutelle du ministère de l’Enseignement supérieur, de la Recherche et de l’Innovation.

C’est l’une des plus importantes institutions publiques au monde : 33 000 femmes et hommes (dont plus de 16 000 chercheurs et plus de 16 000 ingénieurs et techniciens), en partenariat avec les universités et les grandes écoles, y font progresser les connaissances en explorant le vivant, la matière, l’Univers et le fonctionnement des sociétés humaines.

En savoir plus sur l'employeur

À propos de l'offre

  • Le Centre national de la recherche scientifique est l’une des plus importantes institutions publiques au monde : 34 000 femmes et hommes (plus de 1 000 laboratoires et 200 métiers), en partenariat avec les universités et les grandes écoles, y font progresser les connaissances en explorant le vivant, la matière, l’Univers et le fonctionnement des sociétés humaines. Depuis plus de 80 ans, y sont développées des recherches pluri et interdisciplinaires sur tout le territoire national, en Europe et à l’international. Le lien étroit que le CNRS tisse entre ses missions de recherche et le transfert vers la société fait de lui un acteur clé de l’innovation en France et dans le monde. Le partenariat qui le lie avec les entreprises est le socle de sa politique de valorisation et les start-ups issues de ses laboratoires (près de 100 chaque année) témoignent du potentiel économique de ses travaux de recherche.

  • Vacant
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