Post-doctorat en bio-informatique (H/F) : exploration des interactions biomoléculaires pour la prédicti

Missions :
Les bactériophages (virus infectant les bactéries, aussi appelés phages) modulent profondément les écosystèmes bactériens, mais la classification de leur vaste diversité demeure un obstacle majeur à la description de leurs rôles écologiques et de leurs interactions avec les bactéries. Ce poste s’inscrit dans un projet plus large, reposant sur une collaboration franco-allemande financée par l’ANR, qui vise à développer une classification taxonomique de haut niveau (famille ou ordre) pour les phages. Ce projet propose de décomposer les génomes de phages en modules génétiques coévolutifs (phage genetic modules ou PGM) qui seront utilisés pour la classification, mais aussi pour améliorer l’annotation fonctionnelle des génomes de phages.
Dans ce cadre, le post-doctorant utilisera une combinaison d’information évolutive, issue des alignements multiples de séquences homologues, et de propriétés structurales pour prédire les interactions biomoléculaires des protéines de phages. Pour cela, il commencera par tester des outils récents basés sur l’apprentissage profond (tels qu’AlphaFold ou ESMFold) pour prédire les structures de complexes de protéines de phages, d’abord à petite échelle, puis pour les modules (PGM) et leurs alignements qui seront construits par les équipes collaboratrices. Ces prédictions seront étendues à des cas plus difficiles, comme les interactions impliquant des petits motifs linéaires dans des régions désordonnées (tels que les motifs utilisés par les virus pour détourner les fonctions régulatrices de leurs hôtes) ou les interactions entre protéines et acides nucléiques impliquées dans la réplication et la recombinaison. A cet effet, la personne recrutée affinera les méthodes de prédiction structurale et étudiera le bénéfice des modèles de langage à grande échelle. Enfin, le projet inclura des étapes de criblage à plus large échelle (jusqu’au génome entier) afin de prédire de nouvelles interactions protéiques et de développer un outil pour évaluer la propension de deux protéines de phage à interagir.
Les résultats du projet seront mis à disposition de la communauté scientifique. Une des équipes participant au projet développe une base de données de séquences virales (VirJenDB), qui sera étendue aux modules identifiés dans le projet et intégrera les annotations réalisées par les différentes équipes participantes.

Activités :
La personne recrutée réalisera les activités suivantes :
- Recueil et traitement des données
- Evaluation de différents outils de prédiction de structure 3D et de modèles de langage biologiques
- Modélisation structurale multi-échelle et analyse des modèles 3D prédits
- Modélisation statistique et apprentissage automatique pour extraire des caractéristiques et développer des outils de prédiction
- Analyse de réseaux d’interactions
- Développement de méthodes, de scripts et logiciels, utilisation des environnements de calcul distribué
- Préparation
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