Les missions du poste
L'unité Inserm UMR1096 EnVI (Endothélium, Valvulopathies et Insuffisance cardiaque) est dédiée à la recherche des innovations pharmacologiques et/ou biothérapeutiques visant à réduire les maladies cardiovasculaires. Il s'appuie sur une expertise reconnue internationalement depuis 30 ans en recherche cardiovasculaire à Rouen. L'unité comprend plus de 40 personnels permanents (Inserm, Université de Rouen, CHU), ainsi que des personnels non permanents et en moyenne 20 doctorants, dont environ la moitié sont des cliniciens en formation, et 5 à 10 étudiants de Master 2 chaque année. Notre unité a des membres issus de 12 services cliniques du CHU, incluant la cardiologie, la pharmacologie et la néphrologie mais également la médicine interne. Le programme de recherche de l'unité s'appuie sur l'intégration de la recherche clinique et expérimentale pour identifier de nouvelles cibles thérapeutiques vasculaires, valvulaires et cardiaques, avec trois axes :
- Approches pharmacologiques innovantes pour la protection endothéliale
- Innovations dans la sténose aortique et l'implantation valvulaire
- Nouvelles stratégies de traitement de l'insuffisance cardiaque
Nos recherches sur des modèles expérimentaux, notamment dans la sténose aortique et l'insuffisance cardiaque, incluent des analyses fonctionnelles cardiovasculaires in vivo et ex vivo. Elles sont associées à des analyses cellulaires et moléculaires afin de caractériser les mécanismes physiopathologiques et d'identifier de nouvelles cibles thérapeutiques.
Dans ce cadre, nous avons récemment mis en place, en collaboration avec la plateforme de bio-informatique SequAna de l'Université de Rouen (HeRacLeS High-tech Research infrastructures for Life Sciences - Inserm US51), des analyses de transcriptomique unicellulaire (single-cell RNA-seq) des cellules cardiaques. Par ailleurs, nous utilisons fréquemment des analyses de transcriptomique globale (bulk RNA-seq) pour étudier les modifications pathologiques dans des organes cibles tels que le coeur, les principales artères, les reins ou les poumons. Alors que le bulk fournit une vision globale robuste et statistiquement puissante, le scRNA-seq permet de caractériser la diversité cellulaire et des signatures transcriptionnelles spécifiques. Pour les deux approches, les données obtenues font l'objet de traitements et d'analyses biostatistiques standard afin d'identifier les gènes différentiellement exprimés et les voies cellulaires enrichies. Pour approfondir la caractérisation des dynamiques cellulaires impliquées dans les pathologies cardiovasculaires et les réponses aux traitements, nous souhaitons exploiter de récentes méthodes d'intégration des données bulk RNA-seq et scRNA-seq. Deux axes principaux structurent le projet : la décomposition cellulaire (déconvolution) de données transcriptomiques bulk et la communication intercellulaire à partir de données ScRNAseq.
Mission de l'apprenti.e
L'apprenti.e aura pour mission principale d'exploiter et de valoriser des données de transcriptomique (RNA-seq et scRNA-seq) issus du laboratoire Inserm UMR1096 dans le cadre des projets en recherche cardiovasculaire. Pour cela il aura en charge le développement et l'implantation d'approches bioinformatiques et biostatistiques intégratives combinant bulk RNA-seq et scRNA-seq.
Ses objectifs seront :
- Se familiariser avec les concepts statistiques d'analyse en RNA-seq bulk et single-cell.
- Mettre en oeuvre des outils bioinformatiques existants dédiés à la déconvolution cellulaire afin d'estimer la composition des populations immunitaires à partir de jeux de données RNA-seq, et comparer ces résultats à des données expérimentales de cytométrie en flux obtenues sur des échantillons appariés : analyse bibliographique, sélection, compréhension approfondie des modèles statistiques sous-jacents, benchmarking sur des données tests, application aux données RNA-seq du laboratoire, évaluation de la performance;
- Développer un nouvel outil prédictif interne de déconvolution, intégrant, au-delà des cellules immunitaires, d'autres populations cellulaires telles que les cellules endothéliales vasculaires, en s'appuyant sur des signatures moléculaires décrites dans la littérature : intégration de plusieurs jeux de données, modélisation de nouvelles signatures cellulaires spécifiques ; développement d'une application conviviale de convolution et d'exploration fonctionnelle.
- Exploiter des approches analytiques de la communication intercellulaire à partir de nos données internes de scRNA-seq afin d'identifier des interactions clés entre cellules endothéliales et immunitaires, en vue d'une validation expérimentale in vitro ; analyse bibliographique, sélection, compréhension approfondie des modèles statistiques sous-jacents, benchmarking sur des données tests, application aux données ScRNA-seq du laboratoire.
- D'autres apports pour des approfondissements fonctionnels pourront être explorer comme : l'identification de réseaux de régulation transcriptionnelle ou de co-expression de gènes d'intérêt à partir d'outils existants.
La mission sera conduite en étroite collaboration entre l'Inserm UMR1096 et la plateforme de bioinformatique SequAna, garantissant un encadrement multidisciplinaire. Elle s'inscrit également dans le cadre de collaborations nationales et européennes (ANR PRCI, ERA4Health). Le projet confié permettra l'apprentissage de nombreux concepts et l'acquisition de compétences opérationnelles transférables.
L'apprenti.e sera amené.e à participer localement aux conférences, séminaires et rencontres ou réunions scientifiques liées à son projet.
Mots-clés : Maladies cardiovasculaires, ScRNA-seq, Bulk RNA-seq, intégration multi-omique, déconvolution cellulaire, modélisation statistique, inférence de communication cellulaire, développement logiciel, visualisation.