Stage de Master 2 en Analyse de Profil Protéomique
il y a 3 jours
L’équipe 3 de l’unité BRIC Inserm 1312, en collaboration avec la plateforme Oncoprot TBMCore UAR 3427, a développé et breveté une méthodologie innovante pour analyser le profil protéomique des tumeurs et répondre à des besoins cliniques non résolus. Nous travaillons à partir de très petites quantités de tissus fixés FFPE isolés par microdissection laser, nous extrayons les protéines et renversons la fixation, et après une digestion enzymatique, nous identifions et quantifions les protéines du tissu grâce à de la spectrométrie de masse haute résolution de dernière génération.
La comparaison des profils protéomiques entre différents groupes de patients (diagnostic bénin/malin, pronostic, réponse aux traitements anti-cancéreux) nous permet d’extraire des signatures protéomiques discriminant les patients selon le critère clinique d’intérêt. Nous avons fait la preuve de concept que l’attribution d’un nouveau patient à un groupe de patients de référence par profilage protéomique grâce à des algorithmes de machine learning était un nouvel outil clinique prometteur.
**Objectif du stage**:
Le projet consiste à affiner les méthodes de traitement informatique pour enrichir les signatures cliniques et optimiser la méthode d’attribution de groupe. Ce travail inclura une démarche de benchmark pour appliquer diverses méthodes déjà utilisées pour d’autres types de profilages par spectrométrie de masse (algorithmes de machine learning tels que l’analyse discriminante linéaire, la classification naïve bayésienne, la machine à vecteurs de supports, et des algorithmes ensemblistes comme la forêt aléatoire, XGBoost, etc.). Ces méthodes seront évaluées pour leur performance dans l’attribution d’un patient à son groupe clinique.
La team 3 BRIC dispose de plusieurs jeux de données d’entraînement très bien étiquetés (tumeurs bénignes du foie). Ce projet de Master 2 fera partie d’un projet en cours de validation d’une signature protéomique diagnostique différentielle bénin/malin du cholangicarcinome extrahépatique sur lequel pourront être appliquées les différentes nouvelles méthodes bioinformatiques sélectionnées ou développées.
**Compétences requises**:
- **Techniques**: Maîtrise de R et/ou Python, connaissances solides en statistiques, analyse de données omiques et machine learning, et des notions en protéomique sont un plus.
- **Personnelles**: Adaptabilité, autonomie, bon niveau d’anglais (B2 minimum).
**Informations pratiques**:
- Date de début : dès janvier 2025
- Stage en collaboration entre le BRIC et LaBRI.
Type d'emploi : Stage
Durée du contrat : 6 mois
Rémunération : à partir de 600,00€ par mois
Avantages:
- Prise en charge du transport quotidien
Exigences linguistiques flexibles:
- Français non requis
Horaires:
- Du lundi au vendredi
- Travail en journée
Formation:
- Bac +4 (Maîtrise) (Requis)
Lieu du poste : En présentiel
Date de début prévue : 06/01/2025
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Stage de Master 2 en Analyse de Profil Protéomique et Machine Learning
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