Stage Master 1: Imputation de marqueurs moléculaires

il y a 1 semaine


HautMauco, Nouvelle-Aquitaine, France MAS Seeds Temps plein

MAS Seeds est une société de semences, filiale du Groupe Coopératif Maïsadour, 1ère coopérative de France à avoir obtenu le label engagé RSE niveau confirmé.Depuis plus de 70 ans, MAS Seeds développe un portefeuille de semences innovant et durable, des solutions appliquées aux semences et des agro-services pour toujours mieux accompagner les agriculteurs dans la transition écologique. La marque est présente dans 50 pays, grâce à nos 13 filiales réparties sur 4 continents.Nos activités s'articulent autour des 3 métiers clés d'un semencier complet:

  • Nos équipes R&D sélectionnent des hybrides de maïs et de tournesol résilients et performants qui répondent aux enjeux agronomiques actuels.
  • Nos équipes opérationnelles produisent des semences de haute qualité grâce à des protocoles stricts au sein des parcelles de notre réseau de producteurs et dans nos usines.
  • Nos équipes commerciales et marketing accompagnent nos clients sur leur territoire pour nourrir la planète tout en facilitant la transition du monde agricole

Rejoindre MAS Seeds et ses 880 collaborateurs c'est:

  • Devenir acteur de la transition agricole au sein d'une entreprise engagée dans l'agroécologie et la préservation des territoires
  • Intégrer une entreprise à taille humaine avec une véritable ouverture à l'international
  • Développer ses compétences dans un environnement collaboratif et bienveillant

Agissons ensemble pour une agriculture en transitionPour en savoir plus, rendez-vous sur

Descriptif du poste:

Offre de Stage Master 1: Imputation de marqueurs moléculaires à partir de croisements multi-parentaux

Contexte

Dans le cadre de nos travaux en génétique végétale et amélioration des plantes, nous développons des approches permettant de réduire les coûts de génotypage tout en maintenant une résolution génétique élevée. L'imputation consiste à prédire un jeu complet de plusieurs milliers de marqueurs moléculaires à partir d'un sous-ensemble restreint, en s'appuyant sur des relations génétiques, la structure des populations et les données de référence.

Nous travaillons en particulier sur des populations issues de croisements multi-parentaux, comprenant des généalogies partiellement connues et parfois inconnues. L'objectif du stage est d'évaluer différentes stratégies d'imputation adaptées à ces configurations complexes.

Objectifs du stage

Le/la stagiaire aura pour mission de :

  • Développer et tester des algorithmes d'imputation permettant de prédire un set global de plusieurs milliers de marqueurs moléculaires à partir d'un sous-ensemble de marqueurs génotypés
  • Évaluer la performance de l'imputation dans le contexte de croisements multi-parentaux avec parents connus et inconnus
  • Analyser l'impact de la structure de la population et des relations de parenté sur la qualité de l'imputation
  • Proposer des stratégies optimales de sélection du sous-ensemble de marqueurs à génotyper

Compétences développées durant le stage

  • Analyse et traitement de données génétiques à grande échelle.
  • Mise en œuvre et optimisation de méthodes d'imputation.
  • Compréhension des structures génétiques complexes (croisements multi-parentaux).
  • Pratique des workflows d'analyse reproductibles et gestion de données génétiques.

Informations pratiques

  • Durée : 3 à 4 mois (selon contraintes universitaires).
  • Lieu : Haut Mauco (40)
  • Gratification : selon réglementation en vigueur.

  • Étudiant·e en Master 1 (génétique, biologie quantitative, biostatistiques, data science appliquée au vivant, …)

  • Connaissance des bases en génétique moléculaire et des marqueurs SNP.
  • Compétences souhaitées :
    • notions en génétique quantitative et génétique des populations,
  • connaissance de R et/ou Python,
  • rigueur, autonomie, goût pour l'analyse de données.

Au travers de ses recrutements, le Groupe Coopératif Maïsadour cultive une politique en faveur de la diversité, de l'égalité professionnelle et de l'emploi des travailleurs handicapés.



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