EMPLOI ET FORMATION

Emploi

CDD en analyses génétiques chez le blé (H/F)

Type de contrat: CDD de 6 mois renouvelable
Localisation du poste : Centre de Recherche, Chappes (63), FRANCE

DESCRIPTION DU POSTE

Biogemma est un laboratoire de biotechnologies végétales dédié à l’amélioration variétale, et spécialisé dans les grandes cultures (blé, maïs, colza et tournesol). Biogemma offre un réseau de plateformes technologiques et d’experts dans les domaines de la génétique et de la génomique des céréales. Les études d’association à l’échelle du génome (genome wide association studies, GWAS) sont au coeur de cette organisation et permettent d’identifier
des allèles favorables valorisables dans les programmes de sélection de ses actionnaires. Pour être mené à bien cet objectif requiert des données brutes de qualité (données phénotypiques issues de nos réseaux d’expérimentation), et une capacité à optimiser les approches et outils statistiques.

Biogemma recherche un généticien pour travailler au sein d’une équipe consacrée à la génétique du blé tendre. La mission principale de ce poste consiste en la valorisation d’analyses de GWAS via la cross‐validation des
effets des allèles avec des jeux indépendants. Pour atteindre les objectifs fixés, vous devez avoir une expérience significative dans la conduite et la gestion de projets de génétique quantitative, être à même de proposer et d’implémenter des modèles statistiques adéquats (anova, modèles mixtes, modèles linéaires généralisés), et capable de traduire de gros jeux de données brutes en informations d’intérêt. Le poste proposé offre des interactions enrichissantes avec nos collaborateurs et actionnaires.

RESPONSABILITES LIEES AU POSTE

  • Utiliser et développer des scripts permettant d’analyser les jeux de données et mener de nouvelles approches
    (identifications d’haplotypes, interactions G*E, analyses multi‐environnementales);
  • Gérer des jeux de données volumineux (R, Plink etc..);
  • Interagir avec les autres équipes de l’entreprise ainsi que des partenaires extérieurs.

Espèce travaillée: blé tendre.

PROFIL RECHERCHE

  • Master ou Doctorat en Génétique Quantitative ou productions végétales;
  • Expérience exigée en sélection ou en génétique;
  • Expérience exigée dans l’utilisation d’outils d’analyse statistique (R,…) et connaissance des méthodes d’analyse statistiques (anova, MLM, GLM);
  • Expérience requise en gestion de gros volumes de données;
  • Des connaissances en écophysiologie des plantes, notamment des céréales, seraient un plus.
  • Esprit d’initiative, force de proposition et suivi d’action.
  • Excellentes capacités de communication écrite et orale.

 

Si vous souhaitez intégrer notre équipe de recherche, merci d’adresser votre candidature (CV, lettre de motivation, 2 à 3 contacts en référence) à : rh@biogemma.com.
Référence impérative : 17‐GGC‐001‐IR

CDD ingénieur en Génétique quantitative/Phenotypage (H/F)

Type de contrat: CDD de 18 mois à compter d’octobre 2017
Localisation du poste : INRA, LEPSE, IBIP, 2 Place Viala, 34060, MONTPELLIER, France

CONTEXTE

Les projets Investissement d’Avenir Amaizing et Agropolis Florimaize ont généré un corps de données multi-échelle caractérisant la variabilité de caractères clés impliqués dans la réponse à la sécheresse et aux températures élevées pour un panel de 250 lignées/hybrides génotypés avec 900k SNP. Ces données proviennent de 30 champs expérimentaux en Europe, de six essais dans la plateforme de phénotypage PhenoArch et de mesures « omiques » (métabolites, transcrits d’aquaporines et de florigène). Des caractères nouveaux sont calculés à partir de ces données, par exemple la sensibilité de la croissance foliaire et du rendement au déficit hydrique, l’interception lumineuse au champ et en plateforme, la conductance stomatique ou l’efficience de conversion de la lumière en biomasse. Des variables composites dérivées des mesures « omiques » sont aussi analysées.

 

DESCRIPTIF DU POSTE

Le travail consistera à analyser l’architecture génétique (GWAS) de ces caractères en utilisant des scripts développés à l’INRA du Moulon et à Wageningen-Biometris, en particulier en suivant les objectifs suivants :
(i) Des méta-analyses de QTLs, analyses multi-traits et utilisation de modèles avec covariables permettant d’analyser la coordination entre caractères.
(ii) Des analyse génétiques de caractères nouveaux résultant d’analyses assistées par modélisation, en collaboration avec les modélisateurs de notre groupe.
(iii) Analyse fonctionnelle de QTLs, analyses des effets haplotypiques en fonction des conditions environnementales, analyse du phénotype de lignées quasi isogéniques portant l’introgression d’allèles exotiques dans des régions génomique d’intérêt (suivant la progression des points i et ii).

Ce travail servira, dans l’équipe, à établir des modèles génétiques permettant de prédire le rendement d’un grand nombre de génotypes dans les conditions actuelles et futures de différentes régions européennes. Ceci sera mené en combinant des modèles génétiques, statistiques et fonctionnels. Nous testerons ainsi les avantages comparatifs de différentes combinaisons d’allèles dans des scenarios climatiques divers.

COMPÉTENCES RECHERCHÉES

  • Le travail requiert un bon niveau de maîtrise des modèles mixtes et du langage R.
  • Formation de base en génétique et/ou en écophysiologie et première expérience dans l’un des deux domaine (ingénieur ou thèse).
  • Anglais indispensable.

 

ENVIRONNEMENT

  • Travail quotidien avec un ingénieur de recherche, en interaction avec plusieurs membres de l’équipe (doctorants et post docs).
  • Relations suivies avec les unités INRA du Moulon et de Biométrie de Wageningen (NL), ainsi qu’avec un laboratoire de Physiologie de Milan (It).
  • Relations avec des généticiens de compagnies semencières partenaires des projets.

 

ENCADREMENT

Claude Welcker – claude.welcker@inra.fr
François Tardieu – françois.tardieu@inra.fr

INRA, LEPSE, IBIP, 2 Place Viala, 34060, MONTPELLIER, France

Millet et al. 2016. Plant Physiology 172: 749-764 ; Cabrera-Bosquet et al 2016. New Phytologist 212 : 269-281 ;
Turc et al. 2016. New Phytologist 212: 377-388 ; Lacube et al 2017. Plant Cell Environment 40 : 2017-2028.
http://www1.montpellier.inra.fr/ibip/lepse/equipes/mage.htm
https://www6.montpellier.inra.fr/lepse/M3P
https://amaizing.fr/