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poste de MdC, à l’ISEM (peut être)!

Un poste de MdC va prochainement être ouvert au concours par l’Université de Montpellier II.

Identification du poste : Développement de méthodes, modèles, algorithmes et logiciels pour l’analyse de données en biologie évolutive ou écologie. MC 67/27

Section CNU : 67/27

Mots clefs : Bioinformatique, Modélisation, Biostatistiques, Bases de données

Profil Enseignement

Systèmes d’information environnementaux et gestion de base de données Il comportera une partie d’enseignements généralistes dans le cadre de la licence Informatique, et a également pour vocation de combler les besoins en enseignements dans des formations inter-disciplinaires pérennes et émergentes, telles que la spécialité Géomatique du master Informatique, la spécialité Bioinformatique, Connaissance, Données du master STIC pour la Santé, et la spécialité Spatialisation et Technologies en Ecologie du master STIC pour l’écologie et l’environnement. Les enseignements concernés tournent autour des concepts et approches ingénierie relatives aux systèmes d’information environnementaux (pris au sens large : écologie, biologie, santé, information géographique, etc..), ce qui inclut les aspects gestion de base de données spatiales, bases de données semi-structurées et nosql , les aspects temporels, ainsi que le champ base de connaissances (ontologies et génie ontologique). Toute autre compétence en enseignement pouvant s’intégrer dan s les formations pré-citées sera également appréciée.

Département d’enseignement ou équipe pédagogique : Département d’Informatique de la Faculté des Sciences

Nom du Directeur département : Michelle Joab et Bruno Durand

Email directeur département : dirinfofds@univ-montp2.fr

Profil Recherche

Développement de méthodes, modèles, algorithmes et logiciels pour l’analyse de données en biologie évolutive ou écologie.

Laboratoires d’accueil potentiels : AMAP, CBAE, CEFE, EME, ISEM, MIVEGEC

Les laboratoires d’accueil potentiels couvrent un vaste champ de recherche en écologie et évolution. Les recherches dans ce domaine font appel à des compétences en bioinformatique, qu’il s’agisse de l’analyse des données de génomique haut débit ou de l’intégration de données spatiales et temporelles (écologiques, démographiques, biogéographiques, génétiques, climatiques). L’évolution simultanée des thématiques de recherches, des systèmes d’acquisition et d’agrégation de données (réseaux collaboratifs), ainsi que des demandes sociétales vont conférer à ces aspects une importance croissante dans les programmes de recherche. Les recherches de la personne recrutée pourront ainsi porter sur des thématiques de bases de données, de modélisation, d’inférence statistique et d’aide à la décision, dans les domaines suivants : • l’acquisition de données spatialisées pour l’observation des changements environnementaux, intégrant possiblement le temps long, la définition et l’application de traitements sur ces observations, et l’intégration des produits dérivés dans des systèmes d’information et d’interprétation ; • l’algorithmique pour l’analyse de données biologiques haut-débit : assemblage, identification de variants, phylogénie, datation moléculaire ; • l’algorithmique pour les statistiques inférentielles (par exemple, méthodes de simulation, parallélisation) portant sur les processus écologiques et évolutifs ; • l’intégration des processus démographiques et génétiques dans les modèles biogéographiques ou écosystémiques. Les recherches seront conduites sur ces thématiques et devront renforcer les compétences en bioinformatique du laboratoire d’accueil et les collaborations avec les laboratoires d’informatique et de modélisation de Montpellier.

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Post-Doctoral position in Combinatorics for Bioinformatics AVAILABLE

The position is not available anymore.

Post-Doctoral position in Combinatorics for Bioinformatics (18 months)

A postdoctoral fellowship will be available at the Institut des Sciences de l’Evolution de Montpellier (ISEM, UMR-5556, http://www.isem.univ-montp2.fr) in the framework of the Ancestrome project, recently funded by the ANR agency on the Bioinformatics Investissement d’avenir call (http://lbbe-dmz.univ-lyon1.fr/ancestrome/spip_ancestrome/).

Ancestrome aims at studying genome organization and functioning of extant living organisms to build integrative models to reconstruct evolutionary intermediates together with the evolutionary processes that have generated them.

A critical step in the development of methods to reconstruct the evolution of genomes is the modeling of the processes that relate gene phylogenies to species phylogenies. We have developed methods for integrating events of gene duplication, gene loss and lateral gene transfer in the simultaneous reconstruction of species and gene histories. These methods yield much better estimates of the gene content of ancestral genome, and hence open the door to accurate reconstructions of ancestral species characteristics. This includes cellular and genome organizations, or metabolic capabilities as deduced from genome content, but also virtually any internal or external factors that have left a trace in the genomic record, such as the environment to which the species has adapted, its resources, parasites or demography.

The aim of this position is to define, implement and exploit measures of reconciliation similarities. Reconciliations are defined as mapping of gene tree nodes into the species tree nodes permitting to infer past events in the species’ history such as gene duplications, losses and transfers [1]. Defining similarities between two such mappings will allow to study the diversity of equally parsimonious reconciliations on the same pair species tree-gene tree, to cluster them and to eventually summarize them through a consensus reconciliation. Measures to compare two reconciliations for the same species tree but for different gene trees on the same gene family and even on different gene families should also be proposed. This latter measure will be used to search for gene families, which have undergone concomitant gene losses, duplications and transfers, suggesting a physical or functional link between those genes.

Candidates should have a solid background in Combinatorics. A background in Probability and Statistics would be appreciated.

Applications including a detailed curriculum vitae, a cover letter, and contact information of at least three references should be sent electronically to Celine Scornavacca (celine.scornavacca@univ-montp2.fr) and Vincent Ranwez (vincent.ranwez@supagro.inra.fr) before 1 October 2013.

Starting date: 1 November 2013.