CD Impact des changements globaux sur le cycle de vie des poissons : quel apport de la variabilité individuelle dans la compréhension des réponses moléculaires analysées à l'échelle de la population ? // CD Individual variability contribution to the under

Ce projet doctoral a pour objectif d'investiguer l'information biologique portée par la variabilité inter-individuelle d'abondance des transcrits et de taux de méthylation des gènes correspondants, et d'en démontrer l'intérêt dans la compréhension des bases moléculaires de la physiologie des organismes. L'exploration de la variabilité inter-individuelle d'abondance des transcrits et de méthylation des gènes nécessitera le développement d'une méthodologie d'analyse statistique adaptée.
Cette méthodologie sera développée sur la base de jeux de données transcriptomiques (RNAseq) et methylomique (RRBS) issus de foie d'épinoches à trois épines (Gasterosteus aculeatus) exposés ou non à une élévation de la température et un abaissement du pH (scénario de changement climatique) et/ou soumis à une exposition développementale à l'éthynylestradiol. Le/la doctorant(e) sera ainsi amené(e) à investiguer les processus moléculaires à l'origine de l'influence du changement climatique sur le cycle de vie des poissons téléostéens et sur la réponse à l'exposition à l'EE2. Les observations moléculaires pourront être mises en relation avec les traits phénotypiques de chaque individu.
Dans un second temps, la méthodologie d'investigation de la variabilité des jeux de données transcriptomiques développée sera appliquée à une seconde étude de cas, portant sur le transcriptome de foie et de branchies de 244 ombles de fontaine Salvelinus fontinalis issus d'une vingtaine de sites à Saint-Pierre et Miquelon.
Le doctorant recruté sera ainsi amené à traiter, analyser et interpréter des données de séquençage non ciblé, que ce soit en simple application ou en développement de workflow d'analyse. Ce sujet de thèse combine des analyses statistiques et bioinformatiques de données de transcriptomiques et méthylomiques, à la compréhension fine de la physiologie moléculaire des poissons téléostéens.
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The aim of this PhD project is to investigate the biological information carried by inter-individual variability in transcript abundance and corresponding gene methylation rates, and to demonstrate its value in understanding the molecular basis of organism physiology. The exploration of inter-individual variability in transcript abundance and gene methylation rate will require the development of an appropriate statistical analysis methodology.
This methodology will be developed on the basis of transcriptomic (RNAseq) and methylomic (RRBS) datasets derived from the livers of threespine sticklebacks (Gasterosteus aculeatus) exposed or not to a rise in temperature and a lowering of pH (climate change scenario) and/or subjected to developmental exposure to ethynylestradiol. The PhD student will investigate the molecular processes behind the influence of climate change on the life cycle of teleost fish and on the response to EE2 exposure. Molecular observations can be related to the phenotypic traits of each individual.
Secondly, the methodology developed to investigate the variability of transcriptomic datasets will be applied to a second case study, involving the liver and gill transcriptome of 244 brook trout Salvelinus fontinalis from about 20 sites in Saint-Pierre and Miquelon.
The PhD student recruited will have to process, analyze and interpret non-targeted sequencing data, either as a simple application or with the development of analysis workflows. This thesis combines statistical and bioinformatics analyses of transcriptomic and methylomic data, with a detailed understanding of the molecular physiology of teleost fish.
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Début de la thèse : 01/11/2025
WEB : https://sites.google.com/view/sm-prudhomme

Contrat doctoral

Concours pour un contrat doctoral

Université de Lorraine

607 SIReNa - SCIENCE ET INGENIERIE DES RESSOURCES NATURELLES

- Titulaire d'un Master en sciences biologiques. - Solides connaissances en statistiques, bioinformatique et/ou interprétation de données omiques. Une première expérience dans l'analyse et l'interprétation de données transcriptomiques serait un net avantage. - Intérêt et aisance pour les bases moléculaires de la physiologie des organismes. - Goût pour l'analyse de données. - Capacité à travailler dans un esprit d'équipe, à l'interface entre les spécialités de plusieurs chercheurs (bioinformatique, biostatistique, écotoxicologues, écophysiologistes). - Solides aptitudes rédactionnelles et de communication scientifique, en français et en anglais, pour la rédaction d'articles et la présentation des résultats.
- Must hold a Master's degree in biological sciences - Solid background in statistics, bioinformatics and/or omic data interpretation. Initial experience in transcriptomic data analysis and interpretation would be an advantage. - Must be interested and comfortable with the molecular bases of organism physiology - A taste for data analysis. - Able to work with a team spirit, at the interface between the specialties of several researchers (bioinformatics, biostatistics, ecotoxicologists, ecophysiologist). - Strong scientific writing and communication skills, in French and English, for writing articles and presenting results.