Stage (Bac +5) Epidémiologie génomique H/F/D
BioMerieux · Étoile-sur-Rhône
Acteur mondial dans le domaine du diagnostic in vitro depuis plus de 60 ans, bioMérieux offre des solutions de diagnostic qui déterminent l’origine d’une maladie ou d’une contamination pour améliorer la santé des patients et assurer la sécurité des consommateurs.
Rejoindre bioMérieux, c’est choisir une société familiale et humaniste, portée par une vision long terme, au service de la santé publique dans le monde.
Chaque stagiaire ou alternant est accompagné par un tuteur expérimenté et formé. Il ou elle bénéficie d’un suivi et d’une évaluation l’aidant à progresser et à se préparer à la vie professionnelle.
Quelle est votre mission chez BioMérieux ?
Stage en épidémiologie génomique : méthodes d’analyse des transmissions bactériennes en séquençage
Au sein du département Data Science de bioMérieux, vous contribuerez à l'évaluation et à l'amélioration des méthodes les plus avancées d'épidémiologie génomique utilisées pour détecter, caractériser et suivre la transmission de bactéries pathogènes.
L’essor du séquençage à haut débit a profondément transformé la surveillance des épidémies microbiologiques. Plusieurs approches coexistent aujourd’hui pour comparer les génomes bactériens : méthodes basées sur les SNP, schémas wgMLST, approches hybrides ou encore méthodes utilisant les k-mers. Chacune présente ses avantages, ses limites et ses contraintes.
L’objectif de ce stage sera de réaliser une étude comparative approfondie de ces approches à partir de jeux de données réels, afin de mieux comprendre leurs performances, leur robustesse et leur pertinence pour des applications de surveillance de routine.
Vous serez amené(e) à travailler à l’interface entre bioinformatique, microbiologie, génomique et science des données, en collaboration avec des experts du domaine. Vos conclusions contribueront à orienter les futurs développements et stratégies d’analyse en épidémiologie génomique.
Le stage se déroulera sur le site de Marcy-l’Étoile, au sein du département « Sequencing » dans une équipe de Data Science, avec l'accompagnement de spécialistes en bioinformatique, génomique microbienne et épidémiologie génomique.
Au cours de ce stage, vous serez amené(e) à :
Construire un cadre d’évaluation robuste
- Identifier et sélectionner des jeux de données d'épidémies bactériennes provenant de sources publiques et internes
- Définir des critères de qualité et de sélection des données
- Organiser les métadonnées épidémiologiques et les données de séquençage afin de garantir la reproductibilité des analyses
Développer et appliquer des workflows bioinformatiques
- Mettre en œuvre différentes approches d'épidémiologie génomique :
- wgMLST
- analyses SNP
- approches hybrides marqueurs/SNP
- méthodes fondées sur les k-mers
- Exécuter ces workflows sur des jeux de données communs afin de comparer leurs résultats
Comparer et analyser les performances des méthodes
- Évaluer leur capacité à distinguer les souches impliquées dans une même transmission de souches non liées
- Comparer les distances génomiques, les regroupements d’isolats et leur concordance avec les informations épidémiologiques disponibles
- Étudier l’impact de la qualité des données (couverture, qualité des reads, etc.) sur les performances observées
Étudier la mise en œuvre opérationnelle
- Mesurer les temps de calcul, la consommation mémoire et les besoins de stockage
- Évaluer la capacité des différentes méthodes à passer à l’échelle sur des collections de plusieurs centaines voire milliers de génomes
- Analyser leur aptitude à intégrer progressivement de nouveaux isolats dans un système de surveillance continue
Contribuer à l’amélioration des règles d’interprétation
- Étudier les seuils de distance génomique utilisés pour identifier des isolats liés épidémiologiquement
- Évaluer différentes stratégies de classification basées sur un ou plusieurs seuils
- Formuler des recommandations scientifiques et techniques pour simplifier ou améliorer les règles de décision existantes
Valoriser vos résultats
- Documenter les analyses et les méthodes de façon claire et reproductible
- Présenter les résultats à des experts scientifiques et techniques
- Participer à l’élaboration de recommandations pour les futures pipelines d’épidémiologie génomique
Qui êtes-vous ?
- Étudiant(e) en dernière année d'école d'ingénieur ou Master 2 en bioinformatique, data science avec une sensibilisation génomique ou discipline équivalente
- Intérêt marqué pour la génomique microbienne et l’analyse de données biologiques
- Connaissances en séquençage haut débit (2eme et 3eme génération) et en bioinformatique
- Expérience en Python et environnement Linux
- Capacité d’analyse, esprit critique et curiosité scientifique
- Bon niveau d’anglais scientifique
Au cours de ce stage, vous développerez une expertise sur :
- les principales méthodes modernes d’épidémiologie génomique
- l’analyse comparative de workflows bioinformatiques à grande échelle
- l’exploitation de données de séquençage bactérien réelles
- les enjeux de reproductibilité et de passage à l’échelle des analyses génomiques
- la traduction de résultats scientifiques en recommandations applicables à des produits et services de santé
La gratification mensuelle pour un stagiaire est attribuée dès un mois de présence.
Le montant de la gratification dépend du niveau de formation de l’étudiant et est supérieure au minimum légal.
Les + :
- Restaurant d’entreprise avec participation de l’employeur.
- Remboursement de 100 % de l’abonnement de transports en commun ou indemnité de transport.
- Conciergerie sur les sites de Craponne, Marcy et La Balme.
bioMérieux s'engage à éviter toute discrimination et à traiter tous les candidats de manière équitable sans distinction d'origine, de sexe, d'âge, de caractéristiques physiques, d'origine sociale, de handicap, d'appartenance syndicale, de religion, de situation familiale, de grossesse, d'orientation sexuelle, d'identité de genre, d'expression de genre ou de tout autre critère illégal selon la loi applicable.
*F/H/D : Femme/Homme/Diversité : bioMérieux s'engage à promouvoir l'égalité des chances en matière d’emploi.