Ingénieur-e de recherche expert-e en analyse métabolomique

Vous rejoindrez l’Unité de Nutrition Humaine, au sein de la Plateforme d’Exploration du Métabolisme (PFEM), qui est une infrastructure scientifique collective INRAE dont l'équipe Métabolisme et Spectrométrie de Masse (MSM) est dédiée à la métabolomique. L'intérêt principal de recherche de la PFEM concerne en particulier le développement de méthodes analytiques basées sur la spectrométrie de masse et d'outils bioinformatiques pour l'étude des relations entre nutrition et santé : profilage métabolique par des approches multiplateformes dans les biofluides et les tissus,  développement de stratégies analytiques pour l'identification de biomarqueurs à l'aide d'outils de spectrométrie de masse et bioinformatiques, développement de modèles et d'outils pour améliorer l'extraction de connaissances à partir de données de haut débit. La PFEM est un des membres fondateurs de l'infrastructure d'avenir MetaboHUB (MTH). Dans le cadre du Workpackage 1 de MetaboHUB visant à fournir des méthodes de phénotypage approfondi pour de grandes cohortes, vous serez en charge de concevoir, réaliser et exploiter un test interlaboratoire visant à la mise en place d’une méthode métabolomique large-échelle, en réponse aux besoins des projets et des utilisateurs. Votre mission consistera à :  piloter ce test afin d’organiser et d’évaluer l’acquisition de données mise en œuvre dans chaque laboratoire participant ;  définir les méthodes de traitement de données et d’annotation nécessaires à leur fusion ;  de proposer des indicateurs de qualité, sensibilité, et précision pour les intercomparer et pour envisager un passage à l’échelle. Vous interviendrez sur l’ensemble de la chaîne analytique :  harmonisation de la méthode optimisée à grande échelle entre laboratoires ;  conception et mise en œuvre du test interlaboratoire ;  préparation et gestion des échantillons ;  acquisition de données sur l’un des instruments UPLC-HRMS ;  normalisation du traitement et de l’annotation des données pour permettre la fusion de données multi-plateformes ;   analyses statistiques et interprétation des résultats ;  valorisation.