Stromalab - Targeting the stroma to regenerate Médecine régénératrice, thérapie cellulaire, cellules souches mésenchymateuses, tissu adipeux, moelle osseuse, réparation, régénération Regenerative medicine, cell therapy, mesenchymal stem cells, adipose tissue, bone marrow, repair, regeneration

Offres de Stage

Analyses statistiques de données single-cell RNA-seq : Application à l'étude des cellules stromales mésenchymateuses

Dans un premier temps, l'étudiant(e) devra s'approprier les données de scRNAseq, les méthodes statistiques déjà existantes ainsi que les packages associés.

Dans un second temps, l'étudiant(e) s'intéressera à la question de la classification non supervisée des cellules et à la détermination de gènes signature, en tenant compte des spécificités de ces données passives et sparses. Au travers de cette question, l'étudiant(e) sera amené(e) à mettre en place des méthodes de sélection de variables, de classification non supervisée, d'apprentissage, de biclustering, …
Dans un troisième temps, on s'intéressera au problème dit du « pseudo-time ». L'étudiant(e) devra comparer des méthodes existantes afin de déterminer celles qui répondent le mieux à la problématique des biologistes du STROMALab.
L'implémentation des méthodes et le travail d'analyse seront effectués à l'aide du logiciel R.
Il sera peut-être nécessaire de travailler en Python pour certains points. La création d'une interface graphique type Shiny pourra être envisagée pour aider les biologistes dans la prise en main des outils
développés.
Remarque :
Ce sujet de stage étant très riche, il est possible de le subdiviser en deux stages pour niveau M2 ou M1. Les stagiaires pourront travailler en collaboration sur certains points.

Consulter l’offre

Développement d'une méthode d'analyse par AFM pour caractériser la rigidité de la matrice d'un tissu dans un processus de régénération versus cicatrisation

L'objectif du stage est de mettre en place une méthode permettant de mesurer de façon systématique la rigidité de la matrice d'un tissu biologique et de pouvoir la relier à des analyses histologiques de la composition de la matrice.

En particulier le stagiaire réalisera :

  • Les expériences d'AFM sur tissus issus d'un processus de cicatrisation ou de régénération
  •  L'analyse et la mise en forme des données d'AFM
  • Les marquages histologiques pour caractériser la matrice sur les échantillons préalablement analysés à l'AFM
  • La veille bibliographique sur des méthodes d'AFM sur tissus biologiques
  • La présentation de ses résultats aux différents partenaires du projet et pendant les réunions d'équipe

Nous recherchons un(e) étudiant(e) motivé(e), dynamique, autonome avec des capacités d'adaptation à un environnement pluridisciplinaire.

Consulter l’offre