L'École normale supérieure de Lyon produit une recherche de haut niveau dans ses 25 laboratoires et forme par la recherche quelque 2500 étudiants dont 500 doctorants. Elle compte environ 550 enseignants, enseignants-chercheurs et chercheurs et 600 personnels administratifs et techniques.

Dans le classement de Shanghai et QS, elle se classe au 1er rang des établissements français en termes de performance per capita.

Son objectif est d'avoir un impact significatif en matière de recherche, d'innovation et de transfert de technologie tout en irriguant la fonction publique et le monde socio-économique de diplômés rompus à la complexité, capables de produire et transmettre des savoirs.

L'ENS de Lyon met ses ressources au service d'une vision ouverte de la société et des enjeux contemporains qu'elle veut éclairer.

Son budget annuel est d’environ 150 M €.

L'ENS de Lyon est une école dynamique, où la qualité de vie au travail, le développement durable et l’égalité professionnelle représentent des dimensions centrales.

Vous serez rattaché/e à l’équipe thématique « Morphogénèse florale » au sein du Laboratoire de Reproduction et Développement des Plantes (CNRS UMR 5667, Lyon) à l'École Normale Supérieure de Lyon. 
Pour plus d'informations : https://www.ens-lyon.fr/RDP/Morphogenese-florale/

Directeur de l’unité : Gwyneth Ingram

Responsable hiérarchique : Nicolas Doll
Personnes impliquées dans le projet : Nicolas Doll, CR CNRS, Véronique Boltz, TREX INRAE.

MISSION :

Vous participerez au projet ANR DEATHCOM qui vise à étudier la régulation de la mort cellulaire programmée du tapis au sein de l’anthère chez la plante modèle Arabidopsis. 

ACTIVITES : 

• L’analyse bioinformatique de données transcriptomiques single cell.
• Comparaison de jeux de données single cell, évaluation des effets « batch » et des différences biologiques.
• Identification de réseaux de gènes présent dans différents tissus et à différents stades
• Mise en place d’outils de visualisation des données transcriptomiques analysées 

COMPETENCES REQUISES : 

Connaissances sur l’environnement professionnel :

• Connaissance concernant l’analyse bio-informatique de données de transcriptomique single cell 

Savoir-faire opérationnels :

• Bonne maitrise du langage informatique R 

Savoir-être :

• Rigoureux/euse, scrupuleux/euse, 
• Appliqué/e, 
• Organisé/e