Thèse Gen-Omix Intégration de l'Information Génétique dans les Modèles d'Analyse Multi-Omics H/F - Doctorat.Gouv.Fr

Établissement : Université de Bretagne Occidentale École doctorale : École doctorale Sciences de la vie et de la santé Laboratoire de recherche : Génétique, génomique fonctionnelle et biotechnologies Direction de la thèse : Ozvan BOCHER ORCID https://orcid.org/00 Date limite de candidature : 2026-05-22T00:00:00 Les avancées en séquençage et en profilage moléculaire (« omiques ») permettent désormais de caractériser finement des traits biologiques (transcriptomique, protéomique, métabolomique, ...) et d'étudier leurs liens avec les pathologies humaines. Bien qu'apportant chacun des informations à un niveau moléculaire spécifique, l'intégration de ces données permet de mieux capturer leurs liens, et d'avoir une compréhension plus systématique des mécanismes biologiques. Des méthodes statistiques ont ainsi été développées pour réaliser cette intégration, telles que DIABLO ou MOFA. Ces méthodes se basent notamment sur des outils de réduction de dimension, permettant d'identifier des « facteurs » capturant la variabilité des données multi-omiques. Néanmoins, ces modèles n'intègrent de manière que très limitée l'information génétique. Les variations génétiques ont pourtant un rôle crucial dans les maladies complexes (identifiées via des études GWAS), ainsi que dans la régulation des profiles moléculaires (« Quantitative Trait Loci » - QTL). L'objectif principal de ce projet de thèse est d'intégrer l'information génétique aux modèles multi-omiques afin d'en améliorer la performance et la stabilité. Améliorer les modèles multi-omiques permettra in fine de réduire les tailles d'échantillon nécessaires, une problématique centrale dans les études multi-omiques qui restent aujourd'hui très onéreuses. Pour répondre à cet objectif, nous proposons d'utiliser la co-régulation génétique entre les traits moléculaires à partir des QTL, ce qui nécessite une modification des modèles mathématiques sous-tendant les méthodes multi-omiques. Ces modifications et leur apport sur les méthodes actuelles seront évaluées par simulations et sur des données réelles disponibles à travers les collaborations de l'UMR1078. Afin de mener à bien ce projet transdisciplinaire, le doctorant bénéficiera d'expertises en analyse de données génétiques et multi-omiques ( UMR1078 ), ainsi qu'autour des modèles mathématiques utilisés en biologie ( UMR6205 ).
Afin de mener à bien ce projet transdisciplinaire, le doctorant bénéficiera d'un environnement de recherche stimulant à l'interface entre deux laboratoires ( UMR1078 et UMR6205 ). Il bénéficiera des ressources matérielles nécessaires (infrastructure informatique, bases de données) pour mener à bien le projet. Le/la doctorant.e aura également l'occasion d'assister à des séminaires thématiques dans les deux groupes de recherche.