• Le 15 septembre 2020
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Caractérisation par séquençage à haut débit des génomes viraux présents dans une production de vecteurs AAVr

Contexte

La thérapie génique représente aujourd’hui un réel espoir pour les patients atteints de maladies génétiques. De nombreux essais cliniques consistant à apporter un gène médicament à l’aide de vecteurs dérivés du virus AAV (adeno-associated virus) sont en cours et des médicaments innovants de thérapie génique sont déjà disponibles.

Afin de s'assurer de l'innocuité de ces vecteurs-médicaments pour les patients, notre équipe a mis au point une méthode appelée SSV-Seq (Single-Stranded Virus Sequencing), basée sur du séquençage à haut-débit, permettant de séquencer, d’identifier et de quantifier l’ensemble des ADN présents dans un lot de vecteur-médicament[1].

La quantification de l’ensemble des ADN présents dans les vecteurs AAV (ADN viraux et ADN contaminants) participe ainsi à une meilleure caractérisation des vecteurs AAV dans le cadre de la mise sur le marché de ces médicaments.

Objectifs du stage

Durant ce stage, le(la) stagiaire se focalisera sur l’étude du génome viral des AAVr et participera plus particulièrement à la caractérisation des régions répétées se situant aux extrémités du génome viral appelées ITR (Inverted Terminal repeats).

Il s’agira précisément d’analyser des données issues du séquençage à haut débit « short-reads » Illumina et/ou « long-reads » PacBio pour :

  • Quantifier les différentes conformations que peuvent prendre les séquences répétées ITR
  • Identifier, quantifier et visualiser les SNP et les indels présents dans les génomes viraux, et en particulier dans les ITR
  • Mettre en place un pipeline d’analyse dédié à l’identité génomique des AAV à partir des résultats obtenus.

Durant ce stage, l'étudiant(e) travaillera avec des outils permettant une bonne reproductibilité des analyses (git, snakemake, conda). Il(elle) sera amené(e) à lancer des analyses sur un cluster de calcul.

 

Compétences recherchées

  • Programmation Python
  • Connaissances des principales commandes Linux
  • Niveau intermédiaire en Anglais

Une connaissance des outils bwa, samtools, bcftools et des formats de fichier FASTQ et BAM serait un plus.

Qualités requises : dynamisme, rigueur technique, capacité d’analyse et sens relationnel

Profil du candidat : Bac +5 en bio-informatique avec de bonnes connaissances en programmation Python.

Informations générales : L'étudiant(e) sera rattaché(e) à l'équipe « Innovation en Vectorologie » du laboratoire de thérapie génique translationnelle des maladies génétiques INSERM UMR 1089 de Nantes.

Durée : au minimum 6 mois

Début de stage : 2020-2021 (dates flexibles)

Lieu : IRS 2 Nantes Biotech – Université de Nantes, 22 Boulevard Benoni Goullin, 44200 NANTES

Envoyer CV et lettre de motivation à Emilie Lecomte et Magalie Penaud-Budloo : emilie.lecomte@univ-nantes.fr et magalie.penaud-budloo@univ-nantes.fr