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Laboratoire/Entreprise : StatSC Oniris VetAgroBio Nantes
Durée : 6 mois
Contact : veronique.cariou@oniris-nantes.fr
Date limite de publication : 2024-04-15

Contexte :
La digestion anaérobie, ou méthanisation, est un bioprocédé permettant de convertir la matière organique en biogaz, riche en
méthane. Ce bioprocédé est utilisé de plus en plus largement à l’échelle industrielle pour la valorisation des déchets organiques
en énergie renouvelable. Il repose sur l’activité d’une communauté microbienne complexe, dynamique, et sensible aux
variations des conditions opératoires. Cette sensibilité peut avoir pour conséquence une instabilité du procédé, et des
répercussions importantes pour les opérateurs. Afin d’optimiser la digestion anaérobie, une compréhension approfondie du
fonctionnement des communautés microbiennes, en particulier face à des stress, est essentielle. Les méthodologies haut-débit
omiques s’avèrent des outils particulièrement pertinents pour cela. La métagénomique, la métatranscriptomique, la
métabolomique et la métataxonomique permettent en effet de caractériser une communauté microbienne à différents
niveaux de son fonctionnement. Ces approches sont particulièrement intéressantes lorsqu’elles sont utilisées dans un contexte
longitudinal, c’est-à-dire en analysant une suite temporelle d’échantillons plutôt que des échantillons uniques. Ainsi, il est
possible de mieux saisir la dynamique de l’écosystème microbien suite à un changement de paramètre opératoire ou à un
stress, et de proposer des solutions pour limiter les répercussions sur le procédé.
Cependant la plupart des méthodes statistiques utilisées pour analyser les données omiques ne tiennent pas compte
explicitement de la temporalité, et traitent les différents points de temps comme des échantillons indépendants. Pour exploiter
pleinement le potentiel des données longitudinales et prendre en compte le lien temporel entre les échantillons, la création
de pipelines analytiques spécifiques est requise. Ces pipelines permettraient d’identifier les marqueurs biologiques associés à
l’évolution des conditions opératoires et à l’évolution des performances des procédés. On pourrait chercher des liens entre les
dynamiques temporelles des microorganismes et faire des hypothèses biologiques. On pourrait également envisager de
déconvoluer l’effet des différents facteurs sur les dynamiques microbiennes et par exemple distinguer la dynamique naturelle
de l’écosystème de l’effet spécifique d’un paramètre donné.

Sujet :
Dans ce contexte, l’objectif du stage sera de mettre en place un pipeline analytique spécifique pour la valorisation des données
omiques longitudinales issues de bioprocédés. Différents défis statistiques seront à résoudre (Kodikara et al. 2022). Des jeux
de données omiques (metataxonomique, métagénomique, métabolomique) issues d’échantillons prélevés dans des
bioréacteurs de laboratoire sont disponibles. Elles proviennent d’expériences réalisées dans l’unité PROSE pour évaluer les
conséquences de différents stress salins sur les performances de la digestion anaérobie. On pourra s’appuyer sur des travaux
préliminaires précédents (Bodein et al. 2019, Chapleur et al. 2021).
Bodein, A., Chapleur, O., Droit, A. and Lê Cao, K.-A. (2019) A Generic Multivariate Framework for the Integration of Microbiome Longitudinal Studies With
Other Data Types. Frontiers in Genetics 10(963).
Chapleur, O., Poirier, S., Guenne, A. and Lê Cao, K.-A. (2021) Time-course analysis of metabolomic and microbial responses in anaerobic digesters exposed to
ammonia. Chemosphere 283, 131309.
Kodikara, S., Ellul, S. and Lê Cao, K.-A. (2022) Statistical challenges in longitudinal microbiome data analysis. Briefings in Bioinformatics 23(4).

Profil du candidat :
– Connaissances solides en statistiques et en particulier en analyse de données,
– Aptitude à développer des scripts de traitement de données sous R,
– Capacités rédactionnelles et lecture d’articles scientifiques en anglais,
– Aptitudes au travail en équipe et à la communication.

Formation et compétences requises :
Master 2 en statistique / biostatistique

Adresse d’emploi :
Oniris VetAgroBio
Campus des Sciences de l’Ingénieur
44300 Nantes

Document attaché : 202403151506_DOMULO_Stage_M2_StatSC_PROSE_2024.pdf