Le laboratoire GREYC (CNRS UMR 6072) de l'université de Caen Basse-Normandie a proposé un post-doc dans le cadre du projet Innotox2 soutenu par la région Region Basse-Normandie relevant de l'appel à propositions Emergence. Les activités qui seront menées par le post-doctorant seront partiellement associées à certaines activités du projet Bingo2.
Localisation: Caen, Normandie, France
Sujet : Élaboration de modèles de prédiction des propriétés toxicologiques associées aux composés chimiques
L'Union Européenne s'est récemment dotée d'une nouvelle réglementation concernant la production et la commercialisation des produits chimiques, la réglementation REACH. Cette réglementation autorise l'utilisation de méthodes alternatives (typiquement, in silico) afin d'établir le profil physico-chimique des molécules. Ainsi, d'importants efforts de recherche sont consacrés à l'élaboration de modèles permettant de prédire l'activité d'une molécules à partir de sa structure. Ce travail post-doctoral se situe dans ce contexte du traitement de l'information chimique : il s'agit de contribuer au développement de modèles fiables permettant d'évaluer la toxicité d'un composé chimique à partir de sa structure. Plus précisément, ce travail inclut l'évaluation de l'intérêt de deux familles de descripteurs dans ce contexte :
- le plus grand sous-graphe commun à deux graphes : il est naturel de modéliser les structures des molécules par des graphes. Le plus grand sous-graphe commun à deux graphes induit une notion d'intersection entre molécules : la plus grande structure commune. Cependant, il existe plusieurs notions de plus grande structure commune et, dans un cadre de prédiction d'activité chimique, il est nécessaire de comparer leur intérêt relatif.
- les similarités à noyaux : ces méthodes sont utilisées depuis quelques années sur des données modélisées par des graphes. Leur mise en oeuvre est exigeante mais leurs performances sont prometteuses et il apparaît nécessaire d'avaluer l'intérêt des similarités à noyaux pour le prédiction d'activité chimique.
D'un point de vue informatique, les structures des molécules étant modélisées par des graphes, le calcul de ces descripteurs s'appuie sur des techniques d'algorithmique combinatoire. Un des buts de ce travail est d'évaluer l'intérêt ces descripteurs et de concevoir des modèles de prédiction des propriétés toxicologiques de composés chimiques. Ces modèles seront testés sur un large spectre de structures chimiques. Les bases de données chimiques seront fournies par le Centre d'Études et de Recherche sur le Médicament de Normandie (CERMN, UPRES EA4258), partenaire du projet Innotox2. Ces bases contiennent la classe de composés chimiques la plus large possible décrite au niveau européen.
Profil : Nous recherchons un informaticien ayant de solides connaissances dans au moins l'un des domaines : algorithmique combinatoire, fouille de données ou apprentissage automatique. De plus, une bonne expérience en programmation sera appréciée.
Lieu, durée et rémunération
- contrat de 24 mois, à pourvoir à partir de début 2009
- rémunération : 2030 euros net par mois (2 487 euros brut par mois)
- le poste est à pourvoir au laboratoire GREYC
Comment candidater
Les candidatures sont à envoyer au format PDF dès que possible. Elles seront étudiées jusqu'à ce que le poste soit pourvu.
Envoyer un CV et une lettre de motivation, ainsi que les noms et coordonnées d'au moins deux personnes susceptibles de recommander le candidat. Les candidatures sont à envoyer par courrier électronique à :
Bertrand Cuissart +33 2 31 56 73 72 Bertrand.Cuissart@info.unicaen.fr
Bruno Crémilleux +33 2 31 56 74 35 Bruno.Cremilleux@info.unicaen.fr
GREYC - CNRS UMR 6072, Université de Caen, Campus Côte de Nacre F-14032 Caen Cedex - France
