Postdoc en biologie computationnelle et systémique et modélisation métabolique

La dysrégulation du métabolisme des lipides joue un rôle clé dans le développement et la progression des troubles métaboliques, notamment l'obésité, le diabète de type 2 et la stéatose hépatique associée à un dysfonctionnement métabolique (MASLD). Nous recherchons un(e) Scientist en biologie computationnelle et systémique hautement motivé(e) pour travailler sur un projet financé par la Swiss National Science Foundation (SNSF) visant à approfondir notre compréhension du métabolisme lipidique humain dans la MASLD. Le projet se concentre sur la modélisation du métabolisme humain en intégrant des données cliniques à des modèles expérimentaux. Il implique des données biochimiques et moléculaires provenant de multiples tissus et biofluides pour étudier le métabolisme spécifique aux tissus, les interactions métaboliques entre les organes, ainsi que l'absorption, la transformation et la libération des nutriments. Le projet combine la modélisation statistique, la biologie systémique et la modélisation métabolique in silico avec des données cliniques, transcriptomiques, protéomiques, métabolomiques/lipidomiques, d'imagerie moléculaire spatiale et de flux métaboliques expérimentaux afin de fournir de nouvelles perspectives sur les altérations métaboliques complexes sous-jacentes à la MASLD. Ce que vous pouvez attendre <br /> • Développer et appliquer des modèles mathématiques, statistiques et d'apprentissage automatique à des ensembles de données biologiques et cliniques complexes, multidimensionnels et multimodaux, y compris des données spatiales et d'imagerie • Modéliser le métabolisme des lipides et des nutriments en utilisant des approches compartimentales, cinétiques, mécanistes, de réseaux métaboliques ou basées sur la physiologie • Reconstruire et modéliser les réseaux métaboliques spécifiques aux tissus et valider les prédictions des modèles à l'aide de données expérimentales • Participer et contribuer à des projets de recherche multidisciplinaires et collaboratifs • Préparer, présenter et communiquer des résultats scientifiques lors de réunions internes, de conférences internationales et par le biais de publications évaluées par des pairs <br /> Votre profil <br /> • PhD ou équivalent en biologie computationnelle, biologie systémique, mathématiques appliquées, génie biochimique ou un domaine connexe • Expertise solide en modélisation mathématique et statistique, apprentissage automatique et biologie systémique, avec une expérience de l'analyse de données biologiques ou cliniques multidimensionnelles, multimodales ou multi-omiques • Expérience démontrée en modélisation métabolique in silico, par exemple la modélisation métabolique basée sur des contraintes ou à l'échelle du génome, la reconstruction de réseaux métaboliques, la modélisation cinétique ou des flux métaboliques, ou la simulation basée sur les données • Maîtrise de R, Python ou MATLAB et expérience de l'intégration de données expérimentales avec des modèles computationnels ; • Une expérience en spectrométrie de masse, en omics spatiales, en imagerie moléculaire ou en imagerie tissulaire est un atout majeur • Scientifique enthousiaste et collaboratif doté de solides capacités d'analyse et de résolution de problèmes, de la capacité à travailler de manière indépendante et au sein d'équipes multidisciplinaires, et d'un excellent niveau d'anglais écrit et parlé <br /> Ce que nous offrons <br /> • Un environnement de recherche stimulant, collaboratif et à la pointe de la technologie avec des opportunités de développement scientifique et professionnel • Participation à des projets de recherche multidisciplinaires à l'interface de la biologie computationnelle, de la biologie systémique, du métabolisme, de la multi-omique, de l'imagerie moléculaire et de la recherche clinique • L'opportunité de travailler avec de grands ensembles de données provenant d'études précliniques et cliniques • Une collaboration étroite avec des experts de différentes disciplines scientifiques et cliniques <br /> Des questions sur le poste ? Pour plus d'informations, veuillez contacter Prof. Mojgan Masoodi Head of Research +41 31 66 4 05 32