Statistical modeling and estimation of molecule diffusion in fluorescence microscopy
Type de contrat : CDD
Contrat renouvelable : Oui
Niveau de diplôme exigé : Thèse ou équivalent
Fonction : Chercheur contractuel
Niveau d'expérience souhaité : De 5 à 12 ans
Contexte et atouts du poste
Understanding the molecular interactions and intracellular transport mechanisms in space and time is central in fundamental cell biology to characterize cellular functions, and crucial to the treatment and cure of human disease. In that context, it is of primary interest for biologists to be able to visualize and estimate molecular mobility within the cell.
To address this issue, we have developed a novel Eulerian method inspired from previous works [1, 2 ,3, 4] that allows to estimate the diffusion and drift parameters attached to moving biomolecules within cells from 2D/3D individual trajectories. In the first step, the method estimates both drift and diffusion in local neighborhoods centered on trajectory points. The local spatiotemporal kernel estimators correspond to weighted averages of the trajectory elements. Unlike existing methods, the estimation of two or three-dimensional drift vector and the diffusion coefficient are performed on trajectory-sliding kernels, calculated at coordinates corresponding exactly to the coordinates given by the preliminary particle tracking. In the second step, each particle track point is labeled into three motion categories: confined motion (subdiffusion), Brownian motion (free diffusion), and directed motion (superdiffusion). The method is currently tested in several biological studies such as dynamics of transcription factors in the nucleus, MReB proteins in bacteria walls.
Bibliography
- BRIANE, M. VIMOND, C. KERVRANN. An overview of diffusion models for intracellular dynamics analysis, Briefings in Bioinformatics 21, 4, July 2020, p. 1136–1150, [doi:10.1093/bib/bbz052] , [hal:hal-02424761] .
- BRIANE, C. KERVRANN, M. VIMOND. Statistical analysis of particle trajectories in living cells, Physical Review E 97, 6, June 2018, p. 1–20, [doi:10.1103/PhysRevE.97.062121] , [hal:hal-01961971].
- BRIANE, M. VIMOND, C.A. VALADES-CRUZ, A. SALOMON, C. WUNDER, C. KERVRANN. A sequential algorithm to detect diffusion switching along intracellular particle trajectories, Bioinformatics 36, 1, June 2019, p. 317–329, [doi:10.1093/bioinformatics/btz489] , [hal: hal-02424777] .
- SALOMON, C.A. VALADES-CRUZ, L. LECONTE, C. KERVRANN. Dense mapping of intracellular diffusion and drift from single-particle tracking data analysis, in : ICASSP 2020 – IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing, IEEE, p. 1–5, Barcelona, Spain, May 2020, [hal:hal-03087048] .
- PRIGENT, C. A. VALADES -CRUZ, L. LECONTE, L. MAURY, J. SALAMERO, C. KERVRANN. BioImageIT: Open-source framework for integration of image data-management with analysis, Nature Methods, [doi: 10.1038/s41592-022-01642-9], [hal: hal-03474512], 2022.
Mission confiée
The objective of the 10-month project is to improve the machine learning-based classification of trajectories by estimating the Hurst exponent in space and time, as well as to provide a user-friendly python software able to adapt to multiple scenarios in cell imaging and for a large range of applications. This software will be embedded within the BioImageIT middleware [5] especially designed for end-users and biology labs.
Principales activités
-
Develop a method and an algorithm to estimate the Hurst exponent, in space and time, for trajectory classification.
- Evaluate the method on artificial and real datasets.
-
Ensure interoperability with BioImageIT plateform.
-
Present the advancements to collaborators.
Compétences
Technical skills and level required :
Languages :
Relational skills :
Other valued appreciated :
Avantages
- Subsidized meals
- Partial reimbursement of public transport costs
- Leave: 7 weeks of annual leave + 10 extra days off due to RTT (statutory reduction in working hours) + possibility of exceptional leave (sick children, moving home, etc.)
- Possibility of teleworking (after 6 months of employment) and flexible organization of working hours
- Professional equipment available (videoconferencing, loan of computer equipment, etc.)
- Social, cultural and sports events and activities
- Access to vocational training
- Social security coverage
Informations générales
- Thème/Domaine :
Optimisation, apprentissage et méthodes statistiques
Biologie et santé, Sciences de la vie et de la terre (BAP A) - Ville : Rennes
- Centre Inria : Centre Inria de l'Université de Rennes
- Date de prise de fonction souhaitée : 2025-02-01
- Durée de contrat : 10 mois
- Date limite pour postuler : 2025-02-07
Attention: Les candidatures doivent être déposées en ligne sur le site Inria. Le traitement des candidatures adressées par d'autres canaux n'est pas garanti.
Consignes pour postuler
Sécurité défense :
Ce poste est susceptible d’être affecté dans une zone à régime restrictif (ZRR), telle que définie dans le décret n°2011-1425 relatif à la protection du potentiel scientifique et technique de la nation (PPST). L’autorisation d’accès à une zone est délivrée par le chef d’établissement, après avis ministériel favorable, tel que défini dans l’arrêté du 03 juillet 2012, relatif à la PPST. Un avis ministériel défavorable pour un poste affecté dans une ZRR aurait pour conséquence l’annulation du recrutement.
Politique de recrutement :
Dans le cadre de sa politique diversité, tous les postes Inria sont accessibles aux personnes en situation de handicap.
Contacts
- Équipe Inria : SAIRPICO
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Recruteur :
Kervrann Charles / charles.kervrann@inria.fr
L'essentiel pour réussir
- Programming (Python)
- Skills in statistics, machine learning, and stochastic processes in biophysics
- Skills in image and microscopy data analysis
A propos d'Inria
Inria est l’institut national de recherche dédié aux sciences et technologies du numérique. Il emploie 2600 personnes. Ses 215 équipes-projets agiles, en général communes avec des partenaires académiques, impliquent plus de 3900 scientifiques pour relever les défis du numérique, souvent à l’interface d’autres disciplines. L’institut fait appel à de nombreux talents dans plus d’une quarantaine de métiers différents. 900 personnels d’appui à la recherche et à l’innovation contribuent à faire émerger et grandir des projets scientifiques ou entrepreneuriaux qui impactent le monde. Inria travaille avec de nombreuses entreprises et a accompagné la création de plus de 200 start-up. L'institut s'efforce ainsi de répondre aux enjeux de la transformation numérique de la science, de la société et de l'économie.