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742.
- titre
- Transfer dynamics of macroplastics in estuaries – New insights from the Seine estuary: Part 3. What fate for macroplastics?
- auteur
- R. Tramoy, Johnny Gasperi, L. Colasse, C. Noûs, B. Tassin
- article
- , Elsevier, 2021, 169, pp.112513. ⟨10.1016/j.marpolbul.2021.112513⟩
- titre
- (IM-)MATERIAL FLOW ANALYSIS FRAMEWORK IMPLEMENTATION ON REPAIR AND REUSE INITIATIVES
- auteur
- Julie Gobert, Romain Allais
- article
- , EDP Sciences, 2021, 108 (5-6)
- titre
- Heavy Metal Fluxes in Tropical Urban Forest Soil in Abidjan District (Côte d’Ivoire)
- auteur
- B. Emile Bolou-Bi, D. Jean Baptiste Ettien, Mireille Pitta, Thierry Philippe Guety, Clarisse Balland-Bolou-Bi
- article
- , 2021, 10 (02), pp.169-183. ⟨10.4236/jacen.2021.102011⟩
- titre
- L’enfance du pouvoir
- auteur
- Rawan Charafeddine, Jean-Baptiste van der Henst
- article
- , EDP Sciences, 2021, 37 (4), pp.386-391. ⟨10.1051/medsci/2021036⟩
- titre
- Uptake, accumulation and associated cellular alterations of environmental samples of microplastics in the seaworm Hediste diversicolor
- auteur
- Omayma Missawi, Noureddine Bousserrhine, Nesrine Zitouni, Maria Maisano, Iteb Boughattas, Giuseppe de Marco, Tiziana Cappello, Sabrina Belbekhouche, Mohamed Guerrouache, Vanessa Alphonse, Mohamed Banni
- article
- , Elsevier, 2021, 406, pp.124287. ⟨10.1016/j.jhazmat.2020.124287⟩
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Offre de stage au Leesu en 2026 : Optimisation et évaluation de chaînes de traitement des données UPLC–IMS-HRMS pour l’analyse non-ciblée de micropolluants
published on , updated on
Contexte
L’analyse non-ciblée des micropolluants organiques par UHPLC–HRMS offre une couverture large du spectre chimique, en enregistrant l’ensemble des signaux détectables dans un échantillon donné. Cette stratégie ouvre la possibilité d’identifier de nouveaux micropolluants susceptibles d’agir comme co-sélecteurs de l’antibiorésistance. Toutefois, son application reste limitée par plusieurs verrous méthodologiques qui affectent la robustesse et la comparabilité des résultats : gestion des blancs, normalisation, étapes de détection et alignement des signaux détectés, automatisation et visualisation des résultats...
Dans le cadre du projet ChemBiodiv, une première chaîne de traitement numérique a été développée [Sade et al., 2024]. Le stage proposé s’inscrit dans la continuité de ces travaux et visera à optimiser le prétraitement et la détection des features dans les données UPLC–IMS–HRMS (Ultra Performance Liquid Chromatography - Ion Mobility Spectrometry - High Resolution Mass Spectrometry), tout en instrumentant des tableaux de bord QA/QC et des outils d’automatisation et de visualisation, afin de produire des jeux de données
robustes et reproductibles, exploitables pour l’intégration avec les volets microbiologiques du projet.
Objectifs
- Prétraitement et curation des données : normaliser les données et gérer le bruit de fond afin de constituer des jeux de données robustes.
- Détection de pics (peak picking) : comparer, implémenter et optimiser différents algorithmes de détection de pics sur les données UPLC–IMS-HRMS à l’aide de logiciels libres (p. ex. XCMS, OpenMS, MZmine).
- Automatisation et visualisation des analyses : contribuer au développement d’outils pour automatiser la chaîne de traitement et visualiser les résultats.
- Évaluation de la qualité (QA/QC) : évaluer la qualité des traitements de données à l’aide de métriques adaptées afin de comparer les pipelines et d’identifier les configurations les plus performantes.
Modalités du stage
Encadrement : Julien Le Roux, Ravo Ravaozafindrasoa, Malek Baroudi
- Durée : 6 mois, début envisagé en février ou mars 2026
- Date limite de dépôt de candidature : 30 novembre 2025
- Lieu : Laboratoire Eau, Environnement et Systèmes Urbains (LEESU), Maison des Sciences de l’environnement (MSE), Université Paris-Est Créteil (UPEC), 5 Rue Pasteur Vallery Radot, 94000 Créteil
- Rémunération : gratification selon la réglementation en vigueur
- Encadrement : Julien Le Roux, Ravo Ravaozafindrasoa, Malek Baroudi
Profil recherché
Le stage s’adresse à un·e étudiant·e de Master 2 ou de 3e année de cycle ingénieur en informatique, bioinformatique, data science ou dans un domaine équivalent.
- Compétences solides en programmation (Python et/ou R a minima) pour l’analyse de données (une expérience avec des outils de bioinformatique ou de chémoinformatique serait un plus).
- Goût prononcé pour la data science (statistiques multivariées, analyse exploratoire de données, visualisation).
- Intérêt pour les questions environnementales.
- Autonomie, rigueur et curiosité scientifique.
Candidature
Envoyer par mail (objet : Candidature – Stage laboratoire dynamique microbienne) un CV et une lettre de motivation à :
• julien.le-roux[at]u-pec.fr
• ravo.ravaozafindrasoa[at]u-pec.fr
• malek.baroudi[at]enpc.fr
Date limite de candidature : 30 novembre 2025
Offre en PDF :
