Thèse Séquençage à Cellule Unique pour Découvrir Comment Plasmodium Falciparum Échappe au Système Immunitaire H/F - Doctorat.Gouv.Fr

Établissement : Université de Montpellier École doctorale : Sciences Chimiques et Biologiques pour la Santé Laboratoire de recherche : LPHI - Laboratory of Pathogens and Host Immunity Direction de la thèse : Antoine CLAESSENS ORCID 0000000242770914 Début de la thèse : 2026-10-01 Date limite de candidature : 2026-05-11T23:59:59 Une collection unique de génomes et de transcriptomes de Plasmodium falciparum sera séquencée, dérivée d'une cohorte d'infections symptomatiques et asymptomatiques chez l'homme. Le doctorant découvrira pourquoi certaines infections deviennent symptomatiques alors que d'autres restent asymptomatiques chroniques. La thèse expliquera comment le parasite du paludisme est capable d'échapper au système immunitaire de l'hôte, vraisemblablement via une variation antigénique, en utilisant le séquençage à cellule-unique. Understanding how Plasmodium falciparum infections evolve into either chronic asymptomatic carriage or symptomatic malaria is key to malaria control, yet remains poorly characterized in endemic populations, particularly regarding parasite population dynamics over time. We conducted longitudinal molecular surveillance of 188 children with confirmed P. falciparum infection by qPCR in Cameroon and Ghana over a 3-month follow-up. We cryopreserved P. falciparum infected blood samples at the first beginning of the infection, on the day of symptoms (if they occurred) and during the chronic phase. Parasite genomes have already been sequenced (Illumina). By performing bulk and single-cell RNAseq of the parasite transcriptome, the PhD student will answer the following questions:
Can we predict the outcome of an infection from the parasite transcriptome?
Does Variant Surface Antigens (VSA) expression turn some infections symptomatic?
Does VSA expression explain how the parasite evade the immune system in chronic infections?
The PhD student will sequence bulk and single-cell parasite transcriptomes from about 40 isolates, to identify differentially regulated genes in symptomatic vs asymptomatic infections, and identify putative candidates involved in cell growth. The analysis will include normalization, PCA for clustering and tSNE for representation, correlating bulk and single cell data with Pearson correlation, drawing gene co-expression networks within each identified cluster (subpopulation), etc.

- Master en biologie moléculaire / génétique des populations / bioinformatique
- Connaissance en technique 'Omics' et culture cellulaire
- Capable de travailler de manière indépendante
- Passionné(e) par les découvertes scientifiques