Recrutements Projet 2

2 profils avaient été définis pour faire avancer les travaux du projet phare 2

Une ingénieure et un doctorant

> Ingénieur « Découverte de variations structurales dans les génomes par re-séquençage » - Yasmine Nooroya / Johann Joets – 24 mois

Les variations structurales (VS) sont une composante de la diversité génétique encore mal connue et qui pourtant, au moins chez certaines espèces, semble être plus fréquente qu’anticipé jusqu’ici. Malgré les progrès des technologies de séquençage, la découverte et le typage de ces variations sont encore difficiles, car tributaires de séquences de référence dont la qualité est mauvaise à l’échelle de taille des VS (dizaines de kilobases). L’Atelier de Bioinformatique de l’UMR Génétique Quantitative et Evolution – Le Moulon a mis au point une méthode de détection permettant de détecter, à l’échelle du génome, de plusieurs milliers à plusieurs dizaines de milliers de VS tout en maintenant assez bas le taux de faux positifs.  Ces méthodes seront appliquées à deux projets relevant du projet phare 2 du LabEx.

Le premier projet (Coll. J-T Brandeburg et M. Tenaillon, GQE) permettra de caractériser les VS d’une soixantaine de lignées de maïs américains et européens. Parmi les VS détectés et typés, l’accent sera mis sur la mise en évidence d’événements d’insertion d’éléments transposables. À partir de l’alignement des séquences des lignées cibles sur le génome de référence, les VS ont été détectés par deux logiciels complémentaires en exploitant les serveurs haute-capacité de l’UMR de Génétique Quantitative et Evolution. Les résultats doivent maintenant être filtrés pour éliminer les faux positifs et classifiés selon leur qualité et leur type. Les VS, leur annotation et leur typage pour l’ensemble des lignées seront disponibles au premier trimestre 2015.

Un second projet (Coll. A. Genissel, BIOGER) visera à caractériser les SV de souches du champignon M. graminicola.

> Doctorant « Démogénétique et ingénierie environnementale : utiliser la génétique pour améliorer les modèles de réponse aux changements environnementaux » - Arnaud Becheler – 36 mois

Les nouvelles méthodes de séquençage de l'ADN offrent une grande quantité de marqueurs de la dynamique spatiale des espèces, qui peuvent nous permettre d'améliorer qualitativement nos modèles de réponse de la biodiversité aux changements environnementaux. Les modèles actuels sont basés essentiellement  sur l'établissement de relations statistiques entre occurrences d'espèces et variables environnementales (théorie de la niche). Ils manquent d'information sur les processus spatiaux (théorie neutre) et adaptatifs de la réponse (théorie de la sélection naturelle, principalement).  Les gènes sont des marqueurs de ces déplacements et de ces adaptations. Inférer des modèles sur la dynamique de la biodiversité à partir des données de génétique environnementale représente un nouvel enjeu pour la biologie des populations.

Il n'existe pourtant pas actuellement d'outil ou de théorie statistique intégrant en un seul modèle d'inférence les aspects spatiaux et environnementaux déterminant l'histoire de ces distributions d'espèces (et de gènes) pour relier les données génétiques à des variables mesurables de l’environnement, qu’elles soient géographiques, climatiques, ou socio-écosystémiques.

Les travaux du doctorant visent ainsi à développer, en collaboration, un outil d'inférence de modèles de démogénétique environnementale, et à exploiter plusieurs jeux de données. Le projet comporte trois phases :

I – la finalisation du développement d'un outil d'inférence , ainsi que la valorisation de l'outil sur plusieurs de jeux de données génétique – environnement - connectivité, sur des modèles insecte, plante et pathogènes du LabEx BASC ;

II – la réalisation, à partir des modèles inférés, de scénarios de réponses aux changements environnementaux et l'évaluation de services écosystémiques rendus par certaines pratiques ou aménagements territoriaux .

Date de modification : 14 septembre 2023 | Date de création : 30 janvier 2015 | Rédaction : BASC