Génomique du paysage de l’adaptation d’un insecte ravageur à un agent de biocontrôle
Contexte : Protéger les cultures en minimisant le recours aux produits phytopharmaceutiques nécessite le déploiement de solutions alternatives pour lutter contre les ravageurs des cultures comme l’utilisation d’organismes vivants (parasitoïdes, champignons, virus). Parmi ces approches de biocontrôle, l’utilisation d’agents pathogènes spécifiques aux ravageurs représente une stratégie prometteuse et respectueuse de l’environnement. Toutefois, comme les insecticides de synthèse, ces agents pathogènes d’insectes sont confrontés à l’émergence d’adaptations chez leurs hôtes cibles (Mangan et al., 2023). Ainsi, le virus de la granulose (CpGV) — pierre angulaire de la lutte biologique contre le carpocapse des pommes (Cydia pomonella) — est désormais confronté à l’émergence et à la propagation d’adaptations qui compromettent son efficacité, avec des conséquences majeures pour l’arboriculture (Olivares et al., 2023). Connaitre la distribution de ces adaptations et pouvoir prédire leur diffusion dans les paysages est important pour informer les stratégies de gestion (e.g. Baltzegar et al., 2021). Dans ce contexte, les approches de génomique du paysage peuvent permettre de comprendre comment les composantes de l’hétérogénéité environnementale (distribution des plantes hôtes, structure du paysage et des pratiques agricoles) influencent les flux de gènes et donc la dynamique des adaptations (Schoville et al., 2012 ; Fenderson et al., 2020 ; Dauphin et al. 2023).
Ce stage s’inscrit dans le cadre du projet PARSADA ASAP et s’appuie sur des résultats récents ayant permis d’identifier les bases génétiques et des marqueurs moléculaires associés aux adaptations de C. pomonella au CpGV (e.g. Olivarès et al., 2023; Gingueneau et al., in prep). Depuis 2021, nous avons échantillonné environ 1800 individus dans plus de 100 vergers à l’échelle d’un bassin de production du sud-est de la France (site atelier Basse Vallée de la Durance : https://site-atelier-basse-vallee-durance.fr/). Par capture de séquences, nous avons obtenu environ 4 000 marqueurs neutres et 1 000 marqueurs putativement associés à l’adaptation au CpGV, sur des pools d’individus (1 pool par verger). En parallèle, nous avons constitué un jeu de données à l’échelle du paysage, couvrant la distribution des vergers, l’occupation du sol et les pratiques, dont des inférences sur l’utilisation des biopesticides. L’ensemble de ces données sera mobilisé au cours du stage. Les acquis du stage seront mobilisés dans une thèse programmée en 2026 (financement obtenu).
Objectifs : L’objectif principal du stage sera de caractériser les déterminants de la distribution spatiale des adaptations au CpGV à l’échelle du paysage, en analysant notamment l’impact des facteurs paysagers (densité et distribution des vergers) et des pratiques agronomiques (intensité des traitements) sur la structuration génétique des populations de C. pomonella.
Démarche proposée : Ce stage vise à tester les hypothèses suivantes : (i) la densité et la connectivité des vergers favorisent la connectivité fonctionnelle des populations de C. pomonella. Nous prédisons un patron génétique d’isolement par la distance ou modulé par la distribution spatiale des vergers (isolement par l’environnement) ; (ii) l’intensité d’usage des biopesticides à base de CpGV détermine la distribution spatiale des résistances. Vous analyserez donc des données génomiques déjà acquises en les croisant avec des facteurs environnementaux et participerez aux relevés de terrain de 2026. Le travail s’articulera en deux étapes :
1. Analyse des marqueurs génétiques neutres : vous analyserez l’effet du paysage et de divers facteurs environnementaux (dont les traitements) sur la structuration génétique neutre, à l’aide d’outils de génétique du paysage (e.g. MAPI, Piry et al. 2016 ; ResistanceGA, Peter-man, 2018).
2. Analyse des marqueurs génétique de l’adaptation au CpGV: vous analyserez la distribution spatiale de ces marqueurs et comparerez les déterminants environnementaux des struc-tures génétiques neutres et adaptatives.
Encadrement : Le stage sera co-encadré par Bertrand Gauffre et Jérôme Olivares (INRAE, UR PSH) ainsi que Anne-Lise Boixel (INRAE, UR BIOGER).
Profil recherché : Ce stage s’adresse à un·e étudiant·e en biologie et écologie des populations, motivé·e par l’analyse de données génétiques spatio-temporelles et attiré·e par le travail en équipe et les environnements collaboratifs. La maitrise des analyses statistiques avec R studio et des compétences en géomatique (logiciel QGIS) seront appréciées.
Conditions : Stage de 6 mois, idéalement à partir de Janvier/Mars 2026 (dates flexibles). Le/la stagiaire bénéficiera de la gratification standard (environ 565 € par mois).
Lieu du stage : UR 1115 PSH (Plantes et Systèmes de culture Horticoles) – INRAE Avignon (https://psh.paca.hub.inrae.fr/)
Contact : Pour postuler, veuillez envoyer votre CV et votre lettre de motivation à : bertrand.gauffre@inrae.fr, jerome.olivares@inrae.fr et anne-lise.boixel@inrae.fr
Date limite : 28 Novembre 2025 mais des entretiens pourront être menés au fur et à mesure.
Références sur le sujet :
Fenderson, L. E., Kovach, A. I., & Llamas, B. (2020). Spatiotemporal landscape genetics: Investigating ecology and evolution through space and time. Molecular Ecology, 29(2), 218-246. https://doi.org/10.1111/mec.15315
Dauphin, B., Rellstab, C., Wüest, R. O., Karger, D. N., Holderegger, R., Gugerli, F., & Manel, S. (2023). Re-thinking the environment in landscape genomics. In Trends in Ecology and Evolution (Vol. 38, Issue 3, pp. 261–274). Elsevier Ltd. https://doi.org/10.1016/j.tree.2022.10.010
Mangan, R., Bussière, L. F., Polanczyk, R. A., & Tinsley, M. C. (2023). Increasing ecological heterogeneity can constrain biopesticide resistance evolution. In Trends in Ecology and Evolution (Vol. 38, Issue 7, pp. 605–614). Elsevier Ltd. https://doi.org/10.1016/j.tree.2023.01.012
Olivares, J., Siegwart, M., Gautier, M., Maugin, S., Gingueneau, L., & Gauffre, B. (2023). Genetic basis of codling moth (Cydia pomonella) resistance to the original isolate of C. pomonella Granulovirus (CpGV-M). Entomologia Generalis, 43(3), 649–658. https://doi.org/10.1127/entomologia/2023/2052
Peterman, W. E. (2018). ResistanceGA: An R package for the optimization of resistance surfaces using genetic algorithms. Methods in Ecology and Evolution, 9(6), 1638–1647. https://doi.org/10.1111/2041-210X.12984
Piry, S., Chapuis, M.-P., Gauffre, B., Papaïx, J., Cruaud, A., & Berthier, K. (2016). Mapping Averaged Pairwise Information (MAPI): a new exploratory tool to uncover spatial structure. Methods in Ecology and Evolution. https://doi.org/10.1111/2041-210X.12616
Schoville, S. D., Bonin, A., François, O., Lobreaux, S., Melodelima, C., & Manel, S. (2012). Adaptive Genetic Variation on the Landscape: Methods and Cases. Annual Review of Ecology, Evolution, and Systematics, 43(1), 120830113150004. https://doi.org/10.1146/annurev-ecolsys-110411-160248
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