Contexte général et objectif
Dans le contexte actuel de changements climatiques, les espèces forestières européennes, telles que
le pin sylvestre (Pinus sylvestris), manifestent des signes croissants de stress, entraînant des
dépérissements au sein des peuplements. La vitesse de ces changements environnementaux peut
dépasser les capacités d’adaptation naturelle et/ou de migration des arbres, pouvant conduire à la
maladaptation de nombreuses espèces (Browne et al., 2019). La maladaptation se définit par un
éloignement des phénotypes des individus exprimés par rapport au(x) phénotype(s) optimal(aux) dans
un environnement donné. Comprendre et prédire la maladaptation potentielle des arbres face aux
changements climatiques apparait donc comme essentiel pour identifier les populations les plus à
risque et proposer des mesures de gestion et de conservation adéquates (ex : flux de gènes assisté).
L’approche intitulé « genomic offset », ou décalage génomique, offre un cadre conceptuel permettant
l’estimation de la maladaptation des populations face aux changements environnementaux à l’aide de
données génomiques, en calculant l’amplitude des changements de composition génomique
nécessaire pour maintenir la fitness actuelle face aux changements climatiques (Fitzpatrick and Keller,
2015). Plusieurs études ont exploré la robustesse de ces prédictions en étudiant la relation entre les
prédictions de genomic offset et la fitness des populations via l’utilisant de données expérimentales
(ex : jardin communs, Fitzpatrick et al. 2021) et/ou de populations naturelles (ex : inventaires
forestiers, Archambeau et al. 2025).
L’objectif principal de ce stage est d’appliquer cette approche au pin sylvestre (Pinus sylvestris), espèce
clé des forêts tempérées et boréales, afin d’étudier et de prédire la maladaptation aux changements
climatiques à différentes échelles spatiales. Le jeu de données se compose de données génomiques
sur plus de 80 populations réparties à travers l’aire de répartition de l’espèce. Un certain nombre de
ces populations a également été planté dans un réseau de jardins communs à travers l’Europe, où
diverses mesures phénotypiques ont été collectées.
Activités
– Réalisation d’un travail bibliographique afin de se familiariser avec les concepts clés du stage
– Appropriation du jeu de données
– Application du concept de genomic offset aux données de pin sylvestre à différentes échelles
spatiales, en s’appuyant sur les travaux précédemment réalisés au sein de l’équipe d’accueil
(Archambeau et al. 2025, Francisco et al. in press)
– Évaluation de la pertinence des prédictions de genomic offset pour caractériser la
maladaptation des populations, à l’aide des données expérimentales
Profil
Ce stage s’adresse à un.e étudiant.e en Master 2 en biologie, écologie et/ou évolution, ou équivalent
(ingénieur agronome ou agricole), manifestant un intérêt marqué pour l’écologie évolutive et l’analyse
de données. Une expérience préalable en génétique/génomique serait un atout, mais n’est pas un
prérequis.
Contexte et lieu du stage
Ce stage s’inscrit dans le cadre des travaux de thèse de Thomas Francisco, intitulés « Vulnérabilité
des populations d’arbres forestiers clés face aux changements climatiques : une approche de
génomique écologique ».
Le stage se déroulera au sein de l’UMR BIOGECO (Biodiversité, Gènes et Communautés), situé au 69
route d’Arcachon 33610 Cestas. Stage de 6 mois avec un début initialement prévu en janvier 2026.
Indemnisation
Le stage sera gratifié conformément à la législation en vigueur (environ 650 €/mois)
Candidature
Envoyer CV, lettre de motivation et relevés de notes de M1 à T. Francisco
(thomas.francisco@inrae.fr) et S. C González-Martínez (santiago.gonzalez-martinez@inrae.fr).
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