Description :
L’adaptation locale des populations aux conditions environnementales joue un rôle central dans la génération de la diversité génétique et phénotypique. Au cours des dernières décennies, le développement rapide des technologies de séquençage a ouvert la voie à l’extension de la recherche génétique sur l’adaptation locale aux populations sauvages pour pratiquement tout organisme de choix, promettant de fournir des informations essentielles sur l’histoire évolutive des espèces. Dans ce contexte d’accumulation de données génomiques, les modèles mathématiques peuvent nous aider à mieux comprendre comment l’évolution du génome contribue à l’adaptation locale, et fournir des prédictions qui peuvent être évaluées empiriquement.
Au niveau génomique, les inversions sont des réarrangements chromosomiques qui modifient l’orientation des séquences de nucléotides le long des chromosomes. Si de nombreuses inversions ont maintenant été identifiées dans de multiples organismes, allant des bactéries aux primates, leur prévalence réelle dans les génomes est en fait actuellement sous-estimée en raison des limites des méthodes de détection. Les progrès technologiques permettent déjà de surmonter ces limites, ce qui ouvrira une nouvelle voie à la recherche génomique dans un avenir proche. Cependant, ces abondantes données génomiques sur les inversions ne nous renseigneront sur le rôle des inversions dans la diversification biologique que si nous disposons d’une base théorique solide. Il existe une base théorique concernant le rôle des inversions uniques dans l’adaptation biologique, mais étant donné que l’abondance des inversions dans les génomes n’est appréciée que depuis peu, nous comprenons mal comment de multiples inversions peuvent simultanément conduire à une adaptation locale.
L’objectif du stage est de commencer à combler ce manque de connaissances en étudiant, par une approche de modélisation, comment des inversions polymorphes et leur contenu génétique contribuent conjointement à l’adaptation locale. Il s’agira en particulier de construire et d’analyser un modèle de génétique des populations à deux loci, où les deux loci possèdent les propriétés clés de deux inversions impliquées dans l’adaptation locale (capture d’allèles bénéfiques et délétères à des loci différant par leur coefficient de dominance), puis de modéliser explicitement la co-évolution de deux inversions ainsi que leur contenu génétique. Les analyses pourront s’appuyer sur des simulations d’un modèle individu-centré, ainsi que sur des dérivations analytiques et des simulations numériques de modèles de génétique des population.
Travaux et responsabilités :
• Développer des modèles de génétique des populations afin de répondre à la question posée : quelles sont les propriétés des inversions qui favorisent ou inhibent l’adaptation locale lorsque deux inversions sont impliquées ?
• Modélisation d’inversions comme de simples loci puis modélisation explicite de la co-évolution des inversions ainsi que les gènes capturés.
• Implémenter les modèles sous R, C++, Python, Mathematica, ou n’importe quel langage informatique adapté à l’étude de ces types de modèles. Le simulateur SLiM pourrait être utilisé.
• Analyser les modèles : analyse de sensibilité à partir de simulations, et, si le temps le permet, dérivations analytiques des modèles (analyse des coefficients de sélection de Barton-Turelli).
• Écrire un rapport scientifique sur les résultats obtenus.
• Participer aux séminaires internes de l’UMR et de l’équipe d’accueil, et présenter les résultats clés obtenus lors du stage.
Compétences attendues :
• Connaissances en génétique des populations, et en modélisation mathématique
• Expérience dans le développement de scripts informatiques, ou dans l’analyse de modèles mathématiques.
• Communication orale et écrite
Équipe d’accueil :
Centre de recherche sur la biodiversité et l’environnement (CRBE), UMR 5300
Université de Toulouse
Adresse : Bâtiment 4R1, 31062 cedex 9, 118 Route de Narbonne, 31077 Toulouse
Site web : https://crbe.cnrs.fr/
Encadrement :
Dr. Thomas AUBIER, Chargé de Recherche CNRS, Université de Toulouse
Site web : http://www.normalesup.org/~taubier/
Email : thomas.aubier@utoulouse.fr
Candidature :
Un CV et une lettre de motivation à envoyer par e-mail à Thomas AUBIER (thomas.aubier@utoulouse.fr). Les candidatures seront examinées jusqu’à ce que le stage soit pourvu.
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