Modélisation et méthodes stochastiques pour l'analyse des conséquences génomiques de la fragmentation des écosystèmes dans un contexte de changements globaux

Modelling and stochastic methods for the analysis of genomic consequences of ecosystems fragmentation in a context of global changes

• Auteur / Autrice : Alexane Jouniaux
• Direction : Olivier Mazet, Lounès Chikhi
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Mathématiques et Applications
• Date : Inscription en doctorat le 15/10/2021
• Etablissement(s) : Université de Toulouse (2023-....)
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Mathématiques, informatique et télécommunications
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : IMT : Institut de Mathématiques de Toulouse
• Partenaire(s) de recherche : établissement délivrant conjointement le doctorat : Toulouse, INSA

Mots clés

Mots clés libres

Modélisation stochastique

Inférence statistique

Génétique des populations

Génétique de la conservation

Structure des populations

Évolution humaine

Stochastic modelling

Statistical inference

Population genetics

Conservation genetics

Population structure

Human evolution

Résumé

Le but de ce projet est de mieux comprendre, grâce à des approches de modélisation stochastique, la manière dont des événements passés tels que les changements de taille de population, la fragmentation des habitats naturels, ou les changements anthropiques et climatiques laissent des traces dans les génomes des espèces qui nous entourent. Depuis une vingtaine d'années les nouvelles technologies de séquençage permettent d'avoir accès à de très grandes quantités de données génétiques (données génomiques) pour un nombre croissant d'espèces. Par ailleurs, les méthodes permettant d'utiliser ces données pour reconstruire leur histoire démographique ont fait de grands progrès et sont souvent fondées sur des approches de modélisation stochastique et statistique. Les récents travaux de notre équipe (Chikhi et al, 2010 ; Mazet et al. 2016, Rodriguez et al. 2018, Chikhi et al., 2018, Arredondo et al. 2021) ont permis de montrer que tenir compte de la structure des populations est non seulement important mais crucial dans l'interprétation des données génomiques. Ce projet vise à approfondir ces questions en déterminant s'il est possible d'utiliser les données génomiques afin de reconstruire des histoires complexes tenant compte aussi bien de la structure ancienne des populations, des changements de connectivité et des changements de taille de populations. Il s'agira donc d'une certaine façon d'explorer des modèles et des données dans le but de comparer de manière raisonnée des scénarios alternatifs de l'histoire évolutive de nombreuses espèces. Des applications immédiates sont en particulier attendues pour la conservation des espèces (lémuriens, vertébrés malgaches et grands singes), pour l'évaluation de l'impact de la domestication, et l'évolution humaine récente.

The aim of the project is to improve our understanding, via stochastic modelling approaches, of the way past events such as changes in population size, habitat fragmentation, or anthropic and climatic changes, leave their mark in the genomes of surrounding species. For about twenty years, the new sequencing methods make the access possible to huge quantities of genetic data (genomic data) for a growing number of species. In addition, methods allowing to use these data to reconstruct demographic history improved considerably and are frequently based on both stochastic modelling and statistical approaches. The relatively new works of our team (Chikhi et al, 2010 ; Mazet et al. 2016, Rodriguez et al. 2018, Chikhi et al., 2018, Arredondo et al. 2021) showed that taking into account the population structure is not only important but crucial in the interpretation of genomic data. With this project, our team intends to study these questions in depth by determining if it is possible to use genomic data to reconstruct complex history taking into account old population structure, connectivity, and population size changes. We must then explore models and data in order to compare in a well-reasoned manner the alternative scenarii of evolutionary history of numerous species. Immediate applications are expected in particular for species conservation (lemur, Madagascan vertebrates, and great apes), for the evaluation of domestication impact, and recent human evolution.