Auteur / Autrice : | Yoann Anciaux |
Direction : | Ophélie Ronce, Guillaume Martin |
Type : | Thèse de doctorat |
Discipline(s) : | Sciences de l'évolution et de la biodiversité |
Date : | Soutenance le 15/11/2017 |
Etablissement(s) : | Montpellier |
Ecole(s) doctorale(s) : | GAIA (Montpellier ; École Doctorale ; 2015-...) |
Partenaire(s) de recherche : | Laboratoire : Institut des sciences de l'évolution (Montpellier) |
Jury : | Président / Présidente : Sylvain Gandon |
Examinateurs / Examinatrices : Ophélie Ronce, Guillaume Martin, Sylvain Gandon, Olivier Tenaillon, Richard Gomulkiewicz, Florence Débarre | |
Rapporteurs / Rapporteuses : Olivier Tenaillon, Richard Gomulkiewicz |
Mots clés
Mots clés contrôlés
Résumé
La capacité de persistance d’une population face à un changement environnemental stressant est une question complexe à l’interface entre l’écologie et l’évolution. Le processus par lequel une population échappe à l’extinction en s’adaptant aux nouvelles conditions environnementales stressantes est nommé sauvetage évolutif. Ce cas particulier de dynamique éco-évolutive est de plus en plus étudié autant théoriquement, qu’expérimentalement, entre autres dans le contexte des changements environnementaux d’origines anthropiques. Cependant, les études modélisant ce processus négligent les interactions entre génotypes et environnements impactant le potentiel évolutif des populations faisant aux changements environnementaux. Dans le cadre de cette thèse, j’ai développé des modèles intégrant ces interactions. Pour cela, j’ai modélisé le processus de sauvetage évolutif de populations à reproduction asexuée, face à des changements environnementaux abruptes, en utilisant le paysage adaptatif de Fisher (modèle géométrique de Fisher (1930)). Ce paysage nous a permis de modéliser ces interactions génotypes-environnement et leur impact sur la proportion de mutations pouvant sauver une population. A travers deux modèles, considérant soit le sauvetage d’une population par une mutation d’effet fort, soit par un grand nombre de mutations d’effets faibles, nous avons pu dégager des prédictions pour la probabilité de sauvetage évolutif en fonction des conditions environnementales et des caractéristiques de l’organisme étudié. Ces modèles peuvent être paramétrés sur des données d’évolution expérimentale et leurs prédictions comparées à des données de traitement antibiotiques visant des pathogènes asexués. Au-delà du sauvetage évolutif, les modèles développés nous ont également permis d’établir des outils permettant de modéliser d’autres dynamiques éco-évolutives, intégrant des interactions génotype-environnement et leurs effets sur la distribution d’effets des mutations.