Évolution au-delà des substitutions : Modélisation informatique de l'impact des réarrangements chromosomiques sur les dynamiques évolutives

Evolution beyond substitutions : Computational modeling of the impact of chromosomal rearrangements on evolutionary dynamics

• Auteur / Autrice : Paul Banse
• Direction : Guillaume Beslon
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance le 18/12/2023
• Etablissement(s) : Lyon, INSA
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale en Informatique et Mathématiques de Lyon (Lyon ; 2009-....)
• Partenaire(s) de recherche : Membre de : Université de Lyon (2015-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : LIRIS - Laboratoire d'Informatique en Image et Systèmes d'information (Rhône ; 2003-....) - Laboratoire d'InfoRmatique en Image et Systèmes d'information / LIRIS
• Partenaire(s) de recherche : Equipe de recherche : BEAGLE / Insa Lyon / INRIA Grenoble Rhône-Alpes / UCBL
• Jury : Président / Présidente : Alessandra Carbone
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Guillaume Beslon, Alessandra Carbone, Guillaume Achaz, Sébastien Verel, Étienne Rajon, Nelle Varoquaux
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Guillaume Achaz, Sébastien Verel

Mots clés

Mots clés contrôlés

Mutation (biologie)

Génome

Bioinformatique

Mots clés libres

Biosciences

Génomique

Evolution biologique

Modélisation computationnelle

Innovation

Simulation

Mutation

Réarrangements Chromosomiques

Biosciences

Genomics

Biological Evolution

Computational Modeling

Innovation

Simulation

Mutation

Chromosomal Rearrangements

Résumé

L'évolution telle qu'elle a été décrite par Darwin est un processus simple qui aboutit à une extrême complexité. En effet, étudier l'évolution biologique aujourd'hui correspond à étudier un phénomène allant d'échelles nanométriques à des échelles planétaires. En plus de cela, le processus est aussi affecté par des biais dus à la méthode d'écriture et de conservation de l'information. Finalement, il faut rappeler que chaque changement évolutif a pour origine une mutation, qui est un évènement aléatoire, et que la survie des mutants est, elle aussi, un processus aléatoire. Face à une telle complexité, il est nécessaire de réduire le champ d'étude pour espérer aboutir à une compréhension. Que ce soit avec des modèles expérimentaux, comme les boites de pétri, avec des modèles formels, comme les équations différentielles, ou avec des modèles computationnels, par exemple des simulations, toutes les simplifications sont bonnes à prendre pour décortiquer l'évolution. Parmi ces simplifications, il est courant de ne considérer que certains types de mutation. En particulier, une simplification logique des modèles d'évolution est souvent d'ignorer les réarrangements chromosomiques (ces mutations qui réorganisent et réassemblent l'ADN et qui sont souvent létales pour l'organisme qui les porte). D'autant plus que jusqu'à récemment, les séquençages d'ADN réalisés n'étaient pas adaptés à les repérer. Dans cette thèse, nous allons montrer qu'en incluant les réarrangements, bien que les modèles obtenus soient plus complexes, il est possible d'en tirer une connaissance. Nous utiliserons des méthodes algorithmiques pour montrer que non seulement l'étude des réarrangements chromosomiques est non seulement utile, mais nécessaire sur de nombreuses questions liées à l'évolution. Par exemple, sur les ressorts de l'évolution à long terme, puisqu’ils permettent une amélioration et de nouvelles opportunités d'évolution. Mais aussi, pour expliquer les dynamiques d’évolution par à-coups, ainsi que la maintenance de segments non codants dans les génomes.

Evolution as described by Darwin is a simple process that leads to extreme complexity. Indeed, the study of biological evolution today means studying a phenomenon that ranges from nanometric to planetary scales. On top of this, the process is also subject to biases due to the way in which information is written and preserved. Finally, it should be remembered that every evolutionary change has its origin in a random event, the mutation, and that the survival of mutants is also a random process. In the face of such complexity, it is necessary to narrow the field of study if we are to achieve any understanding. From experimental models such as petri dishes, formal models such as differential equations, or computational models such as simulations, all simplifications are welcomed to dissect evolution. Among these simplifications, it is common to consider only some types of mutation. In particular, a natural simplification of evolutionary models is often to ignore chromosomal rearrangements (mutations that reorganize and reassemble DNA, and which are often lethal to the organism carrying them). Especially since, until recently, DNA sequencing was not well suited to detecting them. In this thesis, we will show that by including rearrangements, although the models obtained are more complex, knowledge can be gained from them. We will use algorithmic methods to show that the study of chromosomal rearrangements is not only useful, but necessary for many questions related to evolution. For example, on the drivers of long-term evolution, since they allow for improvement and new evolutionary opportunities. But also, to explain the alternance of burst and stasis in evolution, as well as the maintenance of non-coding segments in genomes.