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Dernière mise à jour : Mai 2018

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Centre de Biologie pour la Gestion des Populations - UMR Inra, IRD, Cirad, Montpellier SupAgro

Génomique statistique et évolutive des populations

Animateurs : Miguel Navascués & Renaud Vitalis

Caractériser la biodiversité des organismes d’intérêt agro-économique, retracer l’histoire démographique de leurs populations (changements d’effectifs, datation des épisodes de divergence et de mélange, etc.), identifier des marqueurs génétiques répondant à l’action de la sélection naturelle ou artificielle…

Tous ces objectifs de recherche nécessitent le développement de méthodes d’analyse statistique pour inférer l’histoire démographique et adaptative des populations à partir de mesures du polymorphisme génétique. Le groupe thématique « Génomique Statistique et Evolutive des Populations » s’intéresse donc au développement de méthodes innovantes, centrées notamment : sur des modèles hiérarchiques Bayésiens et l’utilisation d’algorithmes de Monte Carlo par chaines de Markov (Markov chains Monte Carlo, MCMC) pour inférer l’histoire démographique des populations, ou caractériser leur adaptation aux conditions environnementales locales ; sur des modèles basés sur le calcul de la vraisemblance par des techniques d’échantillonnage pondéré (importance sampling, IS) pour caractériser la dispersion dans un habitat continu ; sur des modèles où le calcul de la vraisemblance est remplacé par le calcul bayésien approché (approximate Bayesian computation, ABC) pour inférer des démographies complexes incluant de nombreuses populations.

Dans ce groupe thématique, nous abordons principalement les points suivants:

  • Elargir le champ d’application des méthodes d’analyse développées aux nouvelles données issues des technologies de séquençage et de génotypage haut-débit et que nous privilégions au sein du laboratoire, comme par exemple le séquençage de marqueurs ADN associés à des sites de restrictions (restriction site associated DNA, RAD).
  • Valoriser l'information apportée par la structure haplotypique des populations, afin de mieux prendre en compte la liaison génétique entre marqueurs moléculaires le long du génome.
  • Développer de nouvelles méthodes permettant d’identifier les marqueurs sous sélection, ce qui rendra possible la caractérisation de l'architecture génétique de caractères phénotypiques et de traits d'histoire de vie impliqués dans l'adaptation des organismes à leur environnement, et de mieux comprendre la dynamique de l’adaptation.
  • Produire des interfaces logicielles simples d’utilisation, ce qui facilitera les transferts méthodologiques auprès des généticiens et génomiciens des populations.