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Doctorant.e (H/F) Modélisation du polymorphisme en phylogénie

Cette offre est disponible dans les langues suivantes :
Français - Anglais

Date Limite Candidature : vendredi 2 juillet 2021

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Informations générales

Référence : UMR5558-NATARB-018
Lieu de travail : VILLEURBANNE
Date de publication : vendredi 11 juin 2021
Nom du responsable scientifique : Laurent Gueguen
Type de contrat : CDD Doctorant/Contrat doctoral
Durée du contrat : 36 mois
Date de début de la thèse : 1 octobre 2021
Quotité de travail : Temps complet
Rémunération : 2 135,00 € brut mensuel

Description du sujet de thèse

Contexte
Le projet Batantivir s'intéresse à la dynamique adaptative des gènes impliqués dans le système immunitaire des chauve-souris.
Les chauve-souris (Chiroptera) sont un des plus divers et répandus ordres de mammifères. Elles sont hôtes de nombreux virus, impliquant de nombreuses zoonoses (rage, Nipah, filovirus Ebola & Marburg, coronavirus SRAS) et des virus proches des pathogènes de primates (poxvirus, virus de l'hépatite B). Durant l'évolution des chauve-souris, des évènements d'adaptation lignée-spécifique se sont produits sur les gènes impliqués dans le système immunitaire, en réponse à une pression sélective due aux pathogènes. La variété du répertoire immunitaire à l'échelle des chauve-souris illustre cette dynamique. Cependant, l'histoire et les mécanismes évolutifs de l'immunité antiviral chez les chauve-souris est encore inconnue.
Cette étude implique des méthodes d'inférence phylogénétique. Mais les gènes de chauve-souris sont fortement polymorphes, ce que ces méthodes ne considèrent pas. Il est ainsi crucial pour ce projet d'incorporer le polymorphisme dans les analyses phylogénétiques.
Si la dynamique du polymorphisme est au cœur de la génétique des populations, ces approches s'intéressent à l'échelle intra-spécifique, et ne d'étendent pas explicitement à l'échelle inter-spécifique. Inversement, dans les analyses phylogénétiques, les substitutions sont considérées instantanées, ce qui entraîne une sous-estimation de la sélection en cas de polymorphisme.
Projet
Le but de cette thèse est de combler le fossé entre la phylogénie et la génétique des populations, et de proposer une approche multi-échelle de l'estimation de la sélection, à même de prendre en compte l'information intra et inter-spécifique.
Ce travail sera basé sur le travail théorique de Carina Mugal, qui propose des solutions analytiques entre l'estimation de la sélection en phylogénie et génétique des populations, à partir de la distribution du polymorphisme. Dans le principe, l'approche consisterait à calculer les probabilités de transition entre distributions alléliques. Ce travail impliquera à plus long terme d'intégrer la dynamique de spéciation (à partir des plus simples modèles de spéciation, sans flux de gènes).
Ces modèles seront implémentés dans les bibliothèques Bio++, qui sont un ensemble de bibliothèque C++ dédiées à la bioinformatique, la phylogénie, l'évolution moléculaire et la génétique des populations. Ces librairies disposent déjà d'une grande quantité de modèles et d'outils, et fournissent un cadre riche d'implémentation de nouveaux modèles, permettant d'explorer de nombreuses hypothèses évolutives.
Enfin, grâce à ces outils, le.la doctorant.e sera à même d'analyser les dynamiques évolutives des gènes de chauve-souris étudiés par nos collaborateurs dans le cadre du projet Batantivir.
Pré-requis
Le.a candidat.a aura une bonne connaissance de l'évolution moléculaire, et
de solides bases en modélisation. Il.elle sera familier avec la bioinformatique, les
concepts de phylogénie & génétique des populations. Enfi n, une autonomie en
programmation C++ est un plus.

Contexte de travail

Le.a candidat.e sera hébergé.e au Laboratoire de Biométrie et Biologie Evolutive (LBBE), laboratoire qui offre un environnement scientifi que hautement stimulant.
Le.a doctorant.e sera en interaction avec le groupe de travail en évolution moléculaire du LBBE, et fera partie du projet Batantivir, impliquant le Centre
International de Recherche en Infectiologie", ENS Lyon.
Le.a doctorant.e sera encadré.e par Laurent Gueguen (Université Lyon 1) - laurent.gueguen@univ-lyon1.fr et Carina Mugal (Université Uppsala Suède) - carina.mugal@ebc.uu.se

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