Proposition de thèse (phd) en génétique, génomique, bioinformatique et écologie évolutive

Proposition de thèse (PhD) en génétique, génomique, bioinformatique et écologie évolutive

CDD·Thèse·36 mois Bac+5 / Master INRAE·ST PEE SUR NIVELLE (France) Selon expérience pro

Date de prise de poste : 1 novembre 2022

Histoire évolutive de deux espèces migratrices, l'anguille européenne et le saumon Atlantique : inférences de l’histoire démographique et sélective à partir des ADNs anciens et modernes.

Connaitre l’histoire évolutive (les processus démographiques et sélectifs passés) d’espèces sauvages permet de mieux concevoir les plans de gestion de leurs populations et de mieux prédire leur devenir. Dans cette thèse, nous utiliserons des approches de génétique et de génomique des populations pour retracer l’histoire d’espèces emblématiques à forte valeur patrimoniale et économique que sont l’anguille européenne (Anguilla anguilla) et le saumon atlantique (Salmo salar), et comprendre les bases génomiques de l’adaptation de leurs populations à des variations environnementales passées.

À ce jour, l’histoire évolutive des espèces est principalement retracée a posteriori à partir des génotypes d’échantillons actuels et par des approches Bayésiennes d’inférence démographique dans le cadre de la théorie de la coalescence. L’originalité du projet de thèse est d’utiliser les nouvelles technologies de séquençage pour génotyper les ADNs anciens (ADNa) et modernes issus d’échantillons archéologiques et actuels. Les travaux de cette thèse reposeront sur un riche échantillonnage issu de 15 pays Européens qui permettra de i) couvrir de larges périodes temporelles, et ii) d’accéder à l’ensemble des variations génétiques sur l’aire de distribution des deux espèces.

Un enjeu de cette thèse est d’appliquer des méthodes existantes d’inférence des processus démographiques et sélectifs à des données génétiques répétées dans le temps et stratifiées dans l’espace. Ces deux points devraient augmenter la puissance de ces méthodes, tout d’abord parce que les échantillons anciens améliorent la résolution temporelle. Ensuite, en raison de la richesse des données couvrant les périodes et les régions géographiques, les paramètres des modèles pourront aussi être mieux ajustés et les scénarios démographiques distingués de façon plus robuste. Ces données couplées à d’autres informations climatiques ou archéologiques permettront également d’interpréter les processus impliqués dans la réponse aux évènements passés.

L’analyse de ces données (ADNs modernes et anciens) par des approches innovantes de génomique des populations permettra ainsi 1) de caractériser l’état de la diversité génétique à différentes dates dans le passé et la confronter au présent, 2) d’inférer l’histoire démographique, et 3) d’inférer l’histoire sélective et comprendre l’adaptation des populations aux variations climatiques passées.

Procédure : Envoyer votre CV, une lettre de motivation et les coordonnées de 2 personnes de référence à Natacha Nikolic (natacha.nikolic@inrae.fr)

Offre publiée le 13 juin 2022, affichage jusqu'au 30 octobre 2025

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