Simulations des mécanismes d’évolution moléculaire chez la levure

Type de poste
Niveau d'étude minimal
Dates
Durée du poste
Contrat renouvelable
Contrat non renouvelable
Date de prise de fonction
Date de fin de validité de l'annonce
Localisation
Adresse

Batiment 650 Ada Lovelace, Rue Raimond Castaing
91190 Gif-sur-Yvette
France

Contacts
Fanny Pouyet
Email du/des contacts
fanny.pouyet@universite-paris-saclay.fr
Description

Les levures Saccharomyces cerevisiae ont été domestiqué à l’Antiquité pour faire du pain, de la bière, etc. Bien qu’il existe aussi des populations naturelles, nos connaissances sur l’histoire évolutive de cette espèce reposent essentiellement sur les populations domestiquées. Or, la domestication est une adaptation rapide des génomes à des environnements contrôlés (ici, processus de levain ou d’alcoolisation) et, elle reflète la partie anthropocentrée de l’histoire de S. cerevisiae. Depuis 2018, des milliers de génomes de levures domestiquées et naturelles sont disponibles [1, 2]. Ce projet, de génétique des populations et de bio-informatique, propose de quantifier le rôle des mécanismes évolutifs tels que la sélection naturelle, la dérive génétique ou encore la conversion génique biaisée sur la composition des génomes des différentes populations (domestiques et naturelles).

Pour cela, le ou la stagiaire commencera par des simulations basées sur la représentation explicite de génomes individuels (individual-based, [3]). Cette partie permettra de quantifier l’importance de paramètres du modèle évolutif sur les distributions de fréquences alléliques tels que : la taille de la population, la force ainsi que la fréquence du taux de recombinaison, de la dérive, de la sélection et la conversion génique dans des populations avec des valeurs de paramètres correspondant aux levures. L’originalité de ce projet repose sur la richesse des paramètres que nous pourrons intégrer dans l’étude de S. cerevisiae. Par la suite et selon la sensibilité de la ou du stagiaire, les résultats des simulations seront soit validés par rapport à un modèle mathématique soit comparés aux données génomiques de plus de 2000 souches de S. cerevisiae que nous avons préalablement regroupé dans une table de génotype-phénotype.

Stage de M2 avec une gratification de 591€/mois (+18€ pour les transports). L'idée serait de continuer ce stage par une thèse en postulant dans une école doctorale d'info/bioinformatique. La présentation des résultats par le ou la stagiaire lors d’une conférence à l’été telle que JOBIM ou ESEB sera encouragée si l’état d’avancement du projet le permet. En pratique, vous rejoindrez l’équipe interdisciplinaire de Bioinfo du LISN (Laboratoire Informatique et Sciences du Numérique, Département Science des données). L’équipe est formée de 18 personnes, le laboratoire se situe sur le plateau de Paris-Saclay (Bâtiment 650). Dans le cadre de la pandémie du coronavirus, le stage pourra se faire en télétravail mais si possible et si raisonnable un stage sur site sera privilégié.

Prérequis: Un niveau de base en biologie et en informatique est attendu. Une formation en bio-informatique est fortement recommandée. La personne recrutée devra connaitre des notions de bases en génomique voire génétique des populations (sélection naturelle vs. dérive génétique, SNP) et être capable de lancer des logiciels en ligne de commande et également connaitre un peu de R ou python pour analyser les outputs de simulations ou les données biologiques (test statistiques, figures).

Références:
1) Peter, J. et al. 2018, Genome evolution across 1,011 Saccharomyces cerevisiae isolates. Nature, Vol. 556, pp. 339 - 344.
2) Duan, S. et al. 2018, The origin and adaptive evolution of domesticated populations of yeast from Far East Asia. Nat Commun, Vol. 9, 2690.
3) Haller, B C, and Messer, P W. SLiM 3: Forward genetic simulations beyond the Wright–Fisher model. Molecular Biology and Evolution. 2018, Vol. 65, 4.

Equipe adhérente personne morale SFBI
Equipe Non adhérente