Outils de géo-calcul haute performance en écologie moléculaire

Dans le cadre du projet européen NextGen (nextgen.epfl.ch), dédié à la mise au point de stratégies de conservation des ressources génétiques de races locales d’animaux domestiques, cette thèse avait pour but de développer une approche corrélative rapide pour détecter des régions du génome potentiellement soumises à la sélection naturelle dans de grands jeux de données moléculaires. Ce type d’approche modélise la variabilité génétique des organismes étudiés à partir des caractéristiques environnementales de leurs habitats, ce qui permet de formuler des hypothèses sur les processus écologiques influençant l’adaptation locale. 

Cependant les approches corrélatives sont enclines à faire de fausses découvertes dans les cas où les organismes étudiés présentent une structure de population due à leur histoire démographique. Cette structure est le résultat de la transmission des gènes entre individus en fonction de la localisation et de leurs déplacements dans l’espace géographique (dispersion). Les statistiques spatiales mises en oeuvre dans cette thèse offrent justement la possibilité de mesurer l’autocorrélation spatiale des fréquences alléliques en présence, et peuvent être utilisées pour limiter la production de faux positifs évoqués plus haut.

Le travail de thèse était dirigé par le Dr Stéphane Joost et le Prof. François Golay.

Si vous n'avez pas pu assister à la défense de thèse publique de Sylvie, elle est disponible en ligne ici.