Dpartement Gntique et Gnomique Evolutives Gntique et volution

Département Génétique et Génomique Evolutives

• Génétique et Évolution des Interactions Hôtes. Parasites : Frédéric Fleury • Génomes et Populations : Christian Biémont • Bio. Informatique et Génomique Évolutive : Manolo Gouy • Baobab : Marie-France Sagot + INRIA Grenoble (F. Rechenman, A. Viari) Projet HELIX (UCBL, CNRS, INRIA)

Nothing in biology makes sense except in the light of evolution Dobzhansky (1973) • Les organismes vivants sont le fruit de milliards d’années d’évolution • Les caractéristiques de ces organismes sont le résultat de forces évolutives (sélection, dérive, . . . ) qui opèrent actuellement ou qui ont opéré par le passé • Pour pouvoir comprendre le fonctionnement des organismes vivants, il est nécessaire de comprendre leur évolution

Comprendre l’Evolution et Comprendre le Fonctionnement du Vivant : Deux Questions Intrinsèquement Liées • Etudier l’évolution permet de révéler les contraintes fonctionnelles – Expérimentation. . . naturelle • Etudier le fonctionnement permet de comprendre l’évolution – Lien génotype / phénotype

Des disciplines restées longtemps cloisonnées. . . • Biologie moléculaire: – Disséquer (au niveau moléculaire) le fonctionnement du gène, de la cellule, de l’organisme – Pas (ou peu) de prise en compte de la variabilité (population) ou de la dimension temporelle (évolution) • Biologie des populations: – Analyse de la variabilité intraspécifique; impact de la sélection, démographie sur la fixation de nouveaux variants; stratégies adaptatives – Pas (ou peu) de connaissances sur les bases moléculaires des caractères analysés ni sur les mécanismes mutationnels

Vers un rapprochements des disciplines • Biologie moléculaire “haut débit”: – Séquençage de génomes – Transcriptome, protéome – Données de polymorphisme, . . . • Biologistes moléculaires. . . évolutionnistes – La génomique au coeur de la biologie moléculaire – L’évolution au coeur de la génomique: génomique comparative • Biologistes des populations. . . molécularistes – Analyse de la variabilité au niveau même du support de l’information génétique – Identification des bases génétiques des réponses adaptatives

Département Génétique et Génomique Evolutives Génomique Evolution moléculaire Génétique des populations Comprendre l'évolution et le fonctionnement des systèmes biologiques, en prenant en compte à la fois les paramètres populationnels et les processus moléculaires

Développements méthodologiques • Outils d’analyses statistiques • Outils de modélisation mathématique • Bioinformatique (bases de données, logiciels, algorithmes) • => mise à disposition de la communauté scientifique via les services web du PBIL

Pluridisciplinarité Biologie moléculaire, informatique, biologie évolutive, statistiques, génétique des populations, mathématiques Baobab V. Navratil L. Palmeira C. Lemaitre E. Vautrin Génétique et Évolution des Interactions Hôtes. Parasites G. Décelière F. Cavalli Bioinformatique et Génomique Evolutive C. Rizzon Génomique Populationnelle

• Comment évoluent les organismes au sein de systèmes hôtes-parasites ? • Quel rôle jouent les éléments transposables dans l'évolution des génomes et dans l'adaptation des espèces à leur environnement ? • Quels sont les mécanismes moléculaires à l'origine de l'évolution des séquences génomiques et des répertoires de gènes ?

• Comment reconstruire l'histoire évolutive des espèces à partir de séquences (phylogénie moléculaire) ? • Comment évoluent les réseaux d'interaction moléculaires (e. g. voies métaboliques, réseaux de régulation, . . . ) ? • . . .

• la suite . . . • . . . quatre présentations courtes, illustratives des travaux menés dans chaque équipe

Développements méthodologiques • Outils Statistiques, Bioinformatiques, . . . • => mise à disposition de la communauté scientifique via les services web du PBIL

• Génétique et Évolution des Interactions Hôtes-Parasites : Génétique des populations, biologie moléculaire, modélisation mathématique • Génomes et Populations : Génétique des populations, biologie moléculaire, bioinformatique, modélisation mathématique • Bio. Informatique et Génomique Évolutive : Evolution moléculaire, bioinformatique, statistiques, génétique des populations • Baobab : Evolution des génomes, des réseaux biologiques, algorithmique, modélisation, analyse de systèmes dynamiques

Evolution … du département • 2002: Génomique Comparative: 2 équipes – Génomes et Populations – Bioinformatique et Génomique Evolutive (BGE) • 2005: 4 équipes – Génétique et Évolution des Interactions Hôtes. Parasites – BGE => BGE + Baobab Projet HELIX + INRIA Grenoble (UCBL, CNRS, INRIA) (F. Rechenman, A. Viari) INRIA: M. F. Sagot, E. Tannier D. Kahn (détachement)

Evolution … du département • 8 nouveaux chercheurs au cours de ces quatre dernières années: – 2 MCU (S. Mousset, J. Varaldi) – 4 CR CNRS (V. Daubin, P. Gibert, E. Lerat, G. Marais) – 1 CR INRIA (E. Tannier) – 1 DR INRA (D. Kahn, en détachement INRIA).

Génomique Evolutive • Etudier les processus d’évolution directement au niveau du support moléculaire de l’information génétique

L’évolution est un processus qui opère sur des populations • Les paramètres démographique jouent un rôle majeur dans l’évolution • Comprendre l’évolution implique d’étudier la diversité phénotypique et génotypique au sein des populations

Génétique et Évolution des Interactions Hôtes-Parasites (F. Fleury) • Analyser la variabilité des populations et son organisation spatio-temporelle • Recher la signification adaptative et les bases génétiques de cette variabilité • Système hôte-parasite imbriqué (drosophiles, hyménoptères, bactéries, virus) • Génétique des populations, biologie moléculaire, modélisation mathématique

Génomique populationnelle (C. Biémont) • Système hôte-parasite: génome-élément transposable • Quel est l’impact des éléments transposables sur l’évolution de la composition, de la structure et du fonctionnement des génomes ? • Drosophile, anophèle, nématode • Génétique des populations, biologie moléculaire, bioinformatique, modélisation mathématique

Bioinformatique et Génomique Evolutive (M. Gouy) • Analyser les mécanismes moléculaires de l’évolution • Etudier l’évolution du génome pour mieux comprendre son fonctionnement • Bactéries, archées, eucaryotes, … séquences • Développements méthodologiques: logiciels, bases de données, outils statistiques • Evolution moléculaire, bioinformatique, statistiques, modélisation, génétique des populations

Baobab (M-F. sagot) • Bourgeonnement de l’équipe BGE • Évolution et fonctionnement des génomes • Évolution et fonctionnement des réseaux biologiques (réseaux métaboliques, réseaux de régulation, d’interactions) • Développements méthodologiques: algorithmie, bases de connaissances, modélisation, analyse de systèmes dynamiques • Baobab = Biologie et Algorithmie Ou Bien Algorithmie et Biologie

Génétique et Évolution des Interactions Hôtes-Parasites • Bases génétiques des adaptations, relation génotype-phénotype et réponses aux changements anthropiques • Virus symbiotiques manipulateurs du comportement des insectes parasites : caractérisation, effets phénotypiques, conséquences démographiques et génétiques • Déterminants génétiques de la dépendance à Wolbachia pour l’ovogenèse chez Asobara tabida

Génomique populationnelle • Développement de la base de connaissances Fly. GATE dédiée aux éléments transposables du génome de la drosophile • Composition en éléments transposables des génomes des populations naturelles d'Anopheles gambia • L'influence des éléments transposables sur l'évolution des génomes des espèces modèles drosophile et anophèles • Histoires évolutives des éléments transposables tirant et Helena chez D. melanogaster et D. simulans. • Analyse bioinformatique de la distribution des ET dans les génomes séquencés eucaryotes

Bioinformatique et Génomique Evolutive • Alignement triple de génomes complets: détermination des patrons de substitution tout le long du génome • Evolution des chromosome sexuels et du déterminisme du sexe chez les silènes • Analyse du génome de la paramécie (duplication génomique; régulation épigénétique) et de trypanosomes • Analyse statistiques de données d’expression (cancer) • Développement d’outils (logiciels, bases de données) pour la génomique comparative; développement d’outils statistiques pour l’analyse de données génomiques

Baobab • Évolution et fonctionnement des génomes • Évolution et fonctionnement des réseaux biologiques (réseaux métaboliques, réseaux de régulation, d’interactions) • Approche comparative: analyser l'empreinte évolutive pour mieux comprendre la structure combinatoire et la dynamique des systèmes biologiques • Développements de meilleurs formalismes de modélisation mathématique et algorithmes d'analyse des réseaux biologiques