Institut de Mathématiques de Marseille, UMR 7373




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Modèles et Algorithmes pour l’évolution biologique

Jeudi 14 décembre 2017 14:00-16:00 - Olivier CHABROL - I2M, ALEA-MEB, Marseille

Modèles et Algorithmes pour l’évolution biologique

Résumé : Soutenance de thèse
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Cette thèse aborde plusieurs questions relatives à l’évolution biologique au moyen de modèles mathématiques et d’algorithmes de calcul les utilisant. Elle se trouve donc à l’intersection des mathématiques, de l’informatique et de la biologie.
La première partie est consacrée au travail que j’effectue en tant qu’ingénieur en bioinformatique et qui a donné lieu à sept articles en collaboration. Elle est principalement constituée de l’un de ces sept articles, qui est représentatif de mon activité dans ce cadre et dans lequel divers outils d’analyse sont utilisés afin d’étudier l’adaptation des coraux aux changements de température. Plus précisément, il s’agit de déterminer si la tolérance aux changements de température que l’on observe chez les coraux vivants à de faibles profondeurs a été spécifiquement sélectionnée au cours de leur évolution ou si cette tolérance est partagée par toutes les espèces de coraux, y compris celles vivant à des profondeurs où il n’y a pas, où très peu, de variations de température.
La question principale étudiée dans la thèse est la mise en évidence de signatures moléculaires de la convergence évolutive qui est le phénomène par lequel des espèces éloignées développent indépendamment des caractères similaires. Nous proposons une approche originale permettant de détecter les positions des protéines potentiellement impliquées dans la convergence d’un caractère binaire donné. Celle-ci repose sur une mesure du “niveau de convergence” des positions, qui est une espérance déterminée sous des modèles Markoviens d’évolution protéique. Nous donnons un algorithme de calcul polynomial de cet indice et montrons (i) qu’il discrimine mieux que les méthodes précédentes, les positions convergentes des
“neutres” sur des simulations et (ii) que notre approche donne des résultats qui font sens biologiquement sur un exemple réel. En effet, appliquée à un jeu de données relatif à l’apparition indépendante de l’écholocation chez les dauphins et les chauve-souris, celle-ci détecte un nombre significativement important de gènes liés à l’audition, ce qui constitue une validation de notre approche.
Dans le but de pouvoir traiter à terme de la convergence de caractères continus, comme le poids ou la taille, nous nous sommes ensuite intéressés à la détection de changements de tendance évolutive le long d’un arbre représentant l’évolution des espèces. Nous proposons une nouvelle méthode qui, à notre connaissance, est la première à être basée sur un principe de parcimonie où l’on cherche à déterminer la position du changement permettant de minimiser un certain coût évolutif sur l’arbre. Les résultats obtenus sur deux jeux de données sont d’une part cohérents
au regard des connaissances biologiques mais aussi tout à fait comparables à ceux obtenus à partir de méthodes basées sur des modèles stochastiques.
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Membres du jury :
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- Bastien Boussau,
- Eric Rivals,
- Etienne Pardoux,
- Gilles Didier (directeur),
- Julie Thompson (rapporteur),
- Manuela Royer-Carenzi (encadrante),
- Mathieu raffinot (rapporteur),
- Pierre Pontarotti (directeur)
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Olivier CHABROL

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(lien à venir)


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Liens :
- theses.fr
- Fiche de l’ED184

Lieu : Campus St Charles, salle des voûtes - Aix-Marseille Université
3, place Victor Hugo - case 39
13331 MARSEILLE Cedex 03

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