Mots-Clés

Polygenic selection gene regulatory networks simulations pipeline development

Description

[English below]

Contexte scientifique :

Les plantes, cultivées ou sauvages, vont avoir besoin de s'adapter à leur environnement plus rapidement que dans le passé pour répondre aux changements liés au réchauffement climatique. La plupart des phénotypes adaptatifs (période de floraison, vitesse croissance, usage des ressources en haut, tolérance à la chaleur) sont polygéniques. De nombreux gènes les déterminent, ce qui multiplie les cibles de sélection ; mais ces gènes sont souvent pléiotropiques - ils sont impliqués dans la détermination de plusieurs fonction biologiques - ce qui peut limiter les possibilités d'adaptation. Par conséquent, il est crucial de de comprendre dans quelle mesure ces phénotypes polygéniques peuvent s'adapter à de nouveaux environnements. La modification de la régulation du niveau d'expression des gènes semble être un facteur clef dans l'adaptation. Le stade développemental, la localisation (tissu, type cellulaire) et le niveau d'expression de ces gènes déterminants des phénotypes polygéniques sont en effet régulés par des réseaux de régulation de l'expression des gènes complexes. Ce projet a pour but de comprendre comment la structure des réseaux de régulation de l'expression des gènes peut faciliter ou contraindre le processus adaptatif. Ce but sera découpé en 2 objectifs : (1) utiliser des simulations pour évaluer l'effet de la pléiotropie sur la sélection; et (2) développer une pipeline permettant d'identifier le lien entre la topologie des réseaux de régulation de l'expression des gènes et la capcité d'un gène ou d'une région régulatrice à évoluer. Les résultats de ce stage contribueront à une meilleure compréhension de l'architecture de l'adaptation des phénotypes polygéniques.

Avec ce projet, le/la stagiaire acquerra des nouvelles connaissances théoriques et pratiques en génétique des populations (sélection polygénique, épistasie, pléiotropie) et biologie des systèmes (réseaux de régulation des gènes, topologie des réseaux).

Laboratoire d'accueil :

Ce stage sera coencadré par Maud Fagny de l'équipe GEvAD au sein du laboratoire GQE-Le Moulon, et par Fanny Pouyet, de l'équipe Bioinfo au LISN. L'équipe GEvAD s'intéresse à la génétique évolutive et à l'adaptation des espèces cultivées, et rassemble des spécialistes de la génétique des populations, de la génomique, et de la biologie des systèmes. L'équipe Bioinfo se concentre sur le développement de méthodes informatiques afin de trouver des solutions efficaces à une grand nombre de questions biologiques, parmi lesquelles des questions en lien avec la génétique des populations.  Le/la stagiaire effectuera son stage à l'IDEEV, un insttitut spécialisé en écologie et évolution, où les chercheurs travaillent sur divers modèles. Cet environnement permettra au/à la stagiaire d'assister à des séminaires sur des sujets en lien avec le stage et d'acquérir des connaissances plus larges dans ce champs scientifique.

Techniques :

Le/La stagiaire va réaliser des simulations d'évolution de population forward-in-time à l'aide du logiciel SLiM. Il/Elle va améliorer une pipeline déjà existante, en R et/ou python, pour calculer les statistiques résumées nécessaires sur des données réelles et simulées, à la fois pour détecter les signatures de sélection et pour analyser la structure des réseaux de régulation.

Compétences et connaissances recherchées :

- Connaissances de base en génétique des populations théorique et appliquée nécessaires.

- Compétences en programmation en R/python et lignes de commandes bash.

- Des connaissances en biologie des systèmes, en particuliers sur les réseaux de régulation, sont un plus.

- Anglais (compréhension écrite et orale) requis. Les interactions quotidiennes pourront avoir lieu en français ou en anglais, en fonction du/de la stagiaire.

Scientific context:

Plants, both cultivated or wild, will need to adapt faster than ever to new environments, due to the effect of climate warming. Most of the adaptative phenotypes (flowering time, growth rate, water usage, heat tolerance) are highly polygenic. They are determined by numerous genes, that are also often pleiotropic, i.e. involved in other biological functions. Consequently, a crucial question is to understand how and to which extent can such polygenic traits adapt to new environments. Gene expression regulation seems to play an important role in adaptation. Indeed, the timing, location and level of expression of the genes determining these adaptative phenotypes is regulated through complex gene regulatory networks. This project aims at understanding how the structure of those regulatory networks may facilitate or constrain the adaptive process. This aim will be split into 2 objectives: (i) use simulations to evaluate the effect of pleiotropy on selection; and (ii) develop a pipeline to identify the link between gene regulatory network topology and evolvability using simulations. The results will contribute to a better understanding of the architecture of polygenic traits adaptation.

During this internship, the trainee will acquire new theoretical and practical knowledge in population genetics (polygenic adaptation, epistasis, pleiotropy) and systems biology (gene regulatory networks, network topology).

Host Laboratory:

This internship will be co-supervised by Maud Fagny from the GEvAD team at GQE-Le Moulon, and by Fanny Pouyet, from the Bioinfo team at the LISN. The GEvAD team is focusing on evolutionary genetics and adaptation of crops, and gather specialists of population genetics, crops genomics, and systems biology. The Bioinfo team focuses on designing and developping new computational methods to efficiently tackle a wide range of biological issues, including questions related to population genetics. The intern will be hosted at IDEEV, an institute specialized in ecology and evolution where researchers work on various models. This environment will give the trainee opportunities to attend seminars on related topics and acquire a broad view of the field.

Techniques:

The trainee will perform forward-in-time population genetics simulations using SLiM. He/She will improve already available and develop a pipeline based on R and/or python to compute population genetics summary statistics on both simulated and real datasets and to analyse regulatory network structures.

Required Skills and Knowledges:

- Basic knowledges in theoretical and applied population genetics

- Skills in R/python programming and bash command line

- Basic knowledges in Systems Biology, and in particular in Gene Regulatory Networks, is a plus, but can be acquired during the intership.

- English, the daily interactions will be in French or English depending on the trainee.

Bibliography:

• Fagny, M. and Austerlitz, F. (2021) Polygenic Adaptation: Integrating Population Genetics and Gene Regulatory Networks. Trends In Genetics 37(7), 631-638. https://doi.org/10.1016/j.tig.2021.03.005.
• Barghi, N. et al. (2020) Polygenic adaptation: a unifying framework to understand positive selection. Nat. Rev. Genet. 21, 769–781. https://doi.org/10.1038/s41576-020-0250-z
• Rhone, B. et al. (2011) Impact of selection on genes involved in regulatory network: a modelling study. J. Evol. Biol. 24, 2087–2098. https://doi.org/10.1111/j.1420-9101.2011.02335.x