Mots-Clés

bioinformatics phylogenetic networks evolutionary biology horizontal gene transfer algorithms software

Description

Au cours des deux derniers siècles, les biologistes ont modélisé l'évolution des espèces à l'aide d'arbres phylogénétiques, supposant que le matériel génétique est exclusivement transmis par descendance directe. Cependant, cette approche ne convient pas pour une abondance d'organismes tels que les plantes, les bactéries et, bien sûr, les virus, dont l'évolution ne peut être représentée par un arbre. Pour ces espèces, un réseau phylogénétique est nécessaire afin de représenter les événements non arborescents, tels que l'hybridation et le transfert horizontal de gènes. Plusieurs algorithmes ont été développés pour reconstruire ces réseaux à partir de données génomiques, et les utilisateurs et développeurs de ces méthodes doivent souvent comparer ces réseaux. Les chercheurs en bioinformatique doivent évaluer leurs algorithmes de reconstruction par rapport à des réseaux de référence ou simulés, ou encore choisir entre plusieurs réseaux produits par différentes méthodes.

Notre projet vise à développer de nouvelles approches pour la comparaison des réseaux phylogénétiques. La quantification de la similarité entre deux réseaux est une question complexe et un sujet de recherche actif. Pour la comparaison d'arbres, la distance Robinson-Foulds (RF) est la norme de facto, mais il n'existe pas de métrique équivalente solidement établie pour les réseaux phylogénétiques. Cela s'explique principalement par le fait que les mesures actuelles de comparaison des réseaux impliquent souvent un compromis entre la pertinence biologique, la rapidité de calcul et l'interprétabilité.

La recherche de la distance idéale entre réseaux est donc un effort continu. Pour cette raison, nous proposons d'introduire de nouvelles distances opérationnelles entre les réseaux. Cela inclut des opérations d'élagage/insertion de feuilles, ainsi qu'une nouvelle généralisation de la distance RF aux réseaux basée sur les contractions et expansions. Nous avons trois principaux objectifs :

1. Développer de nouvelles métriques de comparaison de réseaux phylogénétiques qui offrent des options plus claires aux biologistes.
2. Fournir de meilleures mesures d'évaluation aux concepteurs d'algorithmes, conduisant à des procédures de reconstruction de réseaux phylogénétiques plus précises.
3. Valider ces nouvelles approches par des applications concrètes et des études de cas.

Notre équipe multidisciplinaire est composée d'experts en modélisation mathématique, en développement de logiciels de haute qualité et en biologie. La recherche que nous entreprendrons à l'Université de Sherbrooke promet de faire progresser significativement le domaine de la phylogénie en réseau.

Nous recherchons une candidate ou un candidat motivé pour réaliser un doctorat dans ce domaine passionnant à l'Université de Sherbrooke.