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Département Génétique et Génomique Evolutives

La compréhension du fonctionnement et de l’évolution des organismes vivants implique d’étudier des niveaux d’organisation très différents : depuis la molécule jusqu’à l’écosystème, en passant par la cellule, l’organisme et la population. Ainsi, pour comprendre comment les espèces évoluent, comment elles s’adaptent à leur environnement, il est nécessaire prendre en compte la dynamique des populations et les interactions entre les différentes espèces au sein d’un même écosystème. Mais il est aussi essentiel de comprendre quelles sont les bases moléculaires à l’origine de la variabilité phénotypique observée au sein des populations (quels sont les mécanismes moléculaires responsables des mutations du matériel génétique ; quels sont les gènes qui sont impliqués dans la réponse adaptative). Par ailleurs, pour comprendre le fonctionnement du génome, il ne suffit pas de disséquer la fonction biochimique et l’expression des gènes qu’il contient : chaque génome est le fruit de millions d’années d’évolution, et il est indispensable de prendre en compte l’histoire évolutive des génomes (et donc des espèces) pour pouvoir interpréter correctement les séquences génomiques contemporaines.

Le département de Génétique et Génomique Evolutive a été constitué dans le but de regrouper des équipes de recherche recouvrant différentes disciplines complémentaires (génétique des populations, biologie moléculaire, génomique comparative, bioinformatique et biomathématiques), et visant à comprendre l’évolution et le fonctionnement des systèmes biologiques, en prenant en compte à la fois les paramètres populationnels et les mécanismes moléculaires.

Le département comprend quatre équipes, recouvrant différents champs disciplinaires :

. Génétique et Évolution des Interactions Hôtes-Parasites : Génétique des populations, biologie moléculaire, modélisation mathématique

. Eléments Transposables, Evolution, Populations : Génétique des populations, biologie moléculaire, bioinformatique, modélisation mathématique

. BioInformatique et Génomique Évolutive : Evolution moléculaire, bioinformatique, statistiques, génétique des populations

. Baobab : Evolution des génomes, des réseaux biologiques, algorithmique, combinatoire, statistiques, bioinformatique, modélisation

Les principaux thèmes auxquels nous nous intéressons sont les suivants :

- Comment évoluent les organismes au sein de systèmes hôtes-parasites ? Quelles sont les bases génétiques des réponses adaptatives en considérant les différentes composantes des systèmes parasitaires et leurs interactions (l’hôte, le parasite, leur environnement biotique et abiotique) ?

- Quel rôle jouent les éléments transposables dans l’évolution des génomes et dans l’adaptation des espèces à leur environnement ? Quels sont les facteurs qui influent sur l’invasion des génomes par ces séquences répétées ?

- Quels sont les mécanismes moléculaires à l’origine de l’évolution des séquences génomiques et des répertoires de gènes ? Comment tirer parti de l’étude de l’évolution des séquences pour identifier les régions fonctionnelles dans les chromosomes ou pour mettre en évidence des processus moléculaires liés au fonctionnement du génome ?

- Comment reconstruire l’histoire évolutive des espèces à partir de l’analyse comparative des génomes (phylogénie moléculaire) ? Comment détecter les traces laissées par l’action de la sélection naturelle sur les séquences génomiques ?

- Comment évoluent les réseaux d’interaction moléculaires (e.g. voies métaboliques, réseaux de régulation, …) ?

Parallèlement à ces grandes questions, nous consacrons une part très importante de notre recherche au développement d’outils mathématiques (notamment pour formaliser les questions posées), statistiques (pour analyser les données) et bioinformatiques (développement de bases de données, d’algorithmes, etc.). Ces différents outils sont largement mis à la disposition de la communauté scientifique, notamment au travers de services web du Pôle Bioinformatique Lyonnais (PBIL : http://pbil.univ-lyon1.fr/).