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Evolution and development of phenotypic diversification
http://www.beldade.nl/
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Reproduction and life history evolution in mammals
Mammals show a broad array of different life history strategies. Theory suggests that this diversity has evolved because organisms are constrained in their ability to invest in two or more life history traits, and so must trade-off investment in different components. The proximate underlying causes for these trade-offs are largely unknown. I will first present results from experiments that test whether oxidative stress, a pathological process involved in ageing, is a physiological cost of reproduction in house mice (Mus musculus domesticus). I explore whether oxidative stress increases during energetically demanding reproductive periods, such as lactation in females, or accumulates after a long period of reproductive investment. I will then discuss a recent comparative study across mammals. Here I explore how the placenta, an organ that exhibits great morphological diversity, has evolved in relation to different life history strategies.
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Inégalités de la survie du cancer : méthodes et applications
Le Cancer Survival Group (London School of Hygiene and Tropical Medicine) concentre ses efforts de recherche des 10 dernières années sur les inégalités de survie du cancer et les mécanismes sous-jacents. Nous nous sommes particulièrement intéressés aux inégalités géographiques et socio-économiques au Royaume-Uni. Cette présentation décrira les méthodes utilisées, les principaux résultats et leurs présentations dans un format utilisable en santé publique et par les responsables des soins de santé.
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Inference of natural selection on human transcription factor binding sites
http://compgen.bscb.cornell.edu/~acs/Quelques références représentatives:• Guertin MJ*, Martins AL*, Siepel A, Lis JT. Accurate prediction of inducible transcription factor binding intensities in vivo. PLoS Genetics, 2012;8(3):e1002610.• Lindblad-Toh K, Garber M, Zuk O, Lin MF, Parker BJ, et. al. (63 co-authors). A high-resolution map of evolutionary constraint in the human genome based on 29 eutherian mammals. Nature 478(7370):476-482, 2011.• Gronau I, Hubisz MJ, Gulko B, Danko CG, Siepel A. Bayesian inference of ancient human demography from individual genome sequences. Nature Genetics 43(10):1031-1034, 2011.• Lowe CB, Kellis M, Siepel A, Raney B, Clamp M, Salama SR, Kingsley D, Lindblad-Toh K, Haussler D. Three different periods of regulatory innovation during vertebrate evolution. Science 333(6045):1019-1024, 2011.• Hubisz MJ, Pollard KS, Siepel A. PHAST and RPHAST: Phylogenetic analysis with space/time models. Briefings in Bioinformatics 12(1):41-51, 2011.• Vinar T, Brejova B, Song G, Siepel A. Reconstructing histories of complex gene clusters on a phylogeny. J Comput Biol 17(9):1267-1279, 2010.• Pollard KS, Hubisz MJ, Rosenboom K, Siepel A. Detection of non-neutral substitution rates on Mammalian phylogenies. Genome Res, 20:110-121, 2010.• Siepel A. Phylogenomics of primates and their ancestral populations. Genome Res, 19:1929-1941, 2009.• Kosiol C, Vinar T, da Fonseca RR, Hubisz MJ, Bustamante CD, Nielsen R, Siepel A. Patterns of positive selection in six mammalian genomes. PLoS Genet, 4(8):e1000144, 2008..
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Reconstructing macroevolutionary patterns of GC-biased gene conversion in placental mammals.
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Reconstruction of ancestral genome organization in bacteria
Background. Recovering the structure of ancestral genomes can be formalized in terms of properties of binary matrices such as the Consecutive-Ones Property (C1P). The Linearization Problem asks to extract, from a given binary matrix, a maximum weight subset of rows that satisfies such a property. This problem is in general intractable, and in particular if the ancestral genome is expected to contain only linear chromosomes or a unique circular chromosome. In the present work, we consider a relaxation of this problem, which allows ancestral genomes that can contain several chromosomes, each either linear or circular.Result. We show that, when restricted to binary matrices of degree two, which correspond to adjacencies, the genomic characters used in most ancestral genome reconstruction methods, this relaxed version of the Linearization Problem is polynomially solvable using a reduction to a matching problem. This result holds in the more general case where columns have bounded multiplicity, which models possibly duplicated ancestral genes. We also prove that for matrices with rows of degrees 2 and 3, without multiplicity and without weights on the rows, the problem is NP-complete, thus tracing sharp tractability boundaries. I also give a preliminary result on a method for generating these binary matrices of degree 2, i.e., a method for inferring ancestral adjacencies, and how the Linearization Problem fits into this larger context.Conclusion. As it happened for the breakpoint median problem, also used in ancestral genome reconstruction, relaxing the definition of a genome turns an intractable problem into a tractable one. The relaxation is adapted to some biological contexts, such as bacterial genomes with several replicons, possibly partially assembled. Algorithms can also be used as heuristics for hard variants. More generally, this work opens a way to better understand linearization results for ancestral genome structure inference.
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Functionality and evolution of lncRNA repertoires and expression patterns in tetrapods
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Les processus de Hawkes comme modeles statistiques pour la genomique et les neurosciences
Apres une introduction aux modeles de Hawkes multivaries, j'expliquerai en detail en quoi ces processus peuvent etre pertinents pour modeliser les distances evitees ou favorisees entre motifs (ou elements regulateurs de la transcription) le long de la chaine d'ADN, mais aussi pour modeliser les interactions entre trains de potentiels d'action en neurosciences. Apres avoir explique quels sont les principaux moyens pour estimer de maniere parametrique dans ces modeles les fonctions d'interaction, je detaillerai comment s'affranchir d'hypotheses parametriques sur ces fonctions et obtenir une methode statistique qui s'adapte aux donnees sans que l'on ait aucune hypothese majeure a faire. Je finirai en expliquant que l'on peut tester que ces modeles sont valides sur les donnees en question.
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Host-Pathogen interactions during Francisella tularensis infection: of host innate immune responses and virulence factors.
Francisella tularensis is a Gram-negative bacterium causing tularemia in humans. This zoonotic agent can infect a wide range of hosts including amoebae, arthropods and mammals. The ability of Francisella to cause disease is linked to its ability to replicate within host cells. Upon phagocytosis by macrophages, Francisella escapes from the phagosome to reach the host cytosol where it can replicate to very high numbers. I will present both the virulence factors controlling the intracellular life cycle and the host factors that detect Francisella in the host cytosol leading to the mounting of an efficient immune response.
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Le risque du cancer augmente-t-il en France ?
En apparence, il s'agit d'une question relativement simple dont on attend une réponse tout aussi simple. Dans le langage courant, ou en tout cas médiatique, la question est parfois posée sous la forme « le cancer aujourd'hui, une épidémie ? ». Le mode de vie actuel, les modifications environnementales, les expositions à des sources polluantes multiples alimentent, de manière légitime, les craintes de la population. Le vieillissement de la population induit également une augmentation du nombre de personnes atteintes de cancer, ce qui accentue la perception, réelle ou supposée, de la maladie : on rappelle que le cancer est, depuis 2004, la première cause de décès en France. Il n'existe pas de réponse universelle à la question initiale, pour de multiples raisons. La première réponse, d'ordre technique, est qu'il n'existe, pour répondre à la question, que des données observationnelles. Il n'est de ce fait pas aisé de faire le lien entre une cause et un effet. Or, parler de risque, au sens scientifique du terme, suppose la mise en évidence de facteurs de risque. Une seconde raison est que le cancer est une maladie qui a des composantes très différentes, et dont les causes possibles sont la résultante de différents facteurs (maladie multifactorielle). Une autre façon d'aborder cette question serait de décliner la problématique en trois questions : quel est le risque d'avoir un cancer (question initiale), le risque d'avoir un diagnostic de cancer (cas des localisations à forte prévalence), le risque de décéder d'un cancer. Notre exposé n'aura pas pour objectif de fournir une réponse définitive à la question posée mais plutôt de fournir des indications sur la difficulté d'y répondre. Les données du registre du cancer de l'Isère, mais aussi d'autres registres ainsi que les estimations nationales d'incidence et de mortalité serviront de support à la présentation.
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Population genomics and complex traits in yeast
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Consensus from partial trees
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How a Simian Immunodeficiency Virus evolved to become HIV-1
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Microbiology's platypus
We study a poorly characterized bacterial gender of the Planctomycetes phylum, Gemmata obscuriglobus. Planctomycetes are major players in the global nitrogen and carbon cycles and are uniquely capable of anaerobic ammonium oxidation (a globally important nitrogen transformation). Within that phylum, the bacteria of the gender Gemmata are particularly interesting due to their complex intracellular membranous organization that is sustained by proteins showing similarity to the eukaryotic equivalent ones and their capability to internalize fully folded proteins in a process reminiscent of eukaryotic endocytosis (Lohnienne et al., 2010).We use a combination of computational, molecular biology, and electron-microscopy to first, decipher the peculiar biology of the Planctomycetes and second, to understand their contribution to eukaryotic origin. Computationally, we use structure to push the limits of sequence homology detection. Amongst other tools, we use protein architecture correlation to detect potential relationship between distantly related proteins (Santarella-Mellwig et al. PLoS Biol. 2010).
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Where do new genes and domains come from?
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Fitness Landscapes & Dynamics of Adaptation: what can we infer from patterns of phenotypic and molecular evolution?
The distribution of fitness effect of new mutations is central to many questions in evolutionary biology such as: what type of genetic variation enables sustained evolution, does adaptation to a given environment entails systematically a cost in different environments, what forces maintain phenotypic and molecular variation we observe in extant populations, etc. Fitness landscapes link the (phenotypic) effect of a new mutation and its fitness consequences. I will present recent work geared at inferring distribution of fitness effects and more broadly the properties of fitness landscapes underlying adaptation. I will consider empirical data bearing both on phenotypic evolution in experimental populations and patterns of molecular variation in natural populations.
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Transferts horizontaux d'éléments transposables
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Small changes in the big picture: genetic fine-tuning of transcriptome variation across human populations
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Modélisation de la répartition spatiale d'une espèce marine et intégration à l'échelle de son cycle de vie. Exemples de la distribution des laminaires en Bretagne et de la modélisation spatialisée du cycle de vie de la sole en Manche.
La répartition spatiale d'une espèce est une combinaison des effets de variables environnementales et des activités humaines. Selon leur position géographique, les groupes d'individus d'une espèce sont soumis à des conditions différentes qui influencent notamment leur probabilité de présence et leur biomasse. La répartition des différents groupes d'individus et la connectivité entre ces groupes peuvent avoir une influence primordiale sur la dynamique spatiale et temporelle de la population. La modélisation des habitats potentiels relie des biomasses observées avec les facteurs environnementaux par corrélation, grâce à des modèles linéaires généralisés (GLM) ou des modèles additifs généralisés (GAM). La modélisation permet de s'affranchir de l'observation complète d'une zone d'étude en prédisant la répartition des espèces sur les zones non observées si les facteurs environnementaux sont disponibles. La répartition spatiale des biomasses peut ensuite être couplée à un modèle de cycle de vie pour estimer la dynamique de population. La carte de répartition des laminaires en mer d'Iroise sera utilisée comme exemple de modélisation des habitats potentiels en statistiques fréquentistes. Ces cartes seront utilisées pour la gestion des stocks de laminaires, espèce récoltée pour ses alginates très utilisés en cosmétique. Un point important de cette étude est de faciliter l'interprétation des résultats par les gestionnaires tout en intégrant les effets de l'incertitude de prédiction sur cette interprétation. Le modèle de cycle de vie de la sole commune en Manche Est illustrera l'intégration (1) d'un modèle de dispersion larvaire pour la distribution des larves entre les nourriceries, (2) d'un modèle d'habitat potentiel pour la répartition des juvéniles dans ces nourriceries, et (3) d'un modèle de population (non spatialisé) pour les adultes soumis à la pression de pêche, dans le cadre d'un modèle hiérarchique bayésien. Ce modèle vise notamment à comparer l'importance relative des mortalités naturelles par rapport aux mortalités d'origine anthropique (dégradation des habitats juvéniles, pêche). Il pourrait aussi être utilisé pour l'évaluation du stock.
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Function and molecular evolution of genes involved in zygote formation inninsects
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