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The interplay between recombination hotspots, GC-biased gene conversion and natural selection.
Influence of life-history and ecological traits on movement of ungulates
across environmental gradients
Déterminants de l’hétérogénéité spatio-temporelle des agents pathogènes dans les populations d’ongulés sauvages : l’exemple du chevreuil et de ses parasites
Détection phylogénétique de sites protéiques associés à un phénotype, à l'échelle génomique
Stress, health and senescence in a long-lived mammal, the roe deer (Capreolus capreolus)
Nouveaux modèles et algorithmes pour l’identification des interactions de petits ARNs non codants avec tous types d’ARNs, intra et inter-espèces
Sélection de génomes représentatifs pour l'identification de microorganismes par spectrométrie de masse MALDI-TOF
Influence des symbiotes secondaires sur l'utilisation et la sélection de la plante hôte chez l'aleurode du tabac, Bemisia tabaci
Interactions entre dispersion et personnalité, et conséquences sur le succès reproducteur. Approches empiriques dans une population fragmentée d'un petit passereau
Étude des interactions entre la punaise de lit et son symbiote nutritionnel obligatoire, Wolbachia
Evaluation de la balance bénéfice-risque des médicaments en néonatologie
Le lundi 27 Novembre à 9H30, Natacha Kremer soutiendra son habilitation à diriger les recherche, nous invitant à concevoir "L'hôte comme écosystème"
De novo analysis of splicing from RNAseq data: models, algorithms and applications
Les ongulés en interaction avec leur environnement et les parasites dans un monde hétérogène et changeant
Effects of global changes on population persistence: an integrative approach
"Les contours flous de l'individu"
Composition du jury :
- Stéphanie Bedhomme, Centre d’écologie fonctionnelle et évolutive, rapporteuse
- Christophe Douady, Laboratoire d'écologie des hydrosystèmes naturels et anthropisés, examinateur
- Pierre-Henri Gouyon, Muséum national d’histoire naturelle, rapporteur
- Thomas Heams, Institut des sciences et industries du vivant et de l'environnement, rapporteur
- Philippe Huneman, Institut d'histoire et de philosophie des sciences et des techniques, examinateur
- Nicolas Lartillot, Laboratoire de biométrie et biologie évolutive, examinateur
- Mylène Weill, Institut des sciences de l'évolution de Montpellier, examinatrice
Infectious diseases account for one fourth of human deaths worldwide. With pathogen collections of ever-increasing sizes, it becomes possible in theory to reconstruct past epidemic events on continental or worldwide scales and to gain actionable insights into the driving forces of pathogen dispersal and evolution. Current population genetics methods excel at this task, however their computational cost hampers their application on massive (n > 1,000) genomic datasets. Here we introduce a novel approach, ancestral state interpolation (AncSI), to reconstruct epidemics through space and time in a computationally efficient fashion. AncSI infers past information (including location, resistance or transmission success) relative to all isolates in the study population in a given time period. By computing series of fine-grained time period, AncSI allows for the visualization of epidemic dispersal in the form of video files. We reconstruct the epidemic progression across Eurasia and Africa of two deadly bacterial pathogens, namely the Mycobacterium tuberculosis Beijing family (n = 4,000 isolates with an evolution on the millenial scale) and the Salmonella Typhi H58 clone (n = 2,000 isolates with an evolution on the decade scale). In both cases, AncSI-inferred epidemic dynamics exhibited a near-perfect match with the conclusions of previous studies based on hypothesis-driven population genetics analyses. Furthermore, AncSI results highlighted previously unreported features of the epidemics such as a Korean (rather than Chinese) emergence of M.tuberculosis Beijing. Our results indicate that an accurate reconstruction of past epidemics can be obtained efficiently from genomic datasets, potentially leading to novel discoveries by leveraging the fast growing collections of pathogen genomes.