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Research in the lab focuses on the evolution and ecology of associations between hosts (mostly insects!) and the organisms that infect them, from parasites and pathogens to obligate mutualists, from nematodes and parasitoids to inherited bacterial endosymbionts. Interests also include selfish genetic elements, disease ecology and evolution, unusual genetic systems and life histories, and insects in general.https://perlmanlab.weebly.comet un article récent décrivant un remarquable système de distorsion du sexe et autres bizarreries génétiques chez les « booklice » :https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0960982218313642
In the absence of a clear understanding of its genetic basis, Cytoplasmic Incompatibility (CI) has so far been conceptualized using a simple toxin-antitoxin model. Under this model, a symbiont's ³compatibility type² is determined by the specific interaction between two components: a modification factor (mod, expressed in sperm) and a rescue factor (resc, expressed in the eggs). Here we confront this model to a well studied, complex and puzzling CI study system: the mosquito Culex pipiens. We show that a more elaborate model is required to account for the observed pattern, including multiple mod and resc genes, and possibly quantitative variation in gene products. We develop such a model and fit its parameters to the data using a parsimony approach. We thereby produce explicit predictions with regards to the genetic architecture of CI; namely, we infer that at least five mod / resc pairs are required to explain the data. These predictions provide a starting point for future genetic and genomic analyses of CI and will hopefully contribute to the decryption of its molecular basis.
A Postdoctoral Research Associate is available at the Claude Bernard University – Lyon 1 (France) for modelling the impact of farmers’ behaviour on the spread of infectious diseases in livestock and its implication on disease mitigation strategies.
Ophélia Gestin, a remporté, le 9 Octobre dernier, le prix du jury « Meilleure vulgarisation » du « Festival du film [pas trop] scientifique »
Thèse de Hai Ha LE le mercredi 4 octobre 2017 à 15 h, salle des thèses Laënnec
The organization of genes along a genome is not random. There exists various proofs of specific rearrangements such that operon for procaryote organisms.In the goal to better understand how this organization can explain the correlation between chromosomic mutation in cancer, we studied the organization of co-functional genes on the human genome (pathways, protein complexes, RNAt, etc). Using statistics, we observed significant concentrations (or dispersions) for sets of co-functioning genes. We evaluated the organization of these sets of genes through three aspects: number of chromosomes involved, genomic distance, spatial intra-chromosomic distance. This organization seems to depend on the functional category (FunCat) of each set of genes. From this results, we start to work on the evolution of these concentrations and dispersions among various species.Moreover, in order to observe some (dis)similarities between genomes, it is necessary to define realistic models and measures. We have implemented models (based of graph theory and mathematic programming) to compute in particular common adjacencies between genomes. These models take into account increasingly biologic information despite the complexity of the studied problems.
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Abstract
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Les récentes avancées biotechnologiques permettent maintenant de mesurer une énorme quantité de données biologiques de différentes sources (données génomiques, protéomiques, métabolomiques, phénotypiques), souvent caractérisées par un petit nombre d'échantillons ou d'observations. L'objectif de ce travail est de développer ou d'adapter des méthodes statistiques adéquates permettant d'analyser ces jeux de données de grande dimension, en proposant aux biologistes des outils efficaces pour sélectionner les variables les plus pertinentes. Dans un premier temps, nous nous intéressons spécifiquement aux données de transcriptome et à la sélection de gènes discriminants dans un cadre de classification supervisée. Puis, dans un autre contexte, nous cherchons à sélectionner des variables de types différents lors de la réconciliation (ou l'intégration) de deux tableaux de données omiques. Dans la première partie de ce travail, nous proposons une approche de type wrapper en agrégeant des méthodes de classification (CART, SVM) pour sélectionner des gènes discriminants une ou plusieurs conditions biologiques. Dans la deuxième partie, nous développons une approche PLS avec pénalisation lasso dite de type sparse car conduisant à un ensemble ``creux" de paramètres, permettant de sélectionner des sous-ensembles de variables conjointement mesurées sur les mêmes échantillons biologiques. Un cadre de régression, ou d'analyse canonique est proposé pour répondre spécifiquement à la question biologique. Nous évaluons chacune des approches proposées en les comparant sur de nombreux jeux de données réels à des méthodes similaires proposées dans la littérature, . Les critères statistiques usuels que nous appliquons sont souvent limités par le petit nombre d'échantillons. Par conséquent, nous nous efforçons de toujours combiner nos évaluations statistiques avec une interprétation biologique détaillée des résultats. Les approches que nous proposons sont facilement applicables et donnent des résultats très satisfaisants qui répondent aux attentes des biologistes. Mots clés : sélection de variables, classification, sparse PLS, algorithme stochastique, biologie intégrative
Le 10e congrès de la société internationale de symbiose, conjoint avec la 3e conférence internationale sur l'Holobionte, et co-organisé par le LBBE, se tiendra du 25 au 29 juillet 2022 à Lyon.
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