Modèles aléatoires en écologie, génétique et évolution

Présentation
Rencontres scientifiques
Laboratoires participants
Membres
Informations pratiques
English Version

Rencontres scientifiques

Ecole de l'ANR MANEGE,
du 7 au 10 avril 2014 à Aussois.

Cours principaux Programme Résumés Informations pratiques

Cours principaux

Programme

Programme

Exposés

Les résumés des exposés se trouvent ici

Résumés

Les traits d'histoire de vie sont des caractères complexes dont les propriétés émergent du fonctionnement des gènes et des réseaux métaboliques tout au long du cycle de vie des individus. Ils sont reliés à la fitness et définissent avec les conditions environnementales les paysages adaptatifs dans lesquels évoluent les populations. La complexité de l'hérédité de ces caractères (épistasie, pléiotropie, plasticité phénotypique, ...) a pour conséquence une dynamique de réponse aux pressions évolutives différente de celle des gènes qui les déterminent. Par exemple, une sélection stabilisante sur un caractère peut s'accompagner de changements de fréquence de nombreux gènes. L'objectif de ce cours est d'illustrer quelques aspects de la complexité des traits d'histoire de vie, et tenter de dresser un panorama des approches et les questions mathématiques liées à la modélisation de leur dynamique populationelle et de la relation génotype-phénotype. Nous nous intéresserons à l'inférence de l'histoire démographique de populations structurées à partir de données génétiques observées sur des individus échantillonnés au temps présent. Nous présenterons avant tout un modèle de généalogies d'échantillons et des processus mutationnels pour les marqueurs microsatellites et SNP. Pour les modèles considérés, la vraisemblance des polymorphismes observés au temps présent n'est pas disponible. Nous introduirons alors deux techniques statistiques permettant de s'affranchir de cette difficulté. La première se situe dans le champ de la statistique bayésienne et consiste à remplacer le calcul impossible de la vraisemblance par des simulations suivant le modèle. La deuxième quant à elle est fondée sur des approximations de type Monte-Carlo de la fonction de vraisemblance.

Plan du cours :

A - Modèles de génétique des populations (1h)
A.1 - Données
A.2 - Généalogies d'échantillons
A.3 - Processus mutationnels
A.4 - Difficultés inférentielle

B - Méthodes bayésiennes approchées (2h)
B.1 - Rappels de statistique bayésienne
B.2 - Méthodes ABC pour l'estimation de paramètres génétiques
B.3 - Méthodes ABC et choix de modèles pour l'histoire des populations
B.4 - Le logiciel DIYABC

C - Méthodes par surfaces de vraisemblance (1h)
C.1 - Rappels sur les techniques d'échantillonnage préférentiel
C.2 - Les méthodes de Stephens et Donnelly (2000) et De Iorio and Griffiths (2004)
C.3 - Le lissage des surfaces de vraisemblance par krigeage

The phenotype is usually defined as the observable characters of a single individual. In recent years, many genes and mutations responsible for phenotypic variation between individuals or species have been identified. A summary of these empirical results will be presented. The molecular nature of the causative mutations illuminates certain observations (e.g., unstable phenotypes due to epigenetic mutations) and clarifies how genotypes connect to phenotypes and fitness. Analysis of the number, effect size, and distribution of loci reveals that the genetic basis of certain phenotypic changes is limited and thus at least partly predictable.
I will then show that the connection between genotype and phenotype is more intelligible when one considers a difference in genotype/phenotype rather than a single allele and a single observable trait in isolation, within a single individual. Typical quantitative genetics views of the genotype-phenotype map envision two distinct spaces, a genotype space and a phenotype space, with a "move" in genotype space corresponding to a "move" in phenotype space. I suggest here that instead of depicting the genetic and phenotypic states of single organisms, it might be more appropriate to envision a single space that purely consists of moves, i.e. of phenotypic differences and their underlying genetic differences. The mathematical representation of such spaces remains to be found.

Suggested readings

Landry CR, Rifkin SA. 2012. The genotype-phenotype maps of systems biology and quantitative genetics: distinct and complementary.
Adv. Exp. Med. Biol. 751:371-398. doi: 10.1007/978-1-4614-3567-9_17.

Stadler, P. F., & Stadler, B. M. (2006). Genotype-phenotype maps.
Biological Theory, 1(3), 268.

Stadler, B. M., Stadler, P. F., Wagner, G. P., & Fontana, W. (2001). The topology of the possible: Formal spaces underlying patterns of evolutionary change.
Journal of Theoretical Biology, 213(2), 241-274.

Wagner, G. P., & Stadler, P. F. (2003). Quasi-independence, homology and the unity of type: A topological theory of characters.
Journal of Theoretical Biology, 220(4), 505-527.

Dans ce cours nous présenterons les principaux modèles stochastiques utilisés actuellement dans la modélisation de la génération et la propagation de l'influx nerveux. Ces modèles peuvent décrire un neurone seul ou des populations de neurones en interaction. Dans le cas des populations nous présenterons également les travaux utilisant les équations aux dérivées partielles. Puis nous aborderons quelques travaux récents concernant l'inférence statistique.

Informations pratiques

Un bus est prévu depuis Lyon pour rejoindre Aussois le dimanche 6 avril (départ vers 16h20, parking Villette, en face de la sortie de la gare sur la rue de la Villette) et pour revenir à Lyon le jeudi 10 (départ vers 13h).

Nous vous conseillons les horaires de trains suivants :

N'oubliez pas de vous inscrire au doodle envoyé par Vincent. Merci !

Contact

Vincent Bansaye (CMAP)
Mathieu Richard (CMAP)