Sujet : Estimation de l’histoire évolutive récente d’une population à partir de données génomiques temporelles
Dates : 1er novembre 2024 – 31 octobre 2027
Encadrement CBGP : S. Boitard et M. de Navascués

La gestion de populations d’intérêt (animaux et plantes domestiques, espèces envahissantes, ravageurs, espèces menacées…) nécessite une connaissance fine du statut génétique et démographique de ces populations. Les données de polymorphisme génétique représentent une source d’information majeure dans ce contexte, mais les estimations qui en découlent concernent souvent de grandes échelles spatiales et temporelles d’un intérêt pratique limité. Ces limitations peuvent être dépassées par l’utilisation de données génomiques échantillonnées à différentes générations, qui permettent de suivre récente l’évolution de la diversité génétique.

L’objectif de la thèse sera de développer et évaluer des méthodes statistiques exploitant des séries temporelles de données génomiques pour caractériser l’histoire démographique et adaptative récente de populations. En particulier, ces méthodes viseront à (1) estimer des paramètres relatifs à la viabilité des populations, tels que la taille efficace ou le fardeau génétique et (2) identifier des locus impliqués dans l’adaptation des populations à leur environnement. Les méthodes et logiciels développés au cours de la thèse seront diffusés librement au sein de la communauté scientifique. L’intérêt pratique de ces méthodes sera également illustré par l’étude de plusieurs espèces dans les domaines de la conservation et de la sélection animale, pour lesquels des données sont déjà disponibles.