Nom de l’équipe d’accueil
Diversité, Écologie et Evolution des Insectes Tropicaux
Laboratoire EGCE, Bât 13, CNRS, 1 av. terrasse, 91198 Gif-sur-Yvette
Responsable
Stéphane Dupas, CR, IRD. dupas@universite-paris-saclay.fr, Tél. 01 69 82 37 25
Profil du candidat
Biologie des populations (Dynamique et Génétique), biostatistiques, bioinformatique.
Descriptif du stage
Le labex BASC développe au sein de l’équipe DEEIT (UMR EGCE) des bibliothèques R et C++ de démo-génétique environnementale. Il s’agit d’inférer à partir de données génétiques et environnementales des modèles d’évolution de la biodiversité infraspécifique, et par la même d’établir des meilleurs scénarios sur son devenir. A l’aide de ces nouveaux outils ou les populations interconnectées sont représentées par des graphes, nous comptons alimenter par la génétique les modèles en réseaux du socioécosystème et valoriser jeux de données massifs de génomique ou génétique environnementale. Par rapport aux modèles purement environnementaux de distribution d’espèce (SDM), les modèles sont aussi spatiaux. Ils prennent en compte les processus de dispersion et de dynamique spatiale, particulièrement importants dans le cas des changements globaux et des dynamiques saisonnières. L’approche par inférence et modélisation stochastique permet en outre de mieux maîtriser que des approches déterministes type modèle niche population model (NPM), l’incertitude sur les paramètres et sur les scénarios qui sont produits.
Le projet InSPred (BASC) utilise ce type d’approche pour les insecte ravageurs du maïs au Kenya et leurs antagonistes parasitoïdes. Plusieurs séries temporelles et spatiales de suivis d’abondance sont disponibles pour trois espèces de lépidoptères pour lesquelles on observe des dynamiques spatiales saisonnières. Il s’agit en premier lieu de foreurs de tige du maïs, Busseola fusca (Noctuidae), Sesamia calamistis (Noctuidae), Chilo partellus (Crambidae) échantillonés entre 2001 et 2006 sur 79 localités à l’échelle du Kenya, et, entre 2011 et 2015 sur 170 sites sur répartis sur trois gradients altitudinaux Kenyans et Tanzaniens, relativement isolés (Taita hills, Kilimanjaro et Machakos). Des données microsatellites sont disponibles pour B. fusca. Des échantillons récent d’une nouvelle espèce invasive, Prostephanus truncatus (le « Large Grain Borer », LGB) ont aussi été collectés sur ces gradients.
Le travail portera sur l’un ou plusieurs des points suivants (il existe une certaine modularité, nous pouvons avancer lors du stage soit sur le front des données soit sur celui du codage du modèle, soit sur les deux un peu, et dans tous les cas établir des inférences et des scénarios) :
1) Amélioration du modèle insecte : meilleure prise en compte des stades sensibles aux conditions climatiques. Prise en compte des informations anthroposociales dans les modèles a priori (résultats d’enquêtes sur les échanges de résidus de cultures (foreurs de tige) ou de produits de culture (LGB)). Programmation sous R et C++ des nouvelles fonctionnalités (point 2).
2) Séquençage de marqueurs microsatellites pour de nouveaux échantillons de B. fusca et/ou LGB au sein des gradients.
3) Inférence de modèles à l’aide des bibliothèques R/C++ existantes et/ou développées par l’étudiant (algorithme de GIBBS).
Mots clefs
Démo-génétique environnementale, approche bayésienne, modèle de niche
Contact
0169823725 dupas@universite-paris-saclay.fr
Date de validité
Vendredi 31 Janvier 2016
Duré (mois)
6