Vous êtes ici

Inférence de métabolismes modèles pour la réduction d’écosystèmes bactériens

Equipe et encadrants
Département / Equipe: 
Site Web Equipe: 
https://www.irisa.fr/dyliss/
Directeur de thèse
Anne Siegel
Co-directeur(s), co-encadrant(s)
Samuel Blanquart
Contact(s)
NomAdresse e-mailTéléphone
Samuel Blanquart
samuel.blanquart@inria.fr
0299847318
Sujet de thèse
Descriptif

Compréhension des écosystèmes et enjeux : La connaissance des organismes d’un écosystème et la compréhension de leurs interactions ouvrent d’importantes perspectives [1,2]. Les technologies de séquençage permettent actuellement de mesurer le contenu génétique d’échantillons issus d’écosystèmes complexes et non-cultivables [3]. D’une part, le séquençage ciblé de fragments de gènes permet d’identifier les diverses familles présentes, mais pas leurs contenus respectifs en gènes. D’autre part le séquençage complet [4] estime l’intégralité du matériel génétique d’un échantillon, mais pas à quels organismes appartiennent les fragments de gènes. Ces données sont acquises en routine dans les laboratoires partenaires à partir d’écosystèmes d’intérêt. Le projet vise à identifier des organismes modèles cultivables et à définir des communautés synthétiques minimales capables d’assurer les mêmes propriétés fonctionnelles que les écosystèmes étudiés.

Caractérisation fonctionnelle des espèces non-cultivables : Nous analyserons à large échelle les génomes des espèces cultivables pour identifier ce qu’ils ont de commun [5] et en quoi ils divergent du point de vue de leurs capacités métaboliques (problèmes : intégration et normalisation de données [6], génomique comparative, phylogénétique). Il s’agira ensuite d’estimer quelles espèces cultivables sont susceptibles d’être fonctionnellement représentatives d’une espèce sauvage identifiée comme proche phylogénétiquement [7].

Réduction d’un écosystème à une communauté minimale : Une importante redondance fonctionnelle est observée dans les écosystèmes, où les espèces proches partagent des propriétés métaboliques héritées durant leur évolution. Le projet vise à réduire cette redondance fonctionnelle et à inférer des communautés d’organismes cultivables assurant une fonction écosystémique d’intérêt. Les métabolismes modèles estimés permettront de construire des méta-métabolismes [8,9] modélisant les capacités globales d’une communauté d’organismes et sur la base desquels il est possible de mener des raisonnements (problèmes : représentation des connaisances, programmation par contrainte, optimisation combinatoire).

 

Bibliographie

[1] Quigley ​ et al - Gastroenterology & hepatology, 2013.

[2] Berendsen ​ et al - Trends in Plant Science, 2012.

[3] Tringe ​ et al - Science, 2005.

[4] Segata ​ et al - Molecular Systems Biology, 2013.

[5] Vernikos et al - Current Opinion in Microbiology, 2015.

[6] Aite et al - PloS Computational Biology, 2018.

[7] Aßhauer et al – Bioinformatics, 2015.

[8] Budinich ​ et al - Plos one, 2017.

[9] Babaei et al - Nature Biotechnology, 2018.

 

Début des travaux: 
septembre 2019
Mots clés: 
system ecology, meta-metabolisms, comparative genomics, phylogenetics
Lieu: 
IRISA - Campus universitaire de Beaulieu, Rennes