Réconciliation entre arbres de gènes et d'espèces à l'ère de la phylogénomique

Au cours de l’évolution, une population d’une même espèce peut être divisée en sous-groupes séparés géographiquement, donnant ainsi lieu à de nouvelles espèces.  Dans un tel événement de spéciation, les gènes de l’espèce parente sont passés aux espèces descendantes.  On pourrait donc s’attendre à ce que les gènes évoluent de la même façon que leurs espèces hôtes.  Toutefois, ceci est rarement observé en pratique.  En effet, des événements génomiques tels que la duplication, perte ou transfert de gènes peuvent engendrer une évolution de gènes plus complexe que celle des espèces.

La réconciliation vise à inférer les événements ancestraux qu’ont subi les gènes pour expliquer cette complexité.  Ceci sert notamment à prédire la fonction de gènes, à découvrir de nouveaux processus biologiques et à reconstruire l’arbre de la vie.

La réconciliation classique ne prédit les événements que pour un gène à la fois.  Ceci entre en contraste avec les récentes tendances en phylogénomique, qui vise à utiliser tous les gènes de façon simultanée afin de reconstruire une évolution plus réaliste.  Dans cette proposition, nous allons amener la réconciliation à l’ère de la phylogénomique en reconstruisant l’histoire de grands groupes de gènes d’un ensemble d’espèces d’intérêt.

Cette tâche demande de relever multiples défis.  D’abord, nous allons modéliser l’évolution de plusieurs gènes à la fois tout en en considérant que les événements ancestraux de duplications, pertes et transferts peuvent affecter des segments de gènes.  Nous allons incorporer un maximum de données biologiques à ces modèles, incluant la synténie, qui est la colocalisation de blocs de gènes à travers plusieurs espèces.  De plus, nous allons créer des algorithmes efficaces capables d’inférer des réconciliations de qualité selon nos modèles complexes.

Cette proposition se trouve donc à l’intersection de la biologie évolutive, de l’informatique et des mathématiques.  Nous prévoyons que nos modèles plus réalistes, nos algorithmes efficaces et nos logiciels apporteront des améliorations significatives aux diverses applications de la réconciliation. Cette proposition servira également à former deux étudiants à la maîtrise en bio-informatique, qui développeront de nouvelles connaissances en modélisation biologique, en algorithmique et en analyse de données bio-informatique.