Chercheur en Écologie et Évolution Computationnelles H/F - 14

EVOLUTION - SCIENCES DES DONNEES - MODELISATION ET DEEP LEARNING

Contexte et Objectifs

Comprendre la façon dont les processus microévolutifs façonnent la biodiversité des forêts amazoniennes reste l'une des questions centrales en écologie et évolution, car cela sous-tend notre capacité à prédire les réponses des espèces au changement climatique et aux pressions anthropiques. Les palmiers sont très abondants et souvent hyperdominants dans les forêts amazoniennes, ce qui en fait un groupe clé de ces écosystèmes. Utilisés depuis l'époque précolombienne pour l'alimentation, les fibres et les usages médicinaux, ils sont à la fois culturellement importants et économiquement précieux, et ils constituent des indicateurs biologiques des paysages précolombiens.

Le projetDOPAMICS, financé par l'ERC, vise à démêler les contributions respectives de l'adaptation au climat et des activités humaines anciennes (gestion des paysages, domestication) à la diversité génomique et phénotypique de cinq espèces de palmiers amazoniens, afin d'éclairer l'histoire évolutive des forêts amazoniennes et leur résilience future.Votre mission

Sous la direction de Louise Brousseau, coordinatrice du projet DOPAMICS vous aurez la responsabilité du Work Package 4 (WP4), qui vise à intégrer les données hétérogènes acquises au cours des Work Packages 1 à 3, et à décrypter les relations entre génome et phénotype, en étroite collaboration avec un doctorant travaillant sur la diversité génomique et l'histoire microévolutive (WP3).

Dans ce cadre vos activités seront les suivantes:

- Intégrer les données hétérogènes (génomiques, phénotypiques, environnementales) produits par le projet.
- Réaliser des GWAS afin d'identifier les loci associés aux caractères phénotypiques (biomécaniques et métabolomiques).
- Estimer la taille d'effet des loci identifiés et quantifier la part génétique des variations phénotypiques.
- Développer des modèles bayésiens et/ou des approches d'apprentissage profond pour prédire les variations phénotypiques à partir de données multi-sources.
- Développer des modèles prédictifs pour prédire les changements de la diversité génétique des populations de palmiers sous l'effet du changement climatique et des pressions anthropiques.

Ce poste vous offrira une opportunité unique de travailler à l'interface entre la génomique évolutive, la génétique quantitative et la biologie computationnelle, tout en contribuant à une meilleure compréhension de la biodiversité amazonienne et de sa résilience face aux changements globaux.