Modèles pour l'écologie génomique prédictive – PEG2

Le séquençage à haut débit des génomes d'une ou de plusieurs espèces vivant dans des habitats distincts a ouvert des perspectives extraordinaires pour prédire les réponses des espèces au changement climatique. L'objectif de ce projet de recherche est de développer des méthodes statistiques pour la génomique écologique prédictive (PEG) basée sur l'ADN environnemental et génomique. Le projet se concentre sur la prédiction de la vulnérabilité d'une espèce ou d'un assemblage d'espèces en utilisant des projections d'environnements altérés. Les algorithmes proposés sont basés sur des approches statistiques modernes, en particulier les modèles profonds à variables latentes et l'inférence bayésienne approchée. En collaboration avec des généticiens des populations et des écologues, le projet appliquera les méthodes d'estimation du décalage aux céréales africaines et aux biotopes alpins menacés par le réchauffement climatique. Ce projet nous permettra de mieux comprendre les réponses des populations et des communautés écologiques au changement climatique, de cibler les variétés de plantes et d'aider à la conservation d'espèces clés ou menacées.