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Unité d'anthropologie

Unité d'anthropologie | Université de Genève

Reconstruction de l’évolution génétique européenne à l’aide de simulations informatiques de données moléculaires hétérochroniques

Description du Projet

Quand et comment s’est formé le patrimoine génétique des populations européennes actuelles ? Malgré l’accumulation de nombreuses données génétiques, et plus récemment génomiques, l’histoire génétique du continent européen reste toujours mal connue, notamment parce que les données sur les populations passées sont fragmentaires et hétérochroniques. Ce projet contribue à ce domaine de recherche en développant de nouvelles méthodes d’analyse des données existantes, par simulations informatiques et intégration de différentes sources d’information (génétique, génomique, environnement, archéologie).

  • Quelles ont été les interactions entre les premiers humains modernes (Homo sapiens) qui sont arrivés sur le continent européen et leurs contemporains Néandertaliens ?
  • Quel a été l’impact des fluctuations climatiques sur la répartition des chasseurs-cueilleurs vivant en Europe et sur leur diversité génétique ?

Le développement extrêmement rapide des techniques de laboratoire a permis de produire de gigantesques bases de données génétiques de populations humaines vivant actuellement autour du globe et plus récemment des génomes complets. De plus, il est désormais possible d’extraire de l’ADN fossile à partir d’ossements préhistoriques si les conditions de préservation de ces derniers sont adéquates. Or, malgré l’accumulation de ces données, l’histoire génétique du continent européen est toujours mal connue. Le développement de méthodes d’analyse ne suit pas, en effet, le rythme de celui de la production des données. En particulier, il existe très peu de méthodes permettant d’analyser conjointement de l’ADN contemporain et ancien (hétérochronie), et aucune dans un cadre réaliste qui tient compte de la répartition géographique des populations et des migrations, deux éléments qui ont joué un rôle très important dans l’établissement de la structure génétique des populations humaines. Ce projet vise à développer et à utiliser de nouvelles approches par simulations informatiques de modèles complexes qui intègrent ces différents éléments.

Des cartes montrant la simulation de la propagation du néolithique en l'Europe et le remplacement progressif des chasseurs-cueilleurs.
Des simulations informatiques sont utilisées pour étudier les effets des différentes vagues de migration en Europe, notamment l'apparition des premiers humains modernes.
Crânes de NNéandertaliens de La Chapelle-aux-Saints (France) et de Teshik-Tash (Ouzbékistan)
De l'ADN ancien extrait d'os fossilisés (par exemple de Néandertaliens) sont analysés afin de tirer des informations sur l'histoire du peuplement de l'Europe.

Ce projet présente un intérêt en biologie évolutive puisqu’il va permettre de mieux comprendre des mécanismes biologiques complexes, intégrant la génétique/génomique et la démographie des populations. Les résultats permettront notamment d’étudier comment des variant génétiques spécifiques peuvent se répandre dans les populations au cours du temps, ce qui pourrait être applicable à des gènes responsables de maladies, dans un second temps.

En outre, il présente également un intérêt historique car il vise à mieux connaitre l’évolution des populations européennes depuis l’arrivée des premiers Homo sapiens sur ce continent et leurs relations avec des espèces proches comme les Néandertaliens.

Finalement, il présente un intérêt pour l’évolution en général, ainsi qu’en écologie et en génétique de la conservation, puisque les méthodes développées pourront être étendues et appliquées à d’autres problématiques et à d’autres organismes (par exemple dans le cadre de recherches sur les espèces invasives) que ce soit de manière rétrospective ou prospective.

  • Dans quelle mesure la transition Néolithique a impliqué l’arrivée d’agriculteurs venant du Proche-Orient et par conséquent l’intégration de leurs gènes ?
  • Quels sont les événements ultérieurs au Néolithique qui ont pu influencer de manière significative la structure génétique des populations européennes ?

Ce plan de recherche interdisciplinaire bénéficie de collaborations nationales et internationales, notamment avec les universités de Fribourg et de Mainz (Allemagne).

Principales innovations du projet

Simulation informatique de processus évolutifs complexes et réalistes

Intégration de différentes sources d'information dans les modèles (génétique, génomique, environnement, démographie, archéologie).

Analyse combinée de données génétiques et génomiques provenant de populations humaines contemporaines et anciennes

Utilisation des méthodes statistiques les plus modernes pour les analyses et l'estimation de paramètres, tels que le "Approximate Bayesian Computation" (ABC).

Sélection de publications en relation avec le projet

Swiss FNS logo

Projet de recherche financé par le Fonds national suisse de la recherche scientifique (fonds 31003A_156853, requérant Dr Mathias Currat)

Projets associés

Collaborateurs internes

Collaborateurs externes et experts

Programmes informatiques en relation avec le projet

  • SPLATCHE 2 - SPatiaL And Temporal Coalescent in a Heterogeneous Environment.
  • SELECTOR - Forward-in-Time, Spatially Explicit Modeling Software to Simulate Genetic Lineages Under Selection.

Aboutissements du projet

Publications
Communication scientifique
Communications orales
  • Silva NM, Currat M (14.07.2015) Simulation of spatial processes shaping genetic diversity across time - SMBE 2015, Vienna, Austria
Posters
  • Currat M, Gerbault P, Di D, Nunes JM and Sanchez-Mazas A. (10-13.05.2016) - SELECTOR: Forward-in-Time, Spatially Explicit Modeling Software to Simulate HLA Lineages - "EFI" Conference, Kos, Greece
  • Silva NM & Currat M (11-12.02.2016) - Simulation of ancient DNA data using a spatially-explicit modeling framework - Conference "Biology16", Lausanne, Switzerland
  • Silva NM, Rio J, Currat M (07-09.11.2015) Spatially-explicit computer simulations to investigate ancient population genetic diversity - CADMOS HPC course 2015, Leysin, Switzerland
Université de Genève
Dépt. de Génétique & Evolution
Unité d'anthropologie
Quai Ernest-Ansermet 30
1205 Genève
Suisse
Tél. +41 22 379 69 67
Fax. +41 22 379 31 94