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Accueil du site > Animations Scientifiques > Séminaires 2011 > Nicolas Lartillot — Modèles probabilistes et chaînes de Markov Monte Carlo en évolution moléculaire.

Nicolas Lartillot — Modèles probabilistes et chaînes de Markov Monte Carlo en évolution moléculaire.

Orateur :

Nicolas Lartillot, Centre Robert Cedergren pour la Bioinformatique, Université de Montréal

Quand :

Mercredi 16 Février à 11h

Où :

C023 (RDC LR6 côté Centre Blaise Pascal)

Titre :

Modèles probabilistes et chaînes de Markov Monte Carlo en évolution moléculaire.

Résumé :

En partie grâce aux moyens computationnels actuellement disponibles, l’inférence Bayésienne par chaînes de Markov Monte Carlo est actuellement en plein essor dans de nombreux domaines scientifiques. Je présenterai des exemples récents d’application de ces méthodes en phylogénie et en évolution moléculaire. En particulier, je montrerai comment certaines analogies entre physique statistique et chaines de Markov Monte Carlo permettent l’application de méthodes issues de la physique statistique (en particulier, le formalisme des fonctions de partition) à des problèmes statistiques bien plus généraux.

L’objet des modèles d’évolution moléculaire est de dériver le processus évolutif opérant sur les séquences génétiques dans la longue durée évolutive à partir des mécanismes élémentaires de la génétique des populations. De tels modèles articulent les effets combinés de la pression mutationnelle, la sélection et la dérive génétique, et permettent ainsi de faire une connection entre le processus d’évolution au niveau génétique et les conditions écologiques (en particulier tailles de populations), cellulaires (constitution karyotypique) physiologiques (e.g. métabolisme, temperature) ainsi que d’autres traits d’histoire de vie (longévité, temps de génération). Des applications à différentes échelles évolutives (mammifères, animaux, eubactéries) seront montrées, illustrant comment de tels modèles peuvent être utilisés pour démêler les contributions respectives des différents traits d’histoire de vie sur les taux de substitution et la composition nucléotidique ou protéique, et, réciproquement, afin reconstruire les variations des traits d’histoire de vie le long de la phylogénie à partir des données moléculaires.

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