Modèles stochastiques pour l'évolution moléculaire microbienne - Thèses ENS
Thèse Année : 2024

Stochastic models for molecular microbial evolution

Modèles stochastiques pour l'évolution moléculaire microbienne

Résumé

This dissertation is composed of two independent parts, sharing the common goal of developing stochastic models to study microbial evolution.The first part investigates the evolutionary impacts of population bottlenecks. Chapter one deals with microbial populations undergoing periodic bottlenecks. These dynamics correspond in particular to laboratory evolution experiments using serial dilutions to renew the medium in which bacteria grow. These wide variations in population sizes are also found in natural microbial populations, which undergo a bottleneck when transferred to a new host. However, the effects of successive dilutions on the evolution of these populations are not yet fully understood. Two effects have already been brought to light: reaching a large population size favors the appearance of rare mutations, and the loss of beneficial mutations during dilutions. We have developed a semi-deterministic model to study how these two phenomena combine and impact the evolutionary paths followed by the population as well as the adaptation rate on a minimal fitness landscape consisting of two types of beneficial mutations with the empirically supported trade-off between mutation rate and fitness advantage. Our model decouples the effect of two important parameters: the initial population size and the maximum population size of the initial strain. We find that low dilution and short cycles favor adaptation by the most frequent beneficial mutation, while strong dilution and long cycles favor adaptation by the most advantageous mutation. We also calculate the dilution rate maximizing the rate of evolution.The second chapter is a literature review on the effect of bottlenecks on the adaptive potential of populations, with a comparison between microbial and animal populations. We suggest ways in which microbial experiments could better inform conservation biology, notably by using yeast and including initial standing genetic variation.The second part looks at larger spatial and temporal scales, developing a stochastic model for macroevolutive gene dynamics in a bacterial species. Indeed, many bacterial species present an impressive gene diversity: the number of genes present in the species is frequently much greater than that carried by one cell, leading to the introduction in 2005 of the "pangenome" concept. Characterizing the dynamics of bacterial gene importations and horizontal transfers is crucial to understand the origins of this formidable diversity. These dynamics are also of great importance for public health, as they determine the spread of virulence and antibiotic resistance genes within bacterial populations. Over the past 10 years, several models have been formulated to describe the dynamics of bacterial genes along a phylogeny, but they remain unsatisfactory. These models take into account either the importation of genes into the focal species (by transfer from another species) or horizontal transfers within the species, but never both. We have therefore developed an original bacterial gene evolution model to take into account both inter- and intra-species transfer. Our model relies on three types of dynamics: persistent genes inherited from the ancestor, private genes that are clade-specific, and mobile genes undergoing frequent transfers. We have tested this model on a set of Salmonella enterica genomes, and shown that it is able to reproduce some important features of pangenomes, such as the U-shape of the gene frequency distribution and the parsimony of their arrangement on the core genome phylogeny. This model is able to classify genes according to their most likely dynamics, and the biological relevance of this classification has been confirmed by analyzing the function and position of genes assigned to each type.
Cette thèse se compose de deux parties, dont le point commun est de développer des modèles stochastiques pour étudier l'évolution microbienne.La première partie s'intéresse aux impacts évolutifs des goulots d'étranglement de population. Le premier chapitre concerne les populations microbiennes subissant des goulots d'étranglement réguliers. Cette dynamique correspond aux expériences d'évolution en laboratoire utilisant des dilutions en série, qui permettent de renouveler le milieu dans lequel croissent les bactéries, mais aussi aux bactéries associées à des hôtes, qui subissent un goulot d'étranglement lors de la colonisation de chaque nouvel hôte. L'effet des dilutions successives sur l'évolution de ces populations n'est pas encore complètement compris. Deux effets ont déjà été mis en avant : le fait qu'atteindre une grande taille de population favorise l'apparition de mutations rares, et la perte de mutations bénéfiques lors des dilutions. Nous avons développé un modèle semi-déterministe afin d'étudier comment ces deux phénomènes se combinent et impactent les chemins évolutifs suivis par la population et sa vitesse d'adaptation, dans un paysage adaptatif minimal comportant une mutation fréquente mais à effet positif faible, et une mutation rare à effet fort. Notre modèle permet aussi de découpler les rôles de deux paramètres importants que sont la taille de population initiale et la taille de population maximale de la souche initiale. Nous trouvons qu'une faible dilution et un cycle bref favorisent l'adaptation par la mutation bénéfique la plus fréquente, tandis qu'une forte dilution et un cycle long favorisent l'adaptation par la mutation la plus avantageuse. Nous calculons aussi le taux de dilution maximisant la vitesse d'évolution.Le deuxième chapitre est une revue de littérature sur l'effet des goulots d'étranglements sur la capacité d'adaptation des populations, comparant populations microbiennes et animales. Nous suggérons des pistes pour réaliser des expériences microbiennes plus à même d'informer la biologie de la conservation, notamment en utilisant des levures et en incluant de la diversité génétique initiale.La deuxième partie s'intéresse à des échelles spatiales et temporelles plus larges, en développant un modèle stochastique de la dynamique macroévolutive des gènes dans une espèce bactérienne. De nombreuses espèces bactériennes présentent une diversité de gènes impressionnante : le nombre de gènes présents dans l'espèce est fréquemment bien plus grand que le nombre de gènes présents dans une cellule, ce qui a amené à l'introduction du concept de pangénome. Caractériser les dynamiques d'importation et de transfert horizontal de gènes bactériens est crucial pour comprendre l'origine de cette formidable diversité, et est aussi d'une grande importance en santé publique pour étudier la diffusion des gènes de virulence et d'antibiorésistance. Plusieurs modèles ont été formulés pour décrire la dynamique de gènes bactériens au sein de la phylogénie mais demeurent insatisfaisants, car ils prennent en compte soit l'import des gènes dans l'espèce focale (par transfert depuis une autre espèce) soit les transferts horizontaux au sein de l'espèce, mais jamais les deux. Nous avons donc développé un modèle d'évolution de gènes bactériens prenant en compte à la fois le transfert inter- et intra-espèce. Notre modèle comporte trois types de dynamiques : gènes persistants hérités de l'ancêtre commun, gènes privés spécifiques à un clade, et gènes mobiles subissant des transferts fréquents. Nous avons testé ce modèle sur un ensemble de génomes de Salmonella enterica, et montré qu'il est capable de reproduire des caractéristiques importantes des pangénomes comme la forme en U de la distribution des fréquences de gènes. Ce modèle permet une classification des gènes en fonction de leur type de dynamique, dont la pertinence biologique est confirmée par l'analyse de la fonction et de la localisation des gènes assignés à chaque type.
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Origine Version validée par le jury (STAR)

Dates et versions

tel-04702925 , version 1 (19-09-2024)

Identifiants

  • HAL Id : tel-04702925 , version 1

Citer

Jasmine Gamblin. Modèles stochastiques pour l'évolution moléculaire microbienne. Sciences du Vivant [q-bio]. Sorbonne Université, 2024. Français. ⟨NNT : 2024SORUS160⟩. ⟨tel-04702925⟩
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