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Dernière mise à jour : Mai 2021

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Centre de Biologie pour la Gestion des Populations - UMR Inra, IRD, Cirad, Montpellier SupAgro

Simon Boitard

Boitard

 Mon projet de recherches concerne le développement de méthodes statistiques pour l’analyse de données en génétique des populations. Les méthodes que je développe ont pour objectif de reconstruire l'histoire évolutive d'une espèce à partir de données génomiques (généralement haut débit) issues d'individus de cette espèce. Un premier volet de mes travaux concerne l'estimation des aspects démographiques (ou neutres) de cette évolution, comme les variations de taille efficace ou la structuration de l'espèce en populations (temps de divergence, flux géniques ...). Un deuxième volet concerne la détection de régions du génome dont l'évolution ne résulte pas uniquement de ces processus neutres, mais également de pressions adaptatives. Ces travaux sont génériques et peuvent s’appliquer à un grand spectre d'espèces animales et végétales. Jusqu'en 2019, j’ai travaillé principalement sur des espèces animales d’élevage, dans lesquelles j’ai cherché à documenter les processus de domestication ou de sélection intensive récente. Depuis 2020 et mon arrivée au CBGP, je participe aux travaux concernant les espèces invasives Drosophila suzukii et Harmonia axyridis.

Projets en cours

- Développement et applications de nouveaux outils pour la gestion et la conservation des populations naturelles à partir de données génomiques (DevOCGen). Projet financé par la Région Occitanie au titre du « défi clé BiodivOc » porté par l’Université de Montpellier. Co-ccordinateur avec Raphaël Leblois. https://biodivoc.edu.umontpellier.fr/recherche/projets-consortium/projet-de-consortium-devocgen/

Dans le cadre ce projet, nous recherchons deux étudiant-e-s en thèse pour septembre 2022 sur les sujets suivants : "Estimation de l’histoire évolutive récente d’une population à partir de données génomiques temporelles" et "Inférence de la démographie récente de populations continues spatialement structurées à partir de données génomiques".

- Prédiction génomique du potentiel adaptatif des populations. Thèse de Louise Camus (2021-2024), co-encadrée avec Mathieu Gautier.

- Génomique de l'invasion de la coccinelle asiatique Harmonia axyridis (ANR GANDHI, porteur A. Estoup).

Logiciels diffusés

Pool-HMM & Freq-HMM, https://forge-dga.jouy.inra.fr/projects/pool-hmm

PopSizeABC, https://forge-dga.jouy.inra.fr/projects/popsizeabc

Publications récentes (2019-2022)

Fallet M., Montagnani C., Petton B., Dantan L., de Lorgeril J., Comarmond S., Chaparro C., Toulza E., Boitard S., Escoubas J.M., Vergnes A., Le Grand J., Bulla I., Gueguen Y., Vidal-Dupiol J., Grunau C., Mitta G. & Cosseau C. 2022. Early life microbial exposures shape the Crassostrea gigas immune system for lifelong and intergenerational disease protection. Microbiome 10(1): 85.

A. Ouhrouch, S. Boitard, F. Boyer, B. Servin, A. Da Silva, F. Pompanon, A. Haddioui & B. Benjelloun (2021). Genomic Uniqueness of Local Sheep Breeds From Morocco. Frontiers in genetics, 12: 723599.

S. Boitard, A. Arredondo, C. Noûs, L. Chikhi, O. Mazet (2022). Heterogeneity in effective size across the genome: effects on the Inverse Instantaneous Coalescence Rate (IICR) and implications for demographic inference under linked selection. Genetics, 220(3), iyac008.

Boitard, S., Paris, C., Sevane, N., Servin, B & Dunner, S. (2021). Gene banks as reservoirs to detect recent selection: the example of the Asturiana de los Valles bovine breed. Frontiers in Genetics, 12:575405.

Soto, A. A., Mourato, B., Nguyen, K., Boitard, S., Valcarce, W. R. R., Noûs, C., ... & Chikhi, L. (2021). Inferring number of populations and changes in connectivity under the n-island model. Heredity, 1-17..

Morris, K. M., Hindle, M. M., Boitard, S., Burt, D. W., Danner, A. F., Eory, L., ... & Jaffredo, T. (2020). The quail genome: insights into social behaviour, seasonal biology and infectious disease response. BMC biology, 18(1), 1-18.

C. Paris, B. Servin & S. Boitard (2019). Inference of selection from genetic time series using various parametric approximations to the Wright-Fisher model. G3: Genes, Genomes, Genetics, 9(12), 4073-4086.

A. Vignal, S. Boitard, N. Thebault, G. K. Dayo, V. Yapi‐Gnaore, I. Youssao Abdou Karim, ... & W. C. Warren (2019). A guinea fowl genome assembly provides new evidence on evolution following domestication and selection in galliformes. Molecular ecology resources 19: 997– 1014.

F. Jay, S. Boitard, & F. Austerlitz (2019). An ABC method for whole-genome sequence data: inferring paleolithic and neolithic human expansions. Molecular biology and evolution, 36(7), 1565-1579.

Quelques publications plus anciennes

M.I. Fariello, S. Boitard, S. Mercier, D. Robelin, T. Faraut, C. Arnould, J. Recoquillay, O. Bouchez, G. Salin, P. Dehais, D. Gourichon, S. Leroux, F. Pitel, C. Leterrier and M. SanCristobal (2017). Accounting for Linkage Disequilibrium in genome scans for selection without individual genotypes: the local score approach. Mol Ecol 26:3700–3714.

S. Boitard, W. Rodríguez, F. Jay, S. Mona and F. Austerlitz (2016). Inferring Population Size History from Large Samples of Genome-Wide Molecular Data - An Approximate Bayesian Computation Approach. PLoS Genet 12(3): e1005877.

S. Boitard, M. Boussaha, A. Capitan, D. Rocha and B. Servin (2016). Uncovering Adaptation from Sequence Data: Lessons from Genome Resequencing of Four Cattle Breeds. Genetics 203(1), 433-450.

O. Mazet, W. Rodríguez, S. Grusea, S. Boitard and L. Chikhi (2015). On the importance of being structured: instantaneous coalescence rates and human evolution-lessons for ancestral population size inference? Heredity116(4):362-71.

M. I. Fariello, S. Boitard, H. Naya, M. SanCristobal and B. Servin (2013). Detecting signatures of selection through haplotype differentiation among hierarchically structured populations. Genetics 193 (3), 929-941.

S. Boitard, C. Schltterer, V. Nolte, R. V. Pandey and A. Futschik (2012). Detecting selective sweeps from pooled next generation sequencing samples. Mol. Biol. Evol. 29(9): 2177-2186.