Description du projet
L’adaptation des populations naturelles aux pesticides
L’utilisation de pesticides est une pratique répandue en agriculture, mais nous en savons peu en ce qui concerne leurs effets à long terme sur des espèces non ciblées, comme le zooplancton d’eau douce. Le projet MultiOmicsTox, financé par l’UE, entend étudier comment la présence prolongée de produits chimiques dans l’environnement pendant de nombreuses générations modifie la variation génétique et affecte l’évolution moléculaire. Les chercheurs étudieront l’évolution de daphnies sur une période de 120 ans et établiront un lien entre les changements moléculaires et l’exposition aux pesticides. Cela apportera des informations importantes sur la susceptibilité véritable des populations aux pesticides et leurs réponses adaptatives. À long terme, les informations obtenues permettront la formulation de politiques environnementales et sanitaires appropriées.
Objectif
My project proposes to understand what genetic and functional genomic variation contribute to the process of adaptation and to the evolutionary fate of natural populations when confronted with modern threats, such as multi-generational exposure to a chemical pollutant in the environment. The current environmental health policies and regulatory decisions are based on ad hoc methods and do not reflect true population susceptibility. My solution is to apply multi-view machine learning, combined with quantitative genetics, to analyse a huge volume of multi-omics data to advance Precision Toxicology that brings greater certainty in the causal links between chemicals and their adverse effects. My project focuses on the multi-generational effect of pesticides in shaping genetic variation and the molecular evolutionary trajectory of Daphnia obtained from resurrected subpopulations from within dated lake sediments spanning 120 years. The adaptive phenotypes at different doses of pesticides were scored in common garden experiments and samples were taken to produce associated multi-omics data (genomes, transcriptomes, regulomes and metabolomes). I propose utilizing this data to meet the following two objectives:(1) To use quantitative genetics for the determination of genetic susceptibility of the subpopulation to pesticide exposure; (2) To identify the mechanisms and forms of evolution that result in adaptation, by integrating multi-omics data using multi-view machine learning. Expected outcomes of this work will (a) fill a gap in mechanistic understanding of the adaptive responses of natural populations, (b) identify segregating genetic variation within genomes that regulates the pace and magnitude of an adaptive response to chemical pollutants, and (c) discover putative biomarkers that estimate exposure-related genetic susceptibility of populations to the multi-generational harmful effects of chemicals for setting site-specific controls on chemical pollutants.
Champ scientifique (EuroSciVoc)
CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
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- sciences médicales et de la santésciences de la santésanté publique et environnementale
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B15 2TT Birmingham
Royaume-Uni