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Quantifying Evolution: a platform for the synthetic evolution of molecular ecosystems.

Description du projet

Retracer l’évolution, un brin d’ADN à la fois

L’évolution est l’un des processus les plus fondamentaux de la nature, et pourtant l’un des moins bien compris. Comprendre ce phénomène à travers des lois universelles est difficile en raison de la complexité des systèmes biologiques et des nombreuses variables présentes dans les modèles expérimentaux. Le projet Q-EVO, financé par le CER, aborde cette question grâce à la plateforme ADSE (Affinity-based DNA Synthetic Evolution), qui examine l’évolution au niveau moléculaire. En utilisant des séquences d’ADN comme substituts d’organismes, l’ADSE recrée des interactions écologiques telles que la compétition, le mutualisme et le parasitisme grâce à une hybridation ADN-ADN prévisible. Q-EVO associe cette solution à des biocapteurs à base de réseaux, à la science des données et à l’écologie théorique pour surveiller des centaines d’expériences évolutives parallèles sur plusieurs générations. En cartographiant la dynamique des populations, les trajectoires phylogénétiques et les réseaux écologiques, ce projet vise à fournir la première description quantitative complète de l’adaptation, de la spéciation et de l’évolution induite par l’environnement, toutes les données étant rendues publiques.

Objectif

Among the fundamental processes governing Nature, evolution is one of the most thoroughlAmong the fundamental processes governing Nature, evolution is one of the most thoroughly described and less formalized. The grand goal of describing evolution via clean universal laws is made difficult by the inherent complexity of both the biological systems and the available experimental models, which generally involve a large number of potentially relevant variables of difficult quantification.
This project is built around the Affinity-based DNA Synthetic Evolution (ADSE) platform, an experimental strategy to generate and study evolution at a molecular level that enables full quantitative description of the eco-evolutionary processes. ADSE is inspired by the in-vitro molecular selection protocol “SELEX” and enables observing the evolution across generations of large populations of DNA oligomers whose identity is given by their sequence. The key innovation is that here evolutionary mechanisms and ecological interactions (selection of the fittest, resource gathering capacity, parasitism, mutualism etc…) are given by molecular interactions based on DNA-DNA hybridization, a process that is well known and predictable from sequences.
Q-EVO is based on a combination of ADSE with an innovative array-based biosensor, approaches of data science and notions of theoretical ecology. Q-EVO aims at providing a (still missing) quantitative description of the key concepts of fitness and speciation, and of the relationship between a given environment and the evolution of its ecosystem. I propose a program capable to produce hundreds of parallel evolutions for tens of generations exploring a vast variety of conditions. Raw data, formed by hundreds of millions of reads, will be analysed to follow population dynamics, extract phylogenetic paths, parametrizing the network of ecological interactions (e.g. competitors, mutualists, parasites) and will be made public in a repository created ad hoc.

Champ scientifique (EuroSciVoc)

Mots‑clés

Programme(s)

Thème(s)

Régime de financement

HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants

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Appel à propositions

(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) ERC-2024-ADG

Voir tous les projets financés au titre de cet appel

Institution d’accueil

UNIVERSITA DEGLI STUDI DI MILANO
Contribution nette de l'UE
€ 2 435 177,00
Coût total
Aucune donnée

Bénéficiaires (1)