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Generative Artificial Intelligence in Population Genetics

Description du projet

Un outil d’IA pour découvrir l’histoire démographique des populations et des espèces

Les programmes de conservation et d’élevage s’appuient sur la connaissance de l’histoire démographique pour protéger et étudier efficacement les espèces sauvages et domestiques. Cependant, l’inférence d’histoires démographiques à partir de données génétiques est un défi en raison de la non-identifiabilité des modèles, où des histoires différentes peuvent produire les mêmes schémas génétiques. Ce problème est aggravé par le fait que l’on s’appuie sur des statistiques sommaires plutôt que sur des données génétiques complètes. Soutenu par le programme Actions Marie Skłodowska-Curie, le projet PopGenAI s’attaquera à la non-identifiabilité dans l’inférence démographique en développant un outil d’IA génératif innovant. Cet outil révélera quels scénarios historiques peuvent être distingués à partir de résumés spécifiques des données génomiques des populations et fournira de nouvelles informations sur les flux de gènes parmi les espèces récemment divergentes et domestiquées.

Objectif

Understanding the demographic history of populations and species is essential, as it plays a critical role in conservation and breeding programmes for both wild and domesticated species. However, inferring demographic history from genetic data faces the problem of model non-identifiability, where different demographic histories fit the genetic data equally well. This issue is amplified by the use of summary statistics instead of complete genetic data. Addressing the model non-identifiability problem is fundamental for improving the precision of demographic inference, particularly in complex cases involving multiple independent admixture events or barriers to gene flow.

This project aims to resolve the problem of model non-identifiability in demographic inference by developing a generative artificial intelligence (AI) tool that can uncover histories that are indistinguishable when a particular summary statistic is used. This generative AI will serve three core purposes: (1) identify non-identifiable demographic histories, helping researchers better understand the range of possible historical events that could explain the data; (2) apply this tool to clarify complex demographic histories in domesticated species, such as cattle, providing more accurate insights into their genetic background and informing breeding programmes to maintain genetic diversity; and (3) detect barriers to gene flow in recently diverged species, offering deeper insights into local adaptation and speciation processes valuable for conservation.

By addressing the model non-identifiability problem and applying this approach to key biological questions, this project has the potential to transform the study of demographic history in population genetics and open new perspectives for research on species evolution and adaptation.

Champ scientifique (EuroSciVoc)

Mots‑clés

Programme(s)

Thème(s)

Régime de financement

HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European Fellowships

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Appel à propositions

(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) HORIZON-MSCA-2024-PF-01

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Coordinateur

THE UNIVERSITY OF EDINBURGH
Contribution nette de l'UE
€ 276 187,92
Adresse
OLD COLLEGE, SOUTH BRIDGE
EH8 9YL Edinburgh
Royaume-Uni
Région
Scotland Eastern Scotland Edinburgh
Type d’activité
Higher or Secondary Education Establishments
Liens
Coût total
Aucune donnée

Partenaires (1)