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Fluctuating selection, evolution, and plasticity in random environments

Obiettivo

Temporal environmental variation in natural systems includes a large component of random fluctuations, the magnitude and predictability of which is modified under current climate change. The need for predicting eco-evolutionary impacts of plastic and evolutionary responses to changing environments is still hampered by lack of strong experimental evidence. FluctEvol aims at shedding a new light on population responses to stochastic environments, and facilitating their prediction, using a unique combination of approaches. First, theoretical models of evolution and demography under a randomly changing optimum phenotype will be designed and analysed, producing new quantitative predictions. Second, statistical methodologies will be developed, and employed in meta-analyses of long-term datasets from natural populations. And third, large-scale and automated experimental evolution in stochastic environments will be carried out with the micro-alga Dunaliella salina, an extremophile that thrives at high and variable salinities. We will manipulate the magnitude and predictability of fluctuations in salinity, and use high-throughput phenotyping and candidate-gene sequencing to analyse the evolution of plasticity for traits involved in salinity adaptation in this species: glycerol and carotene content. We will thus combine the benefits of experimental evolution in microbes (short generations, ample replication) with a priori knowledge of ecologically relevant adaptive traits, allowing for hypothesis-driven experiments. The success of this project in increasing our predictive power about eco-evolutionary dynamics is warranted by the experience of the PI, at the interface between theoretical and empirical approaches. Our experiments will have relevance beyond academia, as we will modify through evolution the plasticity of traits (accumulation of energetic cell metabolites) that are direct targets for bioindustry, thus potentially overcoming current limitations in productivity.

Campo scientifico (EuroSciVoc)

CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: Il Vocabolario Scientifico Europeo.

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Programma(i)

Programmi di finanziamento pluriennali che definiscono le priorità dell’UE in materia di ricerca e innovazione.

Argomento(i)

Gli inviti a presentare proposte sono suddivisi per argomenti. Un argomento definisce un’area o un tema specifico per il quale i candidati possono presentare proposte. La descrizione di un argomento comprende il suo ambito specifico e l’impatto previsto del progetto finanziato.

Meccanismo di finanziamento

Meccanismo di finanziamento (o «Tipo di azione») all’interno di un programma con caratteristiche comuni. Specifica: l’ambito di ciò che viene finanziato; il tasso di rimborso; i criteri di valutazione specifici per qualificarsi per il finanziamento; l’uso di forme semplificate di costi come gli importi forfettari.

ERC-STG - Starting Grant

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito di questo schema di finanziamento

Invito a presentare proposte

Procedura per invitare i candidati a presentare proposte di progetti, con l’obiettivo di ricevere finanziamenti dall’UE.

(si apre in una nuova finestra) ERC-2015-STG

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito del bando

Istituzione ospitante

CENTRE NATIONAL DE LA RECHERCHE SCIENTIFIQUE CNRS
Contributo netto dell'UE

Contributo finanziario netto dell’UE. La somma di denaro che il partecipante riceve, decurtata dal contributo dell’UE alla terza parte collegata. Tiene conto della distribuzione del contributo finanziario dell’UE tra i beneficiari diretti del progetto e altri tipi di partecipanti, come i partecipanti terzi.

€ 1 499 665,00
Costo totale

I costi totali sostenuti dall’organizzazione per partecipare al progetto, compresi i costi diretti e indiretti. Questo importo è un sottoinsieme del bilancio complessivo del progetto.

€ 1 499 665,00

Beneficiari (1)

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