Notice bibliographique
Résumé
Since the beginning of my scientific career, I have been interested in understanding the genomic processes involved in the adaptation of populations to various environments, using fungi as models. During both my phD thesis and first postdoc, I looked at the mechanisms involved in cheese adaptation within two cheese ripening species, Penicillium camemberti and P. roqueforti. I was also interested in the evolution of the reproduction mode of P. roqueforti, and in its genetic diversity and population structure. During my second postdoc in Canada, I discovered mating-type genes in the mycorrhizal fungus Rhizophagus irregularis, which was yet considered a typical example of an asexual species. During my third postdoc at the Institut Pasteur, I demonstrated the occurrence of gene flows between populations of the human fungal pathogen Candida albicans. Since 2018 as a CNRS permanent researcher, I have been studying parallel adaptation using several fungi thriving in the cheese environment, combining genome analyses, phenotypic, sociological and historical data, and laboratory experiments. By studying parallel adaptations of phylogenetically distant species to the same ecological niche, my project aims to test if there are convergent adaptations, that is if the same genomic mechanisms and/or the same characters/genes have been the targets of selection. Cheese fungi are prime models to study parallel adaptation because multiple phylogenetically distant species thrive in the same ecological niche, cheese, and this adaptation is the result of strong and recent selection (less than 8000 years ago). My project aims at answering the following questions: 1) do cheese specieshave populations adapted to the cheese environment, genetically differentiated from those present in other environments? 2) how were gene flows reduced? 3) what are the genomic processes involved in adaptive divergence? 4) are these processes the same between species?
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».