Sujet de thèse:
La résistance aux antimicrobiens (AMR) est l’une des plus grandes menaces pour la santé humaine, mettant en péril les progrès réalisés dans le traitement de nombreuses maladies et compliquant même la réalisation d’actes chirurgicaux de base. Les éléments génétiques mobiles (MGEs) qui portent des gènes de résistance aux antibiotiques sont les principaux moteurs de l’AMR. Les MGEs sont extrêmement diversifiés. Ils ont une prévalence souvent faible dans les populations naturelles, mais certains peuvent devenir très fréquents sous des pressions sélectives spécifiques; ils peuvent alors occasionner l’émergence rapide et peu contrôlable de l’AMR. Un défi majeur est donc de comprendre les mécanismes qui sous-tendent la dynamique des MGEs et le maintien de leur diversité. Les relations entre les MGEs et les bactéries sont complexes et variées allant d’interactions parasitaires à des interactions mutualistes plus ou moins durables. Ces interactions et leurs conséquences dépendent des gènes portés par les MGEs, du niveau de leur expression dans les bactérie-hôtes, de la capacité de transmission verticale et/ou horizontale des MGEs (via différents mécanismes comme la conjugaison ou la transformation). Le succès des MGEs pourraient aussi largement dépendre des interactions entre MGEs (e.g. compétition-facilitation) lorsqu’ils partagent les mêmes populations ou communautés bactériennes. Ces interactions sont pourtant très rarement considérées dans les travaux théoriques traitant de la dynamique des MGEs et dans la propagation ou le maintien des gènes d’antibio-résistances.
Pour appréhender la dynamique des MGEs, la thèse mobilisera les concepts et outils relatifs à la dynamique de la biodiversité, développés dans le domaine de l’écologie des communautés. L’ensemble des MGEs présents dans une population bactérienne sera considérée comme une communauté. Le recours aux théories de la biodiversité permettra alors d’évaluer, via la modélisation, la contribution relative de différents processus dans la dynamique des MGEs en intégrant à la fois les interactions MGE-bactéries, différents mécanismes de transfert horizontaux et les interactions entre MGEs.
Le travail de modélisation sera initié en s’inspirant de données biologiques collectées chez une espèce bactérienne d’intérêt majeur, Acinetobacter baumannii (Ab), responsable d’un large éventail d’infections hospitalières graves, avec une prévalence de souches multirésistantes en augmentation constante dans le monde entier, et classée par l’OMS comme agent pathogène prioritaire pour les efforts de recherche sur l’AMR. D’autres modèles mathématiques/informatiques plus généralistes illustreront la pertinence de mobiliser les concepts et méthodes développés en écologie pour comprendre la diversité des MGEs et la persistance de gènes d’antibio-resistance dans les génomes bactériens.

Profil recherché
• M2 avec une forte composante en modélisation dans le domaine de l’écologie, l’épidémiologie et/ou la biologie évolutive et formation universitaire solide en écologie évolutive et écologie des communautés
• Intérêt pour les problématiques scientifiques liée aux micro-organismes et/ou à la santé
• Bonnes connaissances en modélisation et programmation (ex: C++, et/ou R, Python…).

Contexte de travail
Le (la) doctorant(e) sera rattaché(e) administrativement au CIRI. La thèse sera co-dirigée par Xavier Charpentier (CIRI) et Samuel Venner (LBBE). Les interactions avec les deux équipes de recherche seront facilitées par leur proximité spatiale. En pratique, la personne recrutée sera hébergée au sein du LBBE qui offre de larges compétences sur le plan de la modélisation des systèmes biologiques, de la programmation informatique et des ressources de calcul importantes (cluster). La thèse sera co-encadrée par E. Rocha (séjour à prévoir à Paris).

Comment postuler ?
Le dossier de candidature doit comprendre :
• un CV
• une lettre de motivation comportant les coordonnées d’un scientifique ayant encadré vos activités de recherche.
• un relevé de notes (Licence + Master 1 et premier semestre Master 2)
L’ensemble des documents doit être envoyé par mail à Xavier Charpentier ([email protected]) et Samuel Venner ([email protected]).
La date limite pour le dépôt des candidatures est le 16 juillet 2021. Néanmoins, nous vous engageons fortement à faire part dès que possible de votre intention de postuler, en prenant contact avec les responsables du sujet.

Six Références des encadrants :
1 Attaiech, L., Boughammoura, A., …. & Charpentier, X. (2016). Silencing of natural transformation by an RNA chaperone and a multitarget small RNA. Proc. Natl. Acad. Sci. USA, 113(31), 8813-8818.
2 Godeux AS, …, Venner S, …, Charpentier X. (2020) Scarless Removal of Large Resistance Island AbaR Results in Antibiotic Susceptibility and Increased Natural Transformability in Acinetobacter baumannii. Antimicrob Agents Chemother 64.
3 Carvalho G., Fouchet D., Danesh G., Laaberki M-H., …., Charpentier X.,& Venner S. (2020) Bacterial transformation buffers environmental fluctuations through the reversible integration of mobile genetic elements. mBio. 11 (2).
4 Durieux, I., Ginevra, C., Attaiech, L., Picq, K., Juan, P. A., Jarraud, S., & Charpentier, X. (2019). Diverse conjugative elements silence natural transformation in Legionella species. Proc. Natl. Acad. Sci. USA, 116(37), 18613-18618.
5 Touchon, M., Perrin, A., De Sousa, J. A. M., Vangchhia, B., … & Rocha, E. P. (2020). Phylogenetic background and habitat drive the genetic diversification of Escherichia coli. PLoS genetics, 16(6), e1008866
6 Venner, S., Miele, V., Terzian, C., Biémont, C., Daubin, V., Feschotte, C., & Pontier, D. (2017). Ecological networks to unravel the routes to horizontal transposon transfers. PLoS Biology, 15(2), e2001536.

Le contenu de cette offre est la responsabilité de ses auteurs. Pour toute question relative à cette offre en particulier (date, lieu, mode de candidature, etc.), merci de les contacter directement. Un email de contact est disponible: [email protected]

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