Choix Profil 2

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1. Bayesian inference: Motivation and simple example. 

2. The likelihood. 

3. A detour to explore priors. 

4. Markov chains Monte Carlo methods (MCMC)

5. Bayesian analyses in R with the Jags software.  

6. Contrast scientific hypotheses with model selection (WAIC).

7. Heterogeneity and multilevel models (aka mixed models. 

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L’objectif général est de présenter la biologie évolutive humaine, en proposant de mobiliser les outils de la biologie évolutive afin de mieux appréhender les comportements humains et ceux observés chez les primates non-humains dans le contexte de leur histoire évolutive. Que ce soient la santé, la socialité, la culture, les adaptations locales, le langage, la morale, la reproduction ou les préférences sexuelles, les thématiques sont abordées dans le cadre théorique de la biologie de l'évolution et de l'écologie. Contenu synthétique de l’UE : Anthropologie, sciences humaines et biologie évolutive / Évolution de la coopération / Évolution culturelle / Évolution de l’alimentation / Évolution de la socialité chez les primates / Écologie de la Famille / Médecine, Santé Publique & Évolution / Évolution du langage / Démographie Évolutionniste / Aux origines de l'équité.

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1. Bayesian inference: Motivation and simple example. 

2. The likelihood. 

3. A detour to explore priors. 

4. Markov chains Monte Carlo methods (MCMC)

5. Bayesian analyses in R with the Jags software.  

6. Contrast scientific hypotheses with model selection (WAIC).

7. Heterogeneity and multilevel models (aka mixed models. 

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Les cours présentent 4 aspects de la Biologie de la Conservation en s’appuyant sur la recherche scientifique actuellement menée dans cette discipline:  

1. Introduction à la conservation de la biodiversité(BC) : définition de Biologie de la conservation.  Pourquoi conserver la biodiversité ?  Quels sont les principaux acteurs de la BC et le rôle de la science dans la BC. 
2. La conservation des espèces : Quelles sont les espèces prioritaires ? Comment conserver les espèces ? Comment savoir si une espèce est "bien conservée" ? 
3. La conservation des espaces: Quels sont les espaces prioritaires ? Comment conserver les espaces ? 
4. La conservation fonctionne-t-elle ?Importance de l’acceptabilité sociale et de l’engagement politique. Besoin d’indicateurs de la biodiversité et de mesurer l'impact de la conservation. 

Les étudiant.e.s réalisent également un travail de groupe dans lequel ils/elles présentent un projet de BC, autour des questions : pourquoi, quoi, où, comment, combien il coûte et comment savoir s'il est efficace ? 

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Cette UE a pour buts d’approfondir les concepts-clés ayant trait aux changements climatiques, d’illustrer des notions importantes en écologie et évolution à la lumière des changements climatiques, dans de nombreux écosystèmes différents, et de réaliser une synthèse des différentes questions et enjeux scientifiques et sociétaux que posent les CC.

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La génétique quantitative est une discipline née au début du 20e siècle pour comprendre l'hérédité des caractères continus, c'est à dire la majorité des caractères d'intérêt agronomique (rendement...) ou évolutif (traits d'histoire de vie, morphologie). Elle est donc un outil incontournable pour comprendre, modéliser, prédire la sélection naturelle ou artificielle, l'évolution des systèmes naturels ou des plantes / animaux cultivés. Sa pertinence est plus que jamais d'actualité en ce début du XXIe siècle, avec l'irruption de la génomique (facteur de progrès scientifique à condition de ne pas réduire tout problème évolutif à la fiction de quelques allèles mendéliens à effet fort), et le retour en force de modèles alternatifs d'hérédité (épigénétique) dépassant la vision séquence-centrée héritée de la biologie moléculaire classique.

Le but du module est de donner une culture en génétique quantitative suffisante pour (i) comprendre les bases classiques de la discipline, manipuler les quantités clé (variances génétiques, héritabilités, corrélations génétiques) et les techniques statistiques d'estimation de ces paramètres (ii) comprendre la puissance de cette technique pour poser et comprendre des problèmes évolutifs fondamentaux ou appliqués (amélioration agronomique) (iii) comprendre comment cette formalisation de l'hérédité s'articule avec la vision mendélienne classique.

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L’objectif général est de présenter la biologie évolutive humaine, en proposant de mobiliser les outils de la biologie évolutive afin de mieux appréhender les comportements humains et ceux observés chez les primates non-humains dans le contexte de leur histoire évolutive. Que ce soient la santé, la socialité, la culture, les adaptations locales, le langage, la morale, la reproduction ou les préférences sexuelles, les thématiques sont abordées dans le cadre théorique de la biologie de l'évolution et de l'écologie. Contenu synthétique de l’UE : Anthropologie, sciences humaines et biologie évolutive / Évolution de la coopération / Évolution culturelle / Évolution de l’alimentation / Évolution de la socialité chez les primates / Écologie de la Famille / Médecine, Santé Publique & Évolution / Évolution du langage / Démographie Évolutionniste / Aux origines de l'équité.

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L’Ecologie comportementale aborde l'étude du comportement à partir d'une approche évolutive pour en étudier les mécanismes, la fonction et la contribution des comportements aux processus évolutifs et écologiques. Les travaux menés en Ecologie comportementale aident à comprendre d'autres phénomènes observés dans les autres disciplines de la biologie du vivant, car tous les animaux, des unicellulaires aux vertèbres les plus complexes, montrent des comportements.

Le module permet aux étudiants d’être exposés aux différents concepts de base, ainsi qu’à la multitude d’outils susceptibles d’être utilisés (observations et expérimentation en populations naturelles ou sur individus captifs, analyses comparatives, utilisation d’outils de la modélisation, l’écophysiologie, la biologie moléculaire, la biochimie, l’électronique embarquée…). Une part de la formation repose sur des discussions spécifiques sur les démarches de recherche susceptibles d’être employées, les outils utilisés et les limites des inférences qui peuvent être faites. Une participation active des étudiants sera demandée à ces différents niveaux, notamment via des discussions critiques d’articles.

Les thématiques abordées vont de l’exploration des stratégies d’approvisionnement alimentaire, de choix de partenaire, de choix d’habitat, d’investissement dans la reproduction, à l’étude de la communication animale et du pourquoi de la vie en groupe. La dimension historique de la discipline est abordée à l’occasion de l’introduction, mais aussi en fonction de la sensibilité des intervenants et des thématiques abordées (signification et relations entre ‘Animal Behaviour’, ‘Ethology’, Behavioral Ecology etc…).

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Le module aborde les avancées théoriques et empiriques de la recherche récente en génétique évolutive à travers quelques grandes problématiques :

- thème 1 : fardeau génétique et évolution des systèmes de reproduction : recombinaison, sexe/asexe, auto/allofécondation

- thème 2 : Structures d'apparentement et leurs conséquences évolutives : sélection de parentèle, de groupe, évolution de la coopération, des sex-ratios

- thème 3 : interactions durables entre espèces : parasitisme, mutualisme, coévolution

- thème 4 : traces de l'histoire évolutive dans les génomes, génomique de l'adaptation.

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Cet enseignement a pour objectif essentiel de fournir l’ensemble des compétences nécessaires à la compréhension et à l’utilisation des concepts et méthodes sur lesquelles repose l'étude quantitative des phénomènes populationnels. Les principales méthodes d'analyse et de modélisation de ces phénomènes seront abordées tant d'un point de vue théorique (calculs formels) que pratique (statistiques, simulations), au moyen d'exemples explorant les différentes échelles phylogénétiques (dynamique microbienne, espèces invasives, démographie humaine), spatiale (du local au global) et temporelle (régimes transitoire et permanent, couplage éco-évolutif), avec une attention particulière portée à l'hétérogénéité (spatiale, génétique ou phénotypique) et au hasard (stochasticité, incertitudes) caractéristiques des populations ou inhérent à leur étude.

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L’objectif de cette UE sont de montrer que la diversité biologique est fonctionnelle :

1) pour différents groupes d’organismes: plantes, insectes, organismes aquatiques, vertébrés, et

2) à différentes échelles d’organisation (des organismes à l’écosystème). Les enseignements visent à expliquer comment aborder cette facette fonctionnelle de la diversité pour les 10+ millions d’organismes présents à la surface de la planète, en prenant des exemples dans des milieux très ou peu anthropisés.

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La phylogénie est une quête d'indices évolutifs. Le but de ce module est de rappeler l'existence de phylogénies de gènes dans des phylogénies d'espèces, les modalités de représentation des histoires évolutives sous forme d'arbres, et le pari de l'homologie moléculaire positionnelle grâce à l'alignement des séquences. Les principes des méthodes d'inférence phylogénétique sont au cœur des savoirs de cette UE. Les méthodes de distances permettent de souligner les difficultés de séparation de l'homologie et de l'homoplasie, et la nécessité de construire des modèles d'évolution des caractères. L'approche cladistique avec parcimonie maximale permet d'illustrer d'une part l'utilisation du bootstrap pour estimer la solidité des nœuds des phylogénies, et d'autre part l'impact de l'échantillonnage taxonomique pour détecter les substitutions multiples.

Les approches probabilistes sont quant à elles présentées puis approfondies. L'artéfact d'attraction des longues branches conduit à introduire le raisonnement probabiliste. La méthode du maximum de vraisemblance permet d'aborder le calcul de la vraisemblance, l'estimation des paramètres des modèles par optimalité, la construction de différents modèles d'évolution des caractères, ainsi que la comparaison de modèles. L'inférence Bayésienne introduit quant à elle la distinction entre approches par densité versus optimalité. Elle montre alors l'utilisation a priori des densités de probabilités, l'estimation au vu des données des distributions a posteriori des paramètres des modèles, leur approximation par chaînes de Markov avec techniques de Monte Carlo et couplage de Metropolis (MCMCMC), les phases d'allumage et de convergence, et le calcul et l'interprétation des probabilités postérieures des arbres et des clades. L'importance des modèles d'évolution des séquences d'ADN, ARN et protéine et de leur amélioration est soulignée.

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L'évo-dévo est une approche évolutive de la génétique du développement. Cette discipline cherche à mettre en lumière les modifications des mécanismes développementaux expliquant la diversité morphologique actuelle et passée, et ouvre donc une passerelle importante entre la biologie et la paléontologie.

Au cours du module, nous discuterons à partir d'articles de plusieurs problématiques évolutives utiles aux approches Evo-Dévo : la question de l'homologie, celle de la mise en place et de l'évolution des structures répétées, les bases génétiques du développement et les liens entre évolution du génome et évolution de la forme. Nous illustrerons ces notions à partir d'exemples pris chez les métazoaires et la lignée verte, et les appliquerons à l'échelle des grands groupes actuels mais aussi des populations.

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