Rapprocher les modèles informatiques et les expériences in vivo pour comprendre l’évolution des bactéries
Deux équipes Rhône-Alpines, dont une du LIRIS (Equipe Beagle - CNRS/INRIA/INSA-Lyon/UCBL), viennent de publier dans le journal Nature Reviews Microbiology une revue bibliographique discutant des contributions récentes des stratégies d'évolution expérimentale in vivo et in silico pour comprendre les systèmes biologiques et leur dynamique au cours de l'évolution.
L'évolution expérimentale s'est développée relativement récemment en biologie évolutive. Il s'agit de faire évoluer des organismes en laboratoire, dans un milieu contrôlé, pendant plusieurs milliers, voire dizaines de milliers de générations. En observant ainsi l'évolution "en action", il est possible d'étudier les mécanismes de l'évolution bactérienne. Dans cet article, les chercheurs du LIRIS et du LAPM montrent en particulier comment les expériences in vivo peuvent être rapprochées d'expériences in silico, basées sur la simulation informatique d'organismes numériques, pour étudier la généricité des mécanismes évolutifs identifiés. Dans le futur, le développement conjoint d'expériences in vivo et in silico permettra de déterminer les paramètres-clés qui impactent le parcours évolutif d'une population bactérienne et les mécanismes mis en jeu tant du point de vue écologique, que cellulaire ou moléculaire.
Evolution expérimentale in vivo et in silico : des organismes ancestraux bactériens (en haut) ou artificiels (en bas) sont propagés dans des environnements réels ou informatiques. L’avantage majeur est la disponibilité d’un « ancêtre » et de populations évoluées qui sont collectées tout au long des expériences d’évolution. Tous les organismes vivants et artificiels peuvent être congelés ou stockés dans des bases de données, et peuvent être revivifiés et comparés à n’importe quel moment. De nombreux paramètres peuvent être modifiés : les organismes ancestraux (a1, a2), le nombre de populations indépendantes (b1, b2), les conditions de culture (c1, c2), la durée de l’expérience, qui peut aller jusqu’à des dizaines de milliers (d1), voire des centaines de milliers (d2) de générations.
Référence de l'article :
New insights into bacterial adaptation through in vivo and in silico experimental evolution, Nature Reviews Microbiology 10, 352-365 (May 2012) | doi:10.1038/nrmicro2750