Biodiversité des Systèmes Infectieux : du Gène à l'Ecosystème
Axe: "Méthodes et algorithmes dédiés à la compréhension des systèmes infectieux"
Coordonnateur: François CHEVENET
Ce projet concerne le développement de méthodes et d’algorithmes pour 
l’élaboration d’outils bioinformatiques qui ont pour but de répondre à des questions biologiques et épidémiologiques fondamentales. En effet, dans tous les domaines de recherche, nous avons de plus en plus besoin d’outils bioinformatiques adaptés à la diversité, la qualité et à la quantité des données collectées qu’elles soient biologiques, moléculaires, phénotypiques ou épidémiologiques. Les informations stockées sont en constante évolution et leurs analyses nécessitent des développements méthodologiques adaptés, permettant un traitement, rapide et facile, d’importants volumes de données et produisant des vues synthétiques.
Le premier thème de cette thématique porte sur le développement de méthodes phylogénétiques et bioinformatiques pour l’étude évolutive et épidémiologique des maladies infectieuses. Ces méthodes ont pour objectif de traiter des données moléculaires d’un point de vue génomique et évolutif et de les mettre en regard de données intrinsèques et extrinsèques en lien avec les organismes étudiés.
Le deuxième thème a pour but d’élaborer des logiciels de traitement d’image pour la détection automatique de caractéristiques morphologiques (i.e. ailes d’insecte) ou bien de comptage automatisé, étape extrêmement ardue et chronophage et pourtant essentielle, dans de nombreux domaines en biologie (comptages d’œufs et de larves d’insecte, de parasites, etc..). Les logiciels élaborés seront modulables par l’utilisateur pour permettre une adaptation à d’autres modèles biologiques.
Membres de l'équipe
Publications 'MiVEGEC' par membres de l'équipe depuis 2005 :
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2019
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Castel G, Chevenet F, Razzauti M, Murri S, Marianneau P, Cosson JF, Tordo N, Plyusnin (2019) Phylogeography of Puumala orthohantavirus in Europe. Viruses 11: 679 doi
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Chevenet F, Castel G, Jousselin E, Gascuel O (2019) Pastview: a user-friendly interface to explore ancestral scenarios. BMC Evolutionary Biology 19: 163 doi
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2018
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Berry V, Chevenet F, Doyon JP, Jousselin E (2018) A geography-aware reconciliation method to investigate diversification patterns in host/parasite interactions. Molecular Ecology Resources 18: 1173-1184 doi
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Duchemin W, Gence G, Chifolleau AMA, Arvestad L, Bansal MS, Berry V, Boussau B, Chevenet F, Comte N, Davin AA, Dessimoz C, Dylus D, Hasic D, Mallo D, Planel R, Posada D, Scornavacca C, Szollosi G, Zhang LX, Tannier E, Daubin V (2018) RecPhyloXML: a format for reconciled gene trees. Bioinformatics 34: 3646-3652 doi
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2017
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Pigott DM, Golding N, Messina JP, Battle KE, Duda KA, Balard Y, Bastien P, Pratlong F, Brownstein JS, Freifeld CC, Mekaru SR, Madoff LC, George DB, Myers MF, Hay SI (2014) Global database of leishmaniasis occurrence locations, 1960-2012. Scientific Data 1: 140036 doi
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2016
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Chevenet F, Doyon JP, Scornavacca C, Jacox E, Jousselin E, Berry V (2016) SylvX: a viewer for phylogenetic tree reconciliations. Bioinformatics 32: 608-613 doi
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Pratlong F, Balard Y, Lami P, Talignani L, Ravel C, Dereure J, Lefebvre M, Serres G, Bastien P, Dedet JP (2016) The Montpellier Leishmania collection, from a laboratory collection to a biological resource center: a 39-year-long story. Biopreservation and Biobanking 14: 470-479 doi
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Stanojcic S, Sollelis L, Kuk N, Crobu L, Balard Y, Schwob E, Bastien P, Pagès M, Sterkers Y (2016) Single-molecule analysis of DNA replication reveals novel features in the divergent eukaryotes Leishmania and Trypanosoma brucei versus mammalian cells. Scientific Reports 6: 23142 doi
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2015
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Mourad R, Chevenet F, Dunn DT, Fearnhill E, Delpech V, Asboe D, Gascuel O, Hue S (2015) A phylotype-based analysis highlights the role of drug-naive HIV-positive individuals in the transmission of antiretroviral resistance in the UK. AIDS 29: 1917-1925 doi
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2014
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Bourgeois N, Laurens C, Bertout S, Balard Y, Krasteva D, Rispail P & Lachaud L (2014) Assessment of caspofungin susceptibility of Candida glabrata by the Etest (R), CLSI, and EUCAST methods, and detection of FKS1 and FKS2 mutations. European Journal of Clinical Microbiology & Infectious Diseases. 33: 1247-1252 doi
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Fiorini N, Lefort V, Chevenet F, Berry V & Chifolleau AMA (2014) CompPhy: a web-based collaborative platform for comparing phylogenies. BMC Evolutionary Biology. 14: 253 doi
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Pigott DM, Bhatt S, Golding N, Duda KA, Battle KE, Brady OJ, Messina JP, Balard Y, Bastien P, Pratlong F, Brownstein JS, Freifeld C, Mekaru SR, Gething PW, George DB, Myers MF, Reithinger R & Hay SI (2014) Global distribution maps of the Leishmaniases. Elife. 3: e02851 doi
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Pratlong F, Lami P, Ravel C, Balard Y, Dereure J, Serres G, El Baidouri F & Dedet JP (2013) Geographical distribution and epidemiological features of Old World Leishmania infantum and Leishmania donovani foci, based on the isoenzyme analysis of 2277 strains. Parasitology. 140: 423-434 doi
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