Tronc commun

Contenu pédagogique

Semestre 1

Les développements technologiques de ces dernières décennies ont bouleversé l’acquisition de données en biologie. La complexité des jeux de données produits, leur taille, et leur diversité demandent une compréhension de base des techniques qui sous tendent leur production pour mieux les appréhender et les utiliser.

Cette UE a pour but d’initier les étudiant.es à quelques avancées technologiques au travers de TP longs, l’objectif étant d’apporter un début d’autonomie avant l’entrée en stage de M1 et M2.
Quatre thématiques de TP sont proposées:

  • Séquençage haut-débit et analyse métabarcoding pour décrire la diversité de communautés naturelles

  • Utilisation des isotopes stables en abondance naturelle et avec marquage pour étudier les préférences trophiques des organismes

  • PCR quantitative pour quantifier la présence d’organismes, de gènes de fonction ou d’expression de gènes

  • Système d’information géographique pour la description de paysages

Les TP favorisent une approche où l’étudiant.e est acteur de l’acquisition des données, depuis le plan expérimental, l’échantillonnage, les préparations en laboratoire, l’utilisation de machines dédiées, l’analyse des sorties brutes et leur contrôle qualité. Le TP de metabarcoding sera suivi d’un TP informatique d’analyse de données. Les étudiant.es suivront 3 TP sur les 4 ci-dessus.

Responsables : Clémentine François & Claire Valiente Moro

Un des défis posés par l’étude du vivant, notamment en écologie, est son extraordinaire variabilité et complexité. Avec le développement rapide de nouvelles méthodes d’acquisition de données dans tous domaines de la biologie (génomique, génétique, écologie…. Cf. UE Technologies d’Acquisition de Données), la quantité d’information à manipuler explose. Pour comprendre le fonctionnement et l’évolution des systèmes biologiques, il est donc indispensable d’avoir des notions de planification expérimentale pour bien acquérir des données, d’avoir des compétences d’informatique pour pouvoir manipuler efficacement ces données, et de bien maîtriser les outils d’analyse statistique (inférentiel et exploratoire) pour pouvoir les analyser. Le premier objectif de cette UE est de familiariser les étudiants à la planification expérimentale (i.e. comment réaliser un protocole expérimental pertinent pour une question biologique donnée) et d’approfondir leurs compétences dans l’analyse des données écologiques et évolutives. Pour remplir cet objectif, les connaissances des étudiants relatives aux concepts et à la méthodologie de base en statistique (estimation, test d’hypothèse, vraisemblance d’une hypothèse, risques d’erreur) seront renforcées. Les notions de robustesse des tests, de puissance et de taille d’effet seront approfondies, et les étudiant.es seront sensibilisé.es aux problèmes de pseudo-réplication et de colinéarité. L’analyse des données et le lien avec la planification expérimentale seront mis en pratique en TD (grâce au logiciel R) sur des jeux de données empruntés à différents domaines de la biologie et dont l’analyse relève du modèle linéaire. Les analyses abordées seront étendues au modèle linéaire généralisé pour permettre aux étudiant.es d’élargir la palette des données qu’ils.elles sont en mesure d’analyser en autonomie (e.g. données binaires ou données de comptage, classique en écologie). Le traitement des tableaux de données par l’analyse en composantes principales (ACP) et l’analyse des correspondances (AFC) posera les premières bases théoriques et interprétatives des méthodes exploratoires. Ces deux méthodes seront également illustrées par des jeux de données écologiques via le logiciel R. Le second objectif de cette UE est de former les écologues à un langage de programmation afin de leur permettre de traiter en autonomie des jeux de données comprenant des types d’informations diverses ainsi que de très grosses tailles (impossible à manipuler avec un simple tableur) ou de conduire une démarche exploratoire au moyen de simulations. Le langage de programmation est véritablement pensé ici comme un moyen et non pas comme une fin. Le but est de comprendre et être capable d’utiliser des notions de base (variables, tests conditionnels, boucles, fonctions, etc.). Via une approche par projet en R, les étudiant.es pourront se familiariser avec les bases informatiques qui seront utiles pour le reste de la formation : savoir formaliser des questionnements biologiques et proposer des solutions de manière autonome (écriture de scripts, exploitation des paquetages R, …). Responsable : Isabelle Amat

This teaching unit (UE) aims at the acquisition of theoretical knowledge concerning the functioning of ecosystems and will combine lectures and field work as practical course. The UE should provide the basic ground for students of 1st year master degree in Ecology (BEEB, EEG, urban ecology, environmental genomics). The UE will focus on ecosystem processes (pathways for energy transfer as well macroscale picture provided by biogeochemical cycles) and their relationships with biodiversity.

Lectures (CM) will allow to develop the following points:
  • Biodiversity – Ecosystem functioning relationships:

  • B-EF studies and theories,

  • Functional diversity (incl. ecosystem engineers), effect and response traits,

  • Trophic ecology: food-web, trophic cascades, top-down/bottom-up controls, (omnivory, IGP); trophic specialisation (niche size), Isotope ecology (trophic structure, trophic level), Subsidies (temporal and spatial), Holobiont concept, functional groups

  • Biogeochemical cycles (across and within ecosystem types) C, N, P by including lectures on ecosystem processes involved into (e.g., methanogenesis, leaf breakdown, nitrification)

  • Linkages between these biogeochemical cycles according to scale

  • Processes at ecotones, terrestrial vs aquatic exchange of organisms (pathway for energy transfer)

  • Stochiometry

  • Role of disturbances and/or climate change on B-EF relationships:

  • Interferences and resource acquisition interactions

  • Effects of invasive species on processes (e.g. grazing or else) and responses to invasive species

Practical tutorial (TD):

  • Ecosystem services: for opening students to the importance of biodiversity preservation for ecosystem functioning and thus, the providing of ecosystem services for human well-being.

In charge : Sylvain Doledec & Bjorn Wissel
Cette UE présente les concepts nécessaires pour appréhender la dynamique éco-évolutive de la biodiversité et traitera en particulier de l’évolution des traits phénotypiques dans les populations. Après une présentation des notions centrales de niveaux de sélection et des processus qui sous-tendent la variabilité des traits dans les populations, une partie de l’enseignement traitera des compromis (trade-offs) et des contraintes à considérer dans l’évolution de ces traits. Des interventions mettront l’accent sur leur évolution en environnement fluctuant et leur évolution rapide dans le contexte de changement global en cours. Cet enseignement fournira un socle conceptuel et méthodologique nécessaire pour appréhender l’UE ‘Approches interdisciplinaires en Écologie’. Responsable : Samuel Venner

Dans cette UE seront présentés des concepts de bases en génomique évolutive avec des exemples d’application en écologie. Les différents concepts seront illustrés lors de TP dédiés à la thématique.

  • Mesures de diversité et de structuration génétique des populations naturelles à l’ère de la génomique.

  • Génomique du paysage: Impact des variables environnementales sur la diversité génomique et la variation adaptative. Présentation des méthodes.

  • Introduction à la génomique de la spéciation. Études de cas et identification des zones d’hybridation, adaptation.

  • Effets du stress environnemental sur les individus et les populations – lien avec les réponses génomiques et transcriptomiques.

  • Introduction à la phylogénie moléculaire. Méthodes, interprétation et mise en œuvre.

Responsable : Marie Fablet

L’objectif de cette UE est de montrer comment faire des ponts entre des disciplines présentées de manière indépendante comme la génomique, l’écologie évolutive, l’écologie des communautés ou l’écologie fonctionnelle afin d’expliciter l’origine et le maintien de la biodiversité ainsi que son rôle sur le fonctionnement des écosystèmes dans un contexte de fluctuations spatio-temporelles d’origines naturelles ou anthropiques. Ces fluctuations peuvent affecter la biodiversité à l’échelle du génome, induire l’évolution rapide des phénotypes dans les populations, avoir des répercussions sur la dynamique et la composition des communautés et sur le fonctionnement des écosystèmes. L’utilisation d’approches interdisciplinaires en écologie, du gène à l’écosystème, illustrée par plusieurs exemples, permettra aux étudiant.es d’établir des liens entre des connaissances abordées jusqu’ici indépendamment.

  1. Le concept de la dynamique éco-évolutive

  2. Évolution des assemblages d’espèces

  3. Trajectoires évolutives des communautés et des écosystèmes

  4. Dynamique éco-évolutive sur le temps long

Responsables : Aurore Gallot Le Grand & Émilien Luquet
Cette UE a pour vocation de faire travailler les étudiant.es en petits groupes avec une approche professionnelle sur des projets en lien direct avec leur formation. Les projets sont structurés autour du triptyque : élaboration d’un cahier des charges, développement et rendu des livrables. Ils permettent aux étudiant.es de développer les compétences conceptuelles, méthodologiques et pratiques mises en œuvre au cours de leur formation, ainsi que la maîtrise des outils et des approches requis pour le travail en équipe / collaboratif (e.g. cahier de laboratoire, partage de documentation). Évaluation par un rapport et une soutenance orale. Responsable : Marie Fablet
Développement des compétences en anglais pour l’usage dans le milieu de la recherche et mieux appréhender les cours dispensés dans cette langue. Responsable : Nathalie Dourlot

Projets tutorés

Présentation de posters réalisés par les M1
Session de présentation de posters réalisés par les étudiant.e.s de M1

Stages

Stages de M1

Les stages de M1 durent environs deux mois et sont à réaliser sur la période avril-mai.

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