En savoir plus

Notre utilisation de cookies

« Cookies » désigne un ensemble d’informations déposées dans le terminal de l’utilisateur lorsque celui-ci navigue sur un site web. Il s’agit d’un fichier contenant notamment un identifiant sous forme de numéro, le nom du serveur qui l’a déposé et éventuellement une date d’expiration. Grâce aux cookies, des informations sur votre visite, notamment votre langue de prédilection et d'autres paramètres, sont enregistrées sur le site web. Cela peut faciliter votre visite suivante sur ce site et renforcer l'utilité de ce dernier pour vous.

Afin d’améliorer votre expérience, nous utilisons des cookies pour conserver certaines informations de connexion et fournir une navigation sûre, collecter des statistiques en vue d’optimiser les fonctionnalités du site. Afin de voir précisément tous les cookies que nous utilisons, nous vous invitons à télécharger « Ghostery », une extension gratuite pour navigateurs permettant de les détecter et, dans certains cas, de les bloquer.

Ghostery est disponible gratuitement à cette adresse : https://www.ghostery.com/fr/products/

Vous pouvez également consulter le site de la CNIL afin d’apprendre à paramétrer votre navigateur pour contrôler les dépôts de cookies sur votre terminal.

S’agissant des cookies publicitaires déposés par des tiers, vous pouvez également vous connecter au site http://www.youronlinechoices.com/fr/controler-ses-cookies/, proposé par les professionnels de la publicité digitale regroupés au sein de l’association européenne EDAA (European Digital Advertising Alliance). Vous pourrez ainsi refuser ou accepter les cookies utilisés par les adhérents de l'EDAA.

Il est par ailleurs possible de s’opposer à certains cookies tiers directement auprès des éditeurs :

Catégorie de cookie

Moyens de désactivation

Cookies analytiques et de performance

Realytics
Google Analytics
Spoteffects
Optimizely

Cookies de ciblage ou publicitaires

DoubleClick
Mediarithmics

Les différents types de cookies pouvant être utilisés sur nos sites internet sont les suivants :

Cookies obligatoires

Cookies fonctionnels

Cookies sociaux et publicitaires

Ces cookies sont nécessaires au bon fonctionnement du site, ils ne peuvent pas être désactivés. Ils nous sont utiles pour vous fournir une connexion sécuritaire et assurer la disponibilité a minima de notre site internet.

Ces cookies nous permettent d’analyser l’utilisation du site afin de pouvoir en mesurer et en améliorer la performance. Ils nous permettent par exemple de conserver vos informations de connexion et d’afficher de façon plus cohérente les différents modules de notre site.

Ces cookies sont utilisés par des agences de publicité (par exemple Google) et par des réseaux sociaux (par exemple LinkedIn et Facebook) et autorisent notamment le partage des pages sur les réseaux sociaux, la publication de commentaires, la diffusion (sur notre site ou non) de publicités adaptées à vos centres d’intérêt.

Sur nos CMS EZPublish, il s’agit des cookies sessions CAS et PHP et du cookie New Relic pour le monitoring (IP, délais de réponse).

Ces cookies sont supprimés à la fin de la session (déconnexion ou fermeture du navigateur)

Sur nos CMS EZPublish, il s’agit du cookie XiTi pour la mesure d’audience. La société AT Internet est notre sous-traitant et conserve les informations (IP, date et heure de connexion, durée de connexion, pages consultées) 6 mois.

Sur nos CMS EZPublish, il n’y a pas de cookie de ce type.

Pour obtenir plus d’informations concernant les cookies que nous utilisons, vous pouvez vous adresser au Déléguée Informatique et Libertés de l’INRA par email à cil-dpo@inra.fr ou par courrier à :

INRA
24, chemin de Borde Rouge –Auzeville – CS52627
31326 Castanet Tolosan cedex - France

Dernière mise à jour : Mai 2018

Menu Logo Principal

Ecologie des Forêts Méditerranéennes

Unité de Recherches Ecologie des Forêts Méditerranéennes

PhD studentship offer on European beech pop genomics

Genetic bases of micro-geographic adaptation in European beech (Fagus sylvatica L.) and modelling of its evolutionary response to environmental gradient and climate change.

PhD studentship offer:

Genetic bases of micro-geographic adaptation in European beech (Fagus sylvatica L.) and modelling of its
evolutionary response to environmental gradient and climate change.

European beech (Fagus sylvatica L.) is an ecological keystone species of European forests, representing about 15% of the continent’s forest cover and occurring from Greece to Sweden and from Spain to Ukraine. Beech is the subject of major research efforts in ecology, forestry, ecophysiology, quantitative genetics and phylogeography, but the genetic bases and architecture of adaptive traits and adaptation are still largely unknown.

Only recently has a first beech reference genome sequence been published [1], and a new, more complete one is under construction at INRAe, France. These achievements unlock the potential for genome-wide analyses of the adaptive processes allowing beech stands to cope with environmental variability. Knowledge of the genetic bases of adaptation will feed existing and to-be-developed physio-demo-genetic process-based models [2,3], that will allow us to predict the fate of beech stands and to provide support for forest management.

In addition to building a reference genome sequence, we have acquired single-tree full resequencing data for 500 trees in three populations, and an additional sample of up to 1000 trees in two additional stands will be sequenced in 2021- 2023. These genomic data come along with phenotype (such as phenology, growth, fecundity) and environmental data [4, 5], opening the way to in situ genome-wide association studies.

We propose to take advantage of these data to (a) identify the genetic bases of (adaptive) characters; (b) estimate withinpopulation patterns of micro-geographic selection, and develop an individual-based model of the micro-evolution of the stands; (c) apply the information gathered in (a-b) to feed process-based predictive models of the demographic fate of stands under climate change.

To do this, we are recruiting a graduate student for a three-year Ph.D. program starting on 1st January 2021. The applicants will have knowledge in fundamental and advanced (quantitative) population genetics and evolutionary biology, in genomics, and in statistical data analysis. Previous experience in forestry and with (object-oriented) programming will be a plus.

The research will be carried out in Avignon, France, as a part of a large collaborative environment including research teams from several European countries within the ongoing BEECHGENOMEs project and the EU-funded H2020 FORGENIUS project, both coordinated by the PhD’s supervisor Ivan SCOTTI (short-term stays at partner labs, as well as participation to international project meetings and conferences are to be expected; field work is not a primary focus of the program but will also occasionally occur). Please contact Ivan SCOTTI, INRAe Avignon, France
(ivan.scotti@inrae.fr) for further information.
Applications, along with a CV, a motivation letter and at least one reference letter from a previous supervisor, should be submitted to I. Scotti, at the e-mail address indicated above, before 15 October 2020. Interviews will follow shortly and a decision will be made by 15 November 2020.