PhageOrder — Intégration de données métagénomiques et d'approches prédictives pour ordonner la diversité génomique des bactériophages

La diversité du monde bactérien commence à être bien appréhendée, grâce aux efforts conjoints de scientifiques issus des disciplines de l'écologie, de la métagénomique et de l'informatique. Le champ connexe de l'étude des bactériophages (c'est-à-dire des virus infectant les bactéries, également appelés phages) est néanmoins en retard par rapport à ce mouvement d'ensemble, car ces communautés sont encore plus diversifiées, et la dynamique de leurs communautés est plus complexe. L'analyse des phages nécessite des outils spécialisés en raison de leurs génomes plus petits et compacts, de leurs origines anciennes, de leur évolution rapide et de leurs pressions de sélection distinctes, de sorte que les signaux d’homologie sont très faibles, et les outils existants sont souvent insuffisants pour les détecter. Comme ces phages peuvent avoir un impact considérable sur les communautés bactériennes, il est crucial de classer cette vaste diversité afin de prédire les interactions bactériennes et les rôles écologiques de ces phages. Ce projet s'attaque à un obstacle majeur de l'écologie moderne des phages : la classification taxonomique de haut niveau (famille ou ordre). Alors que les méthodes basées sur l'alignement suffisent pour identifier les genres et les sous-familles de phages, elles échouent au niveau de la famille, avec seulement 52 familles décrites à ce jour. Nous proposons que la décomposition des génomes de phages en modules génétiques coévolutifs (PGM) soit la clé d'un système de classification efficace. En testant et combinant divers niveaux de comparaison pour l'analyse phylogénétique (conservation des séquences en acides aminés, conservation structurale des protéines et conservation des orthologues positionnels), nous fournirons une solution innovante capable de d’accéder aux branches profondes de la phylogénie des phages. Nous utiliserons aussi les PGM pour améliorer l'annotation fonctionnelle des gènes, à partir des prédictions d’interactions basées sur la structure. En identifiant et en rendant accessibles nos analyses sur les modules de phages, et en développant des approches de classification innovantes, nous visons à faire progresser la recherche sur les phages, à améliorer la taxonomie et à comprendre leur impact écologique.