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Thèmes de recherche
PROJET
Les biologistes évolutionnistes peuvent comprendre les schémas et les processus de l'évolution moléculaire en comparant des séquences d'ADN prélevées chez différentes espèces. Cependant, un processus connu – l'insertion et la suppression d'ADN dans une séquence – a défié toute analyse statistique rigoureuse en raison du coût élevé des calculs nécessaires. La raison : les calculs de probabilités, fondamentaux pour toute analyse statistique, rendent compte des infinies possibilités d'évolution d'une séquence vers une autre. Dans ce projet, Huelsenbeck entend conditionner les calculs de probabilités à une histoire de changement « connue », rendant ainsi les calculs de probabilités triviaux. Il utilisera une méthode appelée Monte-Carlo par chaîne de Markov pour explorer numériquement des histoires alternatives d'insertion et de suppression, prenant ainsi en compte l'incertitude de ces histoires de changement. Il pourra ainsi tester des hypothèses sur les processus d'insertion et de suppression. Il étendra sa méthodologie à la compréhension de la dynamique de l'évolution du langage humain.
Activités / CV
Originaire du sud de la Californie, John Huelsenbeck a obtenu une licence en paléontologie à l'Université de Californie, à Berkeley, en 1988. Il a ensuite étudié la géologie à l'Université du Texas à Austin, mais s'est intéressé à l'évolution moléculaire et, plus particulièrement, au problème de la phylogénie : comment estimer les relations entre les espèces ? Il a obtenu un doctorat en zoologie en 1995. Après avoir occupé des postes de professeur titulaire à l'Université de Rochester et à l'Université de Californie à San Diego, il a pris ses fonctions actuelles de professeur à l'Université de Californie à Berkeley en 2006. Il est membre fondateur du Centre de génomique évolutive théorique de l'UCB.
LABORATOIRE PARTENAIRE
DATES DE SEJOUR
MOTS-CLES
- Évolution moléculaire
- Statistiques bayésiennes
- Monte Carlo par chaîne de Markov