On agenda 10 January 2020

  • Monica ARIAS (CNRS, UMR CEFE)

    Les relations entre les humains et les insectes bénéfiques mais aussi nuisibles ont toujours été étroites et sont affectées par les changements globaux actuels. Ces changements peuvent notamment entraîner une augmentation des contacts entre les insectes nuisibles et les humains, comme cela semble être le cas pour deux groupes de papillons Saturniidae : Hylesia metabus («papillon de cendre» en Guyane) qui produit une dermatite et les espèces du genre Lonomia qui produisent des syndromes hémorragiques.
    Après avoir donné un aperçu de mes travaux de thèse et de postdoc sur l’évolution des défenses antiprédatrices chez les insectes, je présenterai mon projet de recherche en cours de démarrage qui vise à comprendre les facteurs écologiques augmentant le risque de contact entre l’homme et les papillons nuisibles de l’espèce H. metabus et du genre Lonomia dans un contexte de changement global.

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    Salle Silvolab (Campus de Kourou)

  • Marine CAMBON (INRA, UMR Biogeco)

    Pathogens can evolve inside their host, and the importance of this mutation-fueled process is increasingly recognized. A disease outcome may indeed depend in part on pathogen adaptations that emerge during infection. It is therefore important to document these adaptations and the conditions that drive them. In our study, we took advantage of the possibility to monitor within-host evolution in the insect pathogen X. nematophila. We demonstrated that selection occurring in aged infection favors Lrp defective mutants, because these metabolic mutants benefit from a growth advantage in stationary phase (GASP). We also demonstrated that these mutants have reduced virulence and impaired transmission, modifying the infection outcome. Beyond the specific case of X. nematophila, we propose that metabolic mutants are to be found in other bacterial pathogens that stay for many generations inside their host.

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  • Marine CAMBON (INRA, UMR Biogeco)

    I will briefly present my current postdoc project which aims at evaluating the potential for using leaf microbiota metabarcoding data to monitor forest ecosystems. More precisely, we will try to assess the following questions: (i) Do trees leaf microbial communities contain signature (i.e. biomarkers) of past and current drought stress? (ii) Can we predict trees drought stress status from NGS data of leaf microbial communities using supervised machine learning?

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