Une des questions primordiales qu’on se pose quand on fait de l’évolution est de savoir comment les organismes qu’on étudie ont évolué, et donc, quelle a été leur histoire. Le moyen le plus simple qu’on aie trouvé, c’est encore de reconstruire un arbre phylogénétique, qui correspond presque à une “généalogie” des espèces en question.

Seulement, pour bien l’interpréter, il faut savoir avec précision ce qu’est une espèce. Et si c’est presque simple avec les grosses bêtes, ça devient plus délicat avec, par exemple, les parasites. Pour faire simple, dès qu’on a un mode de reproduction un peu étrange, le concept d’espèce biologique ne tient plus.

Le concept d’espèce biologique, c’est dire que les individus d’une espèce sont interféconds, et donnent une descendance fertile. Seulement, quand on ne pratique pas la reproduction sexuée, cette définition est inapplicable.

Alors, on peut avoir recours à d’autres outils, et avouons le, le plus simple, c’est la morphologie. Je râle souvent après ceux qui s’amusent à décrire une espèce dès qu’ils observent un variant — ça peut être un écotype, de la plasticité phénotypique, un stade de développement, ou beaucoup d’autres choses; mais je reconnais que c’est la manière la plus simple de faire les choses.

Recent results of our group, comme je le disais récemment, nous ont permis de montrer que (chez Lamellodiscus, des petits parasites de poisson) même quand la morphologie était homogène, il était possible de mettre en évidence des différences dans la morphométrie, plus importante que ce qu’on observe quand il y a de la plasticité phénotypiqueC’est-à-dire, quand des individus génétiquement “identiques” ont un aspect légèrement différent à cause de l’environnement.

Or donc, on sait que chez Lamellodiscus, la morphologie ne tient pas vraiment pour donner des informations sur la systématique. Du coup, comme on suspecte, pour d’autres raisons, que la diversification de ce genre est rapide, il faut se tourner vers la biologie moléculaire.

C’est ce que nous avons fait, et nous avons obtenu une nouvelle phylogénie moléculaire, qui quoique cohérente avec l’ancienne, révèle quelques nouvelles surprises : des espèces clairement poly/paraphylétiquesDont tous les individus ne sont pas des “voisins directs” issus du même ancêtre, où partagent un ancêtre avec d’autres espèces, et surtout pas de cohérence entre la morphologie et les données moléculaires.

Du coup, il faut reprendre la classification de ce groupe, et déterminer ce qui est une espèce. Pour nous aider, je suis allé me promener sur des bases de données de séquences, j’ai récupéré des centaines de séquences de monogènes, que j’ai aligné avec ClustalW (qui a tourné pendant trois jours parce que les alignements n’étaient pas triviaux…), et écrit un script PERL qui permettait de calculer la distance base par base entre chaque paire de séquences (cette partie la est allée un peu plus vite, comprenez une petite heure).

Avec ces informations, on avait de quoi obtenir une valeur moyenne de diversité génétique à différents niveaux taxonomiques chez les monogènes (le groupe auquel appartient Lamellodiscus). Dans notre phylogénie, il nous “suffisait” de dégager des cladesDes groupes d’individus apparentés qui aient des distances moyennes comparables à celles d’espèces, et nous avions une meilleure idée de la systématique de Lamellodiscus!

Nous sommes en train d’écrire le papier (et on est en plein dans la partie frustrante : le papier est écrit, maintenant on le corrige et les paragraphes se déplacent, presque mus par une volonté propre — celle des auteurs senior…). Mais pour me changer un peu les idées, je vais aller présenter ces résultats à Salzburg, dans un atelier sur les approches moléculaires de la diversité génétique dans les populations sauvages et d’élevage, organisé par l’European Science Foundation. Si vous voulez voir la tête du poster, vous pouvez le télécharger à la fin de ce billet. Bonne lecture!

Le mot d’ordre du C@fé des Sciences, vous le savez maintenant, est d’amener un maximum de chercheurs et de doctorants à utiliser le blog comme un outil de diffusion du savoir scientifique. Savoir scientifique doit ici être pris dans son sens le plus vaste : non seulement de la réaction à l’actualité, comme donner son avis, ou offrir une perspective sur des papiers récents dans le domaine qui nous intéresse, mais aussi entretenir un bruit de fond à fort contenu scientifique, dans le souci de diffuser en permanence de la science dans la société. Et bien sûr, ne pas oublier de présenter l’aspect humain de la recherche, et des chercheurs qui la font.

Mon attrait pour le dialogue scientifique, au sens large, c’est à dire entre scientifiques de disciplines différentes (et c’est à ce moment là qu’on entre dans la vulgarisation, dès qu’on ne parle plus à un collègue spécialiste!) aussi bien qu’entre science et société (et réciproquement!) date de la première fois où… je n’ai pas fait de science. C’est en ayant l’opportunité de réfléchir à des questions de socio-économie avec mon approche et mes outils conceptuels de biologie évolutive que j’ai compris qu’un dialogue transversal était important. Et dans le même temps, en découvrant les idées de personnes comme Funtowicz & Ravetz, qui cherchent à estimer la valeur du chant d’un oiseau, en bref en me frottant à la science post-normale par le biais de questions environnementales, que j’ai compris qu’il fallait alimenter un débat sociétal avec des faits scientifiques.

La science post-normale se définit comme une science dans laquelle les faits sont incertains, les valeurs discutables, les enjeux élevés, et les décisions urgentes. Ce qui caractérise cette science, c’est qu’elle introduit un concept de communauté de pairs étendue, et par là même, des faits étendus. Autrement dit, on invite à parler tous ceux qui sont concernés et qui ont quelque chose à exprimer par rapport au sujet, et on utilise tout le matériel théorique et factuel disponible. Le territoire sur lequel règne la science post-normale est celui des grands débats science-société : les OGM, le changement global, et d’autres débats de ce type.

A mes yeux, la vulgarisation doit tenir de cette manière d’aborder la science, en permettant à tous les acteurs d’échanger autour d’idées. Dans un précédent billet, je vous livrais toutes les raisons pour lesquelles je tiens un blog. Aujourd’hui, il me semble important de faire l’exercice inverse, c’est à dire de détailler les raisons qui me pousseraient à ne pas tenir de blog de science. Ou plutôt, pour être exact, toutes les raisons qui font que je ne me limiterai pas à tenir un blog de science, et que je compléterai cette activité par un travail “de terrain”.

Blog de science, où plutôt blog de scientifique (d’autres diraient blog de principe contre blog de forme). Blog de scientifique, parce que si j’utilise le blog avant tout comme un outil pour arriver à mes fins (diffuser un peu de science), c’est aussi un espace dans lequel je me permet une liberté d’expression importante. J’oppose, en quelque sorte, le blog de scientifique au blog de science, dans la mesure ou le blog de science n’est à mes yeux qu’une utilisation de l’outil pour faire passer une information dé-personnifiée. Dans les blogs de science, par exemple, on trouvera The Great Beyond, qui traite d’information scientifique, ou encore… PLoS One! PLoS One est un bon exemple du fait qu’utiliser un support type blog n’assure pas d’être un moyen de diffuser l’information. Les revues à comité de lecture ne participent pas à la diffusion de l’information vers la société, puisqu’elles sont destinées à fonctionner dans le vase très clos du milieu académique, et plus précisément chaque papier circulera dans un petit groupe d’experts. Si l’on veut instaurer un dialogue, il est donc nécessaire de se poser la question des modes de communication alternatifs.

La diffusion de l’information sera donc le fait, soit de personnes enthousiastes ventilant l’arrivée d’une nouvelle information, soit des chercheurs et producteurs de science eux même. Et surtout, il faut s’assurer qu’en plus de diffuser l’information, on en permet la réception optimale.

D’autres se posent la question!

Le premier point tient de “l’écologie” de la communication scientifique. Pour que de l’information passe d’un compartiment à l’autre, il est nécessaire d’établir un contact. On ne peut que déplorer que les chercheurs, dans la grande majorité, n’aient pas cherché à établir ce contact. Cependant, il serait malhonnête de leur jeter la pierre : les opportunités et les outils n’étaient pas aussi nombreux qu’ils ne le sont maintenant. Tenir un blog est un grand pas en avant, mais c’est une action qui trouve ses limites rapidement : n’ont pas accès à l’information ceux qui n’accèdent pas à l’informatique. Le credo actuel de notre ministère est justement 100% de numérique pour 100% des étudiants. Je m’y oppose, pour deux raisons. D’une part, je pense que rien ne permet de mémoriser une information aussi sûrement que de l’écrire, et qu’on travaille beaucoup mieux sur des documents papier. 75% de numérique me semble être un maximum. D’autre part, le contact humain est un moteur important dans l’apprentissage et la compréhension. Il n’y a pas de raison qu’il en soit autrement dans la vulgarisation; rappelons nous un instant que Montaigne disait, dans ses Essais, [je] n’enseigne point, je raconte.

Faisons notre cette volonté de raconter la science, de le faire au coin du feu, du bar, de la rue, ou de toute autre chose à laquelle vous pourrez penser; prenons le soin de ne pas faire que de la publication, en changeant les codes d’écriture. Oublions un instant que quand on parle d’un chercheur, on dit un auteur, et qu’on utilise littérature pour désigner tout ce que la science a produit avant nous. En bref, décollons nous de l’écrit, et sortons des labos — tout au moins, ouvrons les!

Le second point est plus ou moins inhérent au premier. Rien ne remplace le contact direct. Plus de 90% de ce que nous échangeons durant un dialogue face-à-face est non-verbal. Si l’on s’en tient à ce que l’on sait de la compréhension des e-mails, vous aurez reçu correctement environ 400 mots sur les 1020 que compte ce texte jusqu’à la fin de cette phrase!

A partir de ce constat, je pense que la réponse à la question why not blog? que je posais en début de billet est plus claire. Ne pas bloguer, en tout cas ne pas seulement bloguer, parce qu’on peut faire passer un message autrement. Parce qu’on peut aussi travailler à plusieurs “en vrai”, plus efficacement. En enfin, parce que j’ai envie d’une autre forme d’interaction, plus locale, plus humaine.

L’autre jour, je lisais sur un blog pro-Intelligent design bien connu, un “article” à propos des travaux de Richard Lenski. Travaux que je connais assez bien, dans la mesure ou ils font partie des “lectures obligatoires” pour ma thèse, en plus du fait qu’ils soient fondamentalement intéressants — et que tout le monde en parle depuis bientôt 6 mois.

Richard Lenski, pour faire court, travaille sur l’évolution expérimentale d’Escherichia coli, et a conduit une expérience sur plusieurs millions de générations, au cours de laquelle il a vu apparaître de nouvelles fonctions métaboliques (en sélectionnant pour la croissance sur différents milieux). Le travail de Lenski peut donc se résumer à “l’apparition de nouvelles fonctions via l’action du couple sélection/mutation“.

Et ça, tout simplement, c’est le plus gros coup que les créationnistes se soient jamais pris dans la tronche. J’ai applaudi pendant une semaine après avoir fini la lecture du papier. Vous imaginez sans doute que le travail de Lenski a été pris pour cible par les “stars” du dessein intelligent et du créationnsiste, avec à leur tête Andrew Schlafly, créateur de l’odieuse Conservapedia (en voyant les pages sur l’évolution et l’athéisme, il m’a fallu pas loin d’une heure pour me persuader que ce n’était pas un hoax), ou DaveScot. On a vécu un Lenski-gate d’une ampleur assez considérable.

Quel rapport, donc, entre mes visites coupables sur un forum créationniste et cette affaire Lenski, et surtout quel rapport avec le titre de ce billet? J’y viens.

En Juin, DaveScot (qui est vraiment un cas à part…) écrivait que la phrase issue du §1 du papier de Lenski

selection requires heritable variation
generated by random mutation

(soit la sélection requiert une variation héritable générée par mutation aléatoire) était fausse. Ce que dit le papier, c’est que la sélection va éliminer une partie des génotypes — on est dans la définition de Mayr de l’évolution, le changement des fréquences allèliques — issus de la mutation, cette mutation étant source de variabilité.

L’argument opposé est le suivant

Selection operates on any heritable variation whether random or not. That the authors would use the language they did (random variation) and the peer reviewers didn’t notice it is testimony to the chance worshipper bias that pervades evolution research.

Soit,

La sélection opère sur toute variation, qu’elle soit aléatoire ou pas. Que les auteurs utilisent la phraséologie qu’ils ont utilisé (variation aléatoire) et que leurs pairs ne l’aient pas relevé témoigne du biais existant en faveur des adorateurs du hasard, qui pervertit la recherche en évolution.

Il faut noter une chose importante à ce point. DaveScot, membre important d’un important forum sur le dessein intelligent, ne sait pas lire. Le papier de Lenski est on ne peut plus clair, et parle bien de mutation aléatoire (rien n’étant fait pour faire muter les bactéries, les mutations sont équiprobables, et la sélection décide). La variation observée dépend des contingences environnementales, d’autant plus que, s’agissant de capacité à exploiter des sources de carbone, on parle ici de variabilité de niche, mais je ne vais pas vous faire un cours sur le sujet.

Il est donc normal que les référés n’aient pas relevé ce passage, qui au final est un bon résumé du concept de sélection, et de son lien avec la mutation.

Les mutations qui permettent la transition métabolique sont identifiées, et proviennent de mutation aléatoires. Aléatoire, il est important de le préciser, signifie que chaque mutation a la même probabilité de se produire. Ce qui détermine si elle est sélectionnée, c’est l’avantage qu’elle confère à la souche qui la porte (notamment en terme d’invasion de la population). Une mutation désavantageuse vous fait vous éteindre, une mutation neutre va prendre du temps à se fixer, et une mutation qui donne un avantage important a des chances de se fixer dans la population.

La création d’une nouvelle fonction demande donc deux choses : de la variation, et de l’élimination des variants les moins adaptés (soit le duo mutation-sélection). Le fait que la mutation soit aléatoire, par nature, ne signifie pas que la variation est aléatoire. Il existe simplement des choses que vous ne pouvez pas faire en une génération.

Bref, voyant l’erreur manifeste de DaveScot, j’ai pris la peine de me créer un compte, d’aller prendre une douche à la javel (cf. point précédent) et de signaler cette erreur, en reprenant peu où prou ce que j’ai écrit juste avant (mais de manière plus détaillée, références à l’appui, etc.).

C’est là qu’est le rapport avec mon titre. Après quelques échanges de messages, et quand j’ai rappelé mon adhésion au fait évolutif, d’une part, et mon adhésion à l’un des cadres conceptuels l’expliquant (la théorie synthétique), je me suis rendu compte qu’il ne m’était plus possible de participer aux échanges.

Et plus encore, que mes messages avaient été supprimés, les réponses qui y avaient été faites aussi, et les parties de réponses m’étant destinées de même. La Templeton Fondation avait fait la même chose à d’autres.

Pour qu’il existe une controverse, il faut qu’il y ait débat (et soyons clairs, je ne pense pas qu’il existe une controverse évolution - intelligent design, parce qu’il ne peut pas y avoir de controverse entre deux choses qui ne sont pas du même monde. Ce serait comme prétendre qu’il existe une controverse entre statistiques et astrologie). Ce débat, les partisans du dessein intelligent semblent l’appeler.

Seulement voilà, face à de vrais éléments, factuels ou théoriques, la seule réponse qu’ils connaissent est de sortir les grands ciseaux de la censure (et ne nous y trompons pas, les personnes qui maintiennent ce forum sont le mouvement du dessein intelligent, pas simplement une partie annexe de ce mouvement). Il ne peut pas y avoir débat dans ces conditions, et voilà pourquoi de plus en plus de personnes sont persuadées qu’il existe une controverse. D’un côté les scientifiques ne disent rien, ou si peu, ou si mal, et de l’autre, les néo-créationnistes font taire les dissidents, tout en criant à qui veut l’entendre que la science “officielle” (Lyssenko, si tu nous entends…) refuse de débattre avec eux.

J’espère qu’on profitera de l’année Darwin (plus qu’un mois et demi aujourd’hui!) pour mettre un grand coup de pied dans la fourmilière.

Le papier de Lenski, Blount, Z. D., C. Z. Borland, and R. E. Lenski. 2008. Historical contingency and the evolution of a key innovation in an experimental population of Escherichia coli. Proceedings of the National Academy of Sciences, USA 105:7899-7906. est disponible sur son site web (ref. 180). J’en conseille vivement la lecture!

Enro avait consacré un billet aux protocoles expérimentaux vus de l’intérieur, pour montrer à quel point ce qu’on écrit est loin de la réalité. Un récent message de mon ancien camarade de comptoir (et accessoirement, de promo…) Mica, me fait penser qu’il est temps de vous dire aussi la réalité sur le reste du texte.

Pour faciliter le travail des lecteurs, l’écriture scientifique a des codes (et les étudier est respectable, sérieux, demande du travail, et est donc incompatible avec un vendredi soir). Comprendre quand utiliser des phrases comme “of great theoretical and practical importance” représente 75% du travail qu’il faut accomplir pour écrire une publication.

Pour vous aider à y voir plus clair, je propose un petit guide du “scientifiquement correct”, avec sa signification “réelle” juste après, sous la forme du “Si on vous dit …, il faut comprendre …”.

Il est connu depuis longtemps que…
Je n’ai pas pris la peine de chercher la référence originale

… d’une grande importance, autant théorique que pratique …
… qui m’intéresse …

Quoiqu’il ne soit pas possible de fournir des réponses définitives à ces questions, …
Rien n’a fonctionné, mais on a quand même réussi à en tirer un papier, …

Le système expérimental a été choisi pour sa bonne adéquation avec les problèmes étudiés ici, …
Comme le mec du labo d’en face avait déjà tout préparé, …

… une légère fluctuation …
… une rature …

Trois sous-échantillons ont été utilisés pour conduire des analyses plus détaillées.
Les résultats sur les n-3 sous échantillons restants n’ont absolument aucun sens — on les a ignoré.

… manipulé avec une grande précaution …
… n’est jamais tombé par terre, sinon jamais de très haut …

Les résultats typiques sont montrés …
Les meilleurs résultats obtenus une fois sur 30 sont montrés …

La correspondance entre les données et la courbe de prédiction est

• excellente = pas mal
• bonne = pas terrible
• satisfaisante = franchement douteuse
• aussi correcte qu’il est possible = nulle

Correct dans un ordre de grandeur
Faux

Ces résultats feront l’objet d’une autre publication.
Vous ne me coincerez pas la dessus (cette fois)

… notamment les remarquables travaux de Jones…
C’était mon étudiant.

Il est suggéré que / Il semble que / Selon tout vraissemblance
Je pense

La vision classique que l’on a de ce point est que …
J’ai une objection particulièrement brillante que je tiens absolument à caser quelque part …

Il est clair que du travail supplémentaire est requis pour obtenir une vision globale …
Je n’y comprend rien non plus …

…, malheureusement aucune théorie quantitative ne permet encore d’expliquer ces effets.
… et les autres n’y comprennent rien non plus, d’ailleurs.

Nous espérons que ce travail va stimuler d’autres études sur ce thème.
Ce papier est miteux ou presque, mais les autres torchons sur ce sujet ne valent pas mieux.

Nous remercions J. Glotz pour son assistance dans le travail expérimental et J. Doe pour d’intéressantes discussions.
Glotz s’est tapé le travail de paillasse et Doe nous a expliqué ce que ça voulait dire.

That’s all!

Il va sans dire qu’en relisant mes drafts, j’ai eu pas mal de sourires en coin…

Si vous avez des exemples d’autres formulations typiques, je suis preneur!

Le titre de cette note est sans doute un peu obscur. Laissez moi préciser. Ceux qui ont vu la saison 3 de 24 savent que Jack Bauer, le super-flic qui sauve le monde Los Angeles est exposé à un virus très contagieux que des narco-traficants utilisent pour faire pression sur le gouvernement.

Quand je parle de virus très contagieux, je pèse mes mots. Il faut comprendre très contagieux au sens “série télé”, ce qui veut dire… très contagieux. On a droit à une description de quelques caractéristiques du virus, histoire de mettre l’auditeur dans l’ambiance.

Le temps d’incubation non contagieuse est de 14 heures. La mort survient entre 6 et 10 heures plus tard. Les prédictions sont : 200 cas en 24 heures (en introduisant une souche unique), et 9% du conté de Los Angeles atteints après une semaine.

A ce moment là, 99% des téléspectateurs se disent Ca fait peur. Le petit 1% qui reste — dont je fais partie — se dit Hey… Attend voir, et attrape un bloc notes.

En fait de bloc note, soyons honnête, j’ai attrapé R, le package simecol, et un bouquin d’épidémiologie qui traînait sur mon bureau.

Ce que j’avais en tête? Essayer de modéliser la dynamique infectieuse, à partir des quelques informations disponibles. En utilisant un modèle qui ressemble à celui (de type SI) que j’ai présenté dans ma dernière note, et qui est présenté juste ci-dessous.

Ce modèle est de type SEI, c’est-à-dire Susceptible, Exposed, Infected. Un individu commence par être sain, puis exposé au virus, et enfin infecté. J’explique rapidement les paramètres.

? est la mortalité liée au virus. ? est le taux de mortalité naturelle (et le taux de natalité aussi, puisque sur une semaine, ça ne change pas énormément — il est beaucoup plus faible que les autres paramètres). ? est le taux d’exposition, que j’ai défini en considérant qu’on avait à faire à de l’action “de masse”, c’est-à-dire qu’il varie en même temps que la population totale, et que le pourcentage d’individus atteints dans la population totale.

Comme vous avez bien suivi la dernière note, vous aurez commencé dans votre tête à reconstruire les équations de ce système, et vous aurez trouvé le résultat suivant :

Remarquons déjà qu’on fait une hypothèse forte : il n’y a pas de possibilité de survivre à l’infection. Autrement dit, quand vous êtes infectés, vous êtes certains de passer soit par le cas “mortalité naturelle” (mais avec mes paramètres, vous avez peu de chances), soit par la case “mortalité induite”, c’est-à-dire de succomber à l’infection.

Autre chose : j’ai simplifié un peu la formulation de dS/dt, pour alléger l’écriture. Vous aurez remarqué que comme on gagne autant qu’on perd à chaque pas de temps (?•S), le marquer deux fois n’est pas vraiment nécessaire.

On peut maintenant passer à la partie “implémentation” du modèle. Pour commencer, quelques données. On nous parle, dans la série, du comté de Los Angeles, que Wikipédia estime à 10.245.672 habitants. Et on introduit 1 individu infecté. On peut maintenant fixer les paramètres d’après ce qu’on connaît de la dynamique épidémique.

Nous allons prendre des journées (24 heures) comme pas de temps (pas pour la simulation en elle même, dans laquelle nous allons travailler avec 10^-3 heures, mais pour fixer les paramètres). La phase d’incubation dure 14 heures, soit 14/24 de notre pas de temps.

Une chose à gérer est que les périodes exposé/infectieux ne correspondent pas exactement aux périodes incubation/symptomes. Pour faire simple, on va estimer que ces deux périodes sont confondues (et en plus, on ne dispose pas des données pour faire mieux).

Donc, on sait qu’on passe du statut exposé à infecté avec une probabilité de (24-14)/24, soit 3/12, soit encore 1/4 (valeur de ?). Si la mort survient en environ 6 heures, on va fixer ? à (24-6)/24, soit 18/24, soit encore 3/4.

Pour le calcul de ? il est fait à chaque itération, d’après la formule

où ? est fixée à 1.1 (ad hoc).

Pour vérifier si les paramètres sur la dynamique d’infection qu’on nous donne sont recevables, il suffit de faire tourner le modèle pendant neuf jours, et de regarder les résultats (code R sur demande, attention au pas de temps pour l’intégration numérique, ça peut prendre pas mal de temps — pour ce que c’est).

Commençons par le nombre total de pertes au cours du temps, dans le graphique ci-dessous.

Vous remarquerez qu’à 24 heures, on est bien aux environs de 200 cas, et qu’après 150 heures (soit une petite semaine), on atteint déjà les 10⁶, soit 9% de la population de départ environ.

Si vous voulez regarder plus attentivement la variation de la population, vous pourrez voir un effet d’emballement à partir de ce moment, qui amène la population à s’éteindre (parce que plus il y a d’individus infectés, plus il y a de nouveaux cas créés).

Pour preuve (les couleurs sont les même que dans le modèle) :

Je tiens à préciser qu’il aurait fallu apporter des subtilités à ce modèle (comme une dynamique spatiale, par exemple), puisque si le virus se retrouve dans une ‘poche’ sans possibilité d’infecter de nouveaux hôtes, il va rapidement s’éteindre. Mais je n’avais pas le temps…

Pour conclure, qu’est-ce qui fait que ce virus est aussi performant?

Pour commencer, son cycle est très rapide. Pour information, la rougeole est latente entre 6 et 9 jours, et contagieuse pendant une semaine environ, et on peut y survivre. Dans le cas de ce virus théorique, tout est réglé en 24 heures maximum, et la majorité de ce temps est consacré à de la phase infectieuse (les 6 premières heures sont de la pré-incubation, ce qui laisse 18 heures pour se disséminer, avant de tuer l’hôte très rapidement).

Ecologiquement, il y a une densité de population importante, qui permet au virus de se répandre très facilement. Pour résumer, phase contagieuse longue, mort rapide, et conditions de propagation optimales.

Sur ce, je vais regarder la fin de la saison finir ma biblio…

Darwin lui même ne le disait pas, du moins pas avant la 5^ème édition de l’Origine des espèces, mais on peut résumer l’évolution au survival of the fittest, c’est à dire à la survie des plus adaptés à leurs conditions de vie (question bonus, sans utiliser google, qui a parlé de Survival of the fittest, et combien de temps après Darwin?).

Concrètement, ça veut dire quoi, la survie du plus adapté? Et, n’ayons pas peur d’être pragmatiques, ça se mesure comment?

J’ai déjà parlé dans différentes notes sur la sélection sexuelle — par exemple — et j’avais probablement généralisé de manière affreuse en vous présentant tout ce concept comme “l’espérance des petits-enfants”, autrement dit, le nombre moyen de descendants de vos descendants.

Cette définition est vraie, mais elle s’applique beaucoup aux grosses bêtes, et peu aux pathogènes (de manière générale, beaucoup d’outils conceptuels en biologie, et en évolution, sont “grosses-bêtes-centrés”, si je puis me permettre l’expression).

Comment on va bien pouvoir appliquer ça aux pathogènes?

Commençons par parler de modélisation, si vous le voulez bien. Puisque la plupart du temps, la fitness (c’est-à-dire le niveau d’adaptation, ou pour être exact, la valeur adaptative) est mesurée via des proxys — des mesures indirectes.

Dans le cas d’un modèle, en revanche, on va pouvoir mesurer cette valeur de manière directe (analytique), puisqu’on sait ce qui se passe (étant donné qu’on en décide…). Pour simplifier les choses, nous allons imaginer le modèle tout simple ci-dessous.

Avant que vous ne partiez en courant, laissez moi vous expliquer comment il fonctionne, vous allez voir à quel point c’est trivial.

Pour commencer, les deux grandes cases grises correspondent à deux états possibles pour les hôtes d’un pathogène. S pour sain, et I pour infecté. On pourrait prévoir des résistances (modèles SIR), des phases d’exposition avant l’infection (SEI(R)), et enfin des pertes de résistance (S(E)IR-S), ainsi que d’autres subtilités dont je vous passe le détail. Ce modèle est à peu près pertinent si on regarde de manière très simple ce qui arrive à une bactérie attaquée par un phage qui va la tuer.

Les flèches rouges indiquent des proportions d’entrée ou de sortie des compartiments. Par exemple, le N en entrée indique que le taux de nouveaux individus sains à chaque pas de temps est de NS. En contrepartie, MS individus meurent, et CS sont infectés. Dans les infectés, MI meurent “naturellement”, et VI meurent suite à l’infection. La perte nette en individus infectés, à chaque pas de temps, est donc de (M+V)I.

Les paramètres sont donc : N pour la natalité, M pour la mortalité, C pour la capacité infectieuse, et V pour la virulence.

On peut s’amuser à écrire les équations de ce système, qui donnent, à chaque pas de temps, qui donnent dS et dI en fonction du temps.

Oui mais, me demanderez vous, qu’est-ce que ces équations qui n’intéresseraient que les matheux de l’assistance si elles étaient suffisamment subtiles pour intéresser qui que ce soit, ont à voir avec notre question de départ, qui je le rappelle, est “qu’est-ce que la fitness pour un pathogène”?

Vous voyez bien que dans notre modèle, il est difficile de prévoir le nombre de “petits enfants” d’une particule virale (imaginez qu’on regarde un bactériophage T4 qui s’amuse à décimer des E. coli). Il faut donc trouver une autre mesure de la fitness pour ce type de ce système. Et c’est la que Anderson & May interviennent.

Nos deux nouveaux amis ont proposé de définir la fitness comme étant le R₀, plus communément appelé (par un souci évident d’économie d’énergie quand on communique) le basic reproductive rate, soit “taux de reproduction basique”.

Pour faire simple, il s’agit du nombre de nouveaux cas provoqués par une unique particule infectieuse. Autrement dit, un R₀ de 4 indique que chaque virus provoquera quatre nouveaux cas.

Et ce paramètre est assez facile à calculer dans notre modèle. On sait comment varie I au cours du temps, il suffit donc de dire que R₀ est

ou ? est tout simplement le nombre de particules virales présentes à un temps t. Il se trouve, me ferrez vous remarquer, qu’il n’existe pas de variable ? dans mon modèle. En effet, si on peut calculer le nombre total d’hôtes (S+I), il n’est pas possible de calculer ? de manière explicite.

J’ai fait le choix de ce premier modèle parce qu’il est facile à représenter graphiquement. En utilisant un modèle ou on exprime le nombre de particules virales de manière explicite, on peut avoir une définition plus correcte de la fitness. Je tiens à prévenir que ça va devenir plus délicat à suivre, d’un point de vue mathématique, si ça fait longtemps que vous n’avez pas pratiqué…

Construisons un modèle qui nous expliquera comment le nombre de bactéries et de virus évolue au cours du temps.

Pour les bactéries, c’est simple, on va résumer ça à

dB/dt = capacité à exploiter la ressource - mortalité liée au virus

Et pour les virus, ça devient un peu plus compliqué, mais rien de bien grave :

dV/dt = production de descendance - compétition - dégradation des particules virales

Ca ressemble furieusement au modèle sur lequel je travaille en ce moment, et dont les équations ressemblent (vous avez la version très light) à

Laissons tomber la partie concernant dB/dt, pour nous concentrer sur les termes de dV/dt (puisqu’on veut la fitness du pathogène). Rien de très compliqué, mais identifions un peu à quoi ils correspondent.

? est le nombre de particules virales produites à chaque génération. ? est la capacité à exploiter les bactéries, ? est la mortalité naturelle des virus, et C est une constante qui gère le niveau de compétition dans la population. L’indice i indique qu’on considère plusieurs souches de virus, vous allez vite comprendre en quoi c’est important.

Si on revient à ce que je vous ai dit d’Anderson & May, vous allez me dire que calculer R₀ est facile, puisque ça revient à écrire

soit

Seulement, vous êtes des lecteurs attentifs, et des biologistes de grand talent, et vous aurez remarqué qu’il y a un léger problème dans cette formulation : les termes “non adaptatifs”. Quel que soit l’adaptation du virus à sa bactérie, les termes de mortalité naturelle et de compétition ne changent pas.

Vous vous replongez alors dans la lecture des papiers d’Anderson & May (attention toutefois, certains sont de May & Anderson!), pour vous rendre compte qu’ils avaient déjà pensé à ce problème : le R₀ se calcule en absence de contraintes de type densité-dépendance, c’est à dire en excluant les termes de compétition. Pour être encore plus exact, et je ne le précise que pour faire frissonner de manière quasi érogène la fibre théoricienne qui sommeille en chaque biologiste, le R₀ ne tient compte que de la valeur reproductive nette sensu Fisher. Pour les non-Fisheriens, ça veut dire qu’il faut aussi enlever ?; mais ça fait toujours cultivé de placer un sensu, ça fait tout de suite “celui qui maîtrise”. On est peu de choses.

Donc, on finit par écrire

Suis-je satisfait de cette notation?

Oui, elle est simple, et je peux calculer mon R₀ sans problème! Mais biologiquement, qu’est-ce qu’elle signifie?

Cette valeur adaptative est celle qui existe dans “le monde des bisounours”, en absence de compétition. Dans la vraie vie, et c’est pour ça que le modèle que je vous présente permet d’avoir plusieurs souches, vous allez être en compétition pour la ressource avec les autres.

Et il y à la une question importante : qu’est-ce qui est signifiant? La valeur adaptative “potentielle” (le R₀ d’Anderson & May), ou celle “accomplie”, qui tient compte de la compétition? Autrement dit, qu’est-ce que ça veut dire, être the fittest?.

Je ne vais pas répondre ici. On pourrait discuter des heures entières sur ce point, et ce n’est pas l’objectif de ce billet — je peux vous le divulguer maintenant : comprendre que ce qu’on mesure est important, mais que la façon dont on le mesure l’est au moins autant — du tout. Mais la discussion est ouverte en commentaires!

La useR! conference 2009 a lancé un Call for papers. J’en ai soumis un qui porte le doux nom de “Meaningful representation of multivariate analysis output in R : how to solve the trade-off between amount of information and readability?”, et qui se concentrera sur comment avoir des résultats plus parlants qu’en utilisant les solutions out of the box des packages. A ce propos, si vous avez des données qui se prêtent à l’analyse multivariée, et que vous ne les exploitez plus, je suis intéressé.

Jean Staune (secrétaire général de l’Université Interdisciplinaire de Paris, passant le plus clair de son temps à introduire de la religion dans la science) était hier en conférence à l’Université Claude Bernard, à Lyon, dans le cadre de l’UE de Sciences Humaines et Sociales de la première année de médecine. Son livre — vers lequel je ne fais pas de lien — fait partie des lectures obligatoires dans le cadre de cette UE. Cette situation est assez complexe. Pour Jean Staune, la situation est claire, il devient légitime dans les universités. Je ne serai même pas surpris qu’il s’invente un poste de maître de conférences à l’UCLB, comme il l’a fait pour celui d’HEC. Passons.

La première question que je me suis posé est toute simple : qu’est-ce qui motive un comité pédagogique, composé de scientifiques d’un très bon niveau, à inviter Jean Staune? Le seul moyen de le savoir était de leur demander. La réponse que j’ai eu est simple : il s’agit de “porter le regard des futurs professionnels de santé au delà de l’horizon”, et débarrasser la médecine de sa froideur et de son scientisme. Face à ce constat, il serait malvenu de s’offusquer de la dimension pluridisciplinaire de l’enseignement.

Tout cela est bien, mais ne répond pas à la question “pourquoi lui?”. D’après mon interlocuteur, “il réalise un travail d’une certaine ampleur que l’on ne peut pas taxer d’invalidité a priori“. Ce type d’argument me fait hurler à chaque fois. Vous pouvez travailler avec acharnement sur quelque chose sans avenir, où même sur quelque chose de mauvais, votre travail n’en est aucunement plus recevable. Sans quoi il faudrait, sur la base de la quantité de travail fournie, inscrire au programme des UE telles que “Biologie totale” et “Intelligent design”. La présence de Jean Staune comme intervenant dans une UE serait donc à attribuer au fait que les “sectarismes et autres extrémismes” n’ont pas leur place à l’UFR de médecine. Bien… A quand la biologie totale, donc?

Plus sérieusement… Je comprend tout à fait — et je l’admire — la volonté de pluridisciplinarité. J’ai eu le malheur de côtoyer des personnes qui n’avaient jamais rien vu d’autre que leur domaine de compétence, c’est particulièrement invivable. Mais s’abriter derrière la diversité pour offrir une tribune à Jean Staune est risible. Diversité ne signifie pas tout et n’importe quoi. Il me semblait qu’il s’agissait de l’ensemble des points de vue recevable dans un domaine donné. J’ai manifestement tort.

Comme je l’écrivais récemment, ailleurs, il est vrai que les médecins n’ont pas vocation à être des scientifiques — dans la mesure ou ils ne font pas la science, ils l’utilisent. Mais cela justifie t’il l’exposition à quelqu’un d’aussi épistémologiquement discutable que Jean Staune? Je ne le pense pas. Et encore moins quand il s’agit d’étudiants de première année, sortant du lycée — pendant lequel on les a forcé à ne pas penser par eux même — et prêts à croire tout ce que “l’autorité” enseignante leur raconte.

Faut-il pour autant interdire les conférences de Jean Staune? Absolument pas. Il est nécessaire de l’inviter, et de mettre en face de lui des personnes qui ont le potentiel de répondre. Des scientifiques formés, qui ont une idée de comment la science fonctionne, et capables de reconnaître un argument et un sophisme quand ils en voient un. Autrement dit, pas des étudiants en première année de médecine.

L’erreur de Jean Staune, qui fait qu’à mon sens il n’a pas à participer à une formation scientifique, est qu’introduisant de la religion — donc de la croyance — dans la science, il sait par avance ce à quoi il veut aboutir. Et quand on sait ce à quoi on veut aboutir — autrement dit, quand la conclusion fait partie des attendus — on a peu de chances de tomber à côté; ce travers a été reproché à certaines méthodes de phylogénie, par exemple. En excluant le doute de son approche, Jean Staune franchit la frontière qui le place hors du champ de la science. Il n’a donc plus aucune légitimité à venir enseigner dans une filière scientifique — au passage : s’il lui prenait l’envie d’intervenir par chez moi, tout illégitime qu’il soit, il y a de forts chances que vous me trouviez dans l’amphi.

Ses positions sur Darwin sont un exemple frappant de pourquoi il ne faut pas le prendre trop au sérieux — tant qu’il ne fait pas de mal, comme je craint qu’il ne l’ai fait à Lyon. Ces positions portent sur… Darwin. Pas le Darwinisme, ni les théories subséquentes. Mais sur la théorie énoncée par Darwin lui même. Si jamais il à fait l’effort de lire d’autres évolutionnistes — à part sa simplification de la théorie de Kimura, risible — rien n’en transpire dans ses écrits. Pour faire un parallèle, vous pourriez “faire du Jean Staune” en critiquant la pharmacologie, en vous basant sur ce qu’on en savait il y a 200 ans — mauvais exemple, il y a probablement plus à critiquer maintenant…

Mais au final, ce n’est pas véritablement de sa faute. Parce qu’il a réussi à me convaincre que son domaine d’expertise se limitait au sophisme. Ses discours sur la biologie évolutive montrent une abyssale méconnaissance du sujet. Quand il présente une situation, en montrant à quel point le Darwinisme ne suffit pas à l’expliquer, vous pouvez être sûr qu’une explication existe, que toute personne avec un minimum de culture en biologie évolutive est capable de vous trouver en trois minutes.

Pour être bref, je ne sais pas s’il s’agit d’incompétence, de mauvaise foi, ou d’un subtil mélange des deux. Et je n’ai pas envie de le savoir, parce que quelle que soit la cause des erreurs de Jean Staune, elle est enfouie sous du fondamentalisme religieux. Ses discours devraient se limiter aux églises, et n’ont rien à faire dans les université - à l’exception de celle qu’il dirige.

J’utilise tous les jours un certain nombre de programmes, pour faire tout ce qu’il est à peu près obligatoire de faire quand on est un scientifique (boire du c@fé ne compte pas). La vraie question est : combien de ces outils me laisseraient vraiment handicapé si on me les enlevait…

J’ai donc décidé de faire une sélection des 5 outils que j’utilise sur une base quasi-quotidienne, et qui me rendent la vie un peu plus facile…

BibDesk

Mon top 1, le premier que je lance le matin en arrivant, et celui que je ferme en dernier le soir. BibDesk est tout simplement le meilleur logiciel de gestion de bibliographie que j’ai rencontré. BibDesk permet de chercher directement des bases de données comme PubMed, Google Scholar, et le Web of Knowledge. Il récupère automatiquement les références, il est open-source, il range les PDF, et on peut l’utiliser avec Pages — en plus de LaTeX, pour lequel il est conçu.

BibDesk propose aussi des outils de recherche efficaces, des dossiers intelligents (qui me permettent, par exemple, de savoir quels papiers j’ai déjà imprimé, lesquels je dois lire rapidement, et ceux pour lesquels je n’ai pas de version PDF. Il indexe le contenu des PDF pour chercher directement dans le corps du texte par la suite. BibDesk se chargera aussi d’envoyer les fichiers PDF par mail si vous avez besoin de le faire…

R

R est le logiciel de… de quoi au fait? On peut lui faire faire à peu près tout ce qu’on imagine. Des statistiques, bien sûr, mais aussi de la phylogénie, de l’analyse de séquences, de la modélisation écologique, et bien d’autres choses encore…

Il y a une communauté importante autour de ce logiciel, et de plus en plus de laboratoire s’y mettent. Trouver de l’aide ne pose pas de problème, et on peut réellement faire des choses complexes. La modularité de R, le fait que les fonctions des différents packages soient cohérentes entre elles, font qu’il est facile de “détourner” l’usage premier, pour faire totalement autre chose — par exemple, récupérer des fonctions d’un package de phylogénie pour faire des analyses sur de la morphométrie…

R a des capacités graphiques impressionnantes — même si il manque un bon guide francophone sur le sujet, mais ça va venir… — et peut exporter dans des formats éditables par de nombreux outils (notamment en PDF, qu’on peut ouvrir avec des logiciels de dessin vectoriel).

QuickSilver

Quicksilver a changé ma façon de voir les choses. Vraiment. Depuis que je l’ai installé, j’ai laissé tombé le Dock et Spotlight. En appuyant sur Ctrl-Espace, et en tapant les premières lettres du nom d’une application, ou autre chose, ce petit programme me propose différentes actions (lancement, ouverture du document, etc).

Le gain de temps peut ne pas sembler évident, et pourtant, une fois qu’on a pris le coup, on se retrouve à ne plus utiliser — ou très peu — la souris. Je suis un fan absolu du ‘tout au clavier’, ce qui explique sans doute mon attrait pour Quicksilver.

Quand on switche entre plusieurs programmes, notamment pour faire de la phylogénie (SeaView pour les séquences, ClustalX, TextWrangler pour mettre en forme, PAUP pour les analyses, etc), l’intérêt de ce tout petit programme devient vite évident.

TeXshop + TexLive

Texshop est un éditeur pour LaTeX particulièrement puissant. La fonction qui m’a fait l’adopter de manière définitive est sans doute la synchronisation entre le PDF produit et le document source. En cliquant à un endroit du PDF, vous pouvez surligner les mots correspondants dans le document source, et inversement. Ca devient une killer feature dès que vous corrigez un document long à partir de tirages papier, croyez moi…

On peut facilement définir des macros, il propose par défaut des templates réutilisables, et beaucoup d’autres petites fonctions qui le rendent vraiment utile quand on travaille beaucoup avec LaTeX. Sans compter qu’il démarre vraiment rapidement…

TeXshop intègre aussi une palette LaTeX conséquente, et quand on à la flemme de retenir les codes pour les symboles mathématiques, les flèches, les matrices, c’est rassurant de savoir qu’on à tout à portée de clic.

MobileMe

Here we are, à la fin du Top 5, avec un outil que j’ai découvert cet été : MobileMe. Je l’utilise principalement pour la fonction de synchronisation des notes de Mail.App, le logiciel de Mail d’Apple, et surtout en tant que disque réseau : mes documents sont mis à jour de manière quasi-continuer avec la version sur le serveur, ce qui me permet de travailler sans redouter le plantage, et d’avoir accès à mes fichiers même quand je ne suis pas à côté de mon portable.

Les fonctions de partage de l’iDisk permettent aussi de partager de gros fichiers avec d’autres personnes, plus facilement que par mail. Apple fournit aussi un espace de stockage web, qui peut servir à héberger une page perso. MobileMe permet de synchroniser l’agenda, les contacts, etc, et fournit un webmail assez intuitif — que je n’utilise pas…

Moleskine!

Sans aucun doute ce que j’utilise le plus souvent. Le légendaire petit carnet noir avec son marque page et le rabat dans la couverture. Qui tient, on dirait que c’est fait exprès, parfaitement dans une poche. De quoi prendre des notes sur les papiers quand on est dans le train/bus/tram, noter des idées en vrac, préparer un design expérimental, ou écrire des hypothèses.

Je l’utilise pour faire une liste des questions à aborder quand je vois quelqu’un, pour noter mon workflow dans les dernières pages, et pour, de manière générale, noter ce à quoi je pense quand je prétend que ça puisse avoir de l’importance plus tard (en général après le moment ou je l’aurais oublié). C’est probablement à ce petit carnet (et à ses semblables rangés dans une étagère) que je dois le plus, sur leurs pages que j’ai le plus avancé dans ma réflexion. Voilà l’objet que je donnerai aux étudiants si j’avais à choisir…

Et vous?

Voilà ma liste, mon kit de survie en milieu laboratin. Quelle est la votre? Quels sont les logiciels/outils que vous utilisez pour vous simplifier la vie, ou pour éviter de perdre du temps?

L’existence et l’importance du transfert latéral de matériel génétique entre les bactéries est connu depuis longtemps (Lan et Reeves, 1996; Ochman et coll., 2000). Cette phrase toute simple cache en fait une vérité complexe : les bactéries sont capables de s’échanger des gènes entre elles, ce qui nous gène considérablement au moment de reconstruire une phylogénie. Au lieu d’évoluer sous forme d’arbre, le fameux tree of life, les bactéries ont tendance à former des réseaux, avec des ponts qui relient les souches qui se sont échangé des gènes. L’échange de matériel génétique (lateral gene transfert) est une force majeure de l’évolution bactérienne, en plus d’être un sujet fascinant.

Les bactéries, comme un nombre incalculable d’autres êtres vivants, ont des bio-aggresseurs viraux, qu’on appelle phages. Pour ceux qui ne sont pas familiers avec le sujet, disons simplement qu’un phage peut avoir deux types de comportements : soit il entre dans la bactérie, se divise, et sort en laissant derrière lui une bactérie détruite (il est lytique), soit il intégre son génome dans celui de son hôte, et laisse sa descendance se former (il est lysogénique). Les génomes des phages lysogéniques sont détectables dans les génomes bactériens.

Plusieurs travaux rapportent l’existence de prophages en quantité importante dans les génomes bactériens, sans nécessairement poser de questions sur le potentiel rôle adaptatif de ces séquences. Canchaya et coll. (2003) insistent sur le fait que les gènes des phages sont sélectionnés pour une efficacité de réplication importante — l’éternel compromis transmissibilité/pathogénicité. L’intégration de gènes de phages dans les bactéries (prophages) peut donc conférer aux hôtes un avantage sélectif non négligeable : si une bactérie intégre un gène lui permettant de recopier plus d’ADN, plus vite, elle fera plus de descendants (modulo la fiabilité de cette nouvelle protéine, qui doit ne pas accumuler de mutations); ces gènes de phages sont susceptibles de se répandre plus rapidement dans une population bactérienne : le phage augmente ainsi la fitness de son hôte!

La récupération de gènes viraux par les bactéries ne se limite pas aux gènes de réplication. Nakayama et coll. (2000) rapportent que Pseudomonas aeruginosa a dérivé un cluster de gènes des phages P2 et phi – codant des protéines de la “queue” du phage, la “clef” avec laquelle il ouvre la bactérie – en bactériocines (des antibiotiques produits par les bactéries). Herman et coll. (1993) ont montré que la balance lytique-lysogénique dans le système Escherichia coli-lambda est sous la dépendance de deux gènes (ftsH et hflB), présentant une homologie très importante. ftsH est une protéase impliquée dans le maintien de l’intégrité membranaire, et hflB est un régulateur de la protéine virale C2. Le développement de la bactérie et le type de cycle du phage sont effectués par la même protéine.

Mais les exemples précédents viennent de phages qui ne sont pas nécessairement lytiques…

Si les phages sont susceptibles de conférer un avantage sélectifs aux bactéries hôtes quand leur cycle est lysogénique, cet avantage est perdu dans le cas d’un cycle lytique à la fin duquel la bactérie hôte est détruite. Cependant, les phages ont la capacité d’exciser de l’ADN bactérien et de l’incorporer à leur génome (c.f. Canchaya et coll., 2003 et références), favorisant le transfert horizontal de gènes entre différentes souches bactériennes. En milieu naturel, l’abondance relative des phages étant très supérieure à celle des bactéries (jusqu’à 10 fois en milieu marin, c.f. Wommack et Colwell, 2000), cette modalité de transfert de gènes est susceptible d’avoir une grande importance dans l’évolution à court terme des bactéries.

Et les conséquences sur l’évolution des phages?

Concernant l’évolution des phages, Nakayama et coll. (1999) proposent que le phage phi-CTX soit un phage P2 adapté à P. aeruginosa. Une des certaines des séquences de ce phage, notamment impliquées dans la lyse, ne se retrouvent pas dans le génome de P2 : leurs plus proches homologues sont des gènes codant des enzymes lytiques de différentes bactéries Gram-positives. Il est a noter que la présence de fragments de gènes de bactéries Gram-positives semble indiquer que le phage phi-CTX aie pu au cours de son évolution utiliser un hôte de ce type. Autrement dit, en allant “emprunter” des gènes à différentes bactéries, le phage va pouvoir acquérir de nouvelles fonctions! 

Digression en passant : les tenants du dessein intelligent nous rebattent les oreilles de l’observation selon laquelle le vivant évolue en ajoutant des “briques”, permettant de réaliser une nouvelle fonction; cette observation serait bien la preuve que quelqu’un à conçu ces briques, comme en biologie synthétique. Le transfert latéral de gènes est un des exemples dans lequel on observe effectivement l’ajout de briques, qui correspondent, comme on me le faisait remarquer ce matin encore, à des mutations de taille très importante. Seulement, le phage ne découpe pas une brique. Il capture un morceau de génome bactérien, qui, si il lui confère une fonction avantageuse en terme de fitness, et que le coût associé est inférieur au bénéfice retiré, est conservé dans les générations suivantes. On est loin de la conception par un agent intelligent, fin de la digression.

Il existe certains cas dans lesquels des gènes bactériens portés par le phage sont susceptibles d’augmenter sa fitness. Lindell et coll. (2005) montrent que certains phages – y compris lytiques – de cyanobactéries portent le gène psbA (codant la protéine D1 du photosystème II, qui a la fâcheuse caractéristique de se dégrader très rapidement, ce qui ne serait pas un problème majeur si elle n’était pas un des éléments principaux de la photosynthèse…) ou d’autre gènes high light inducible (protégeant le photosystème bactérien contre les radiations lumineuses trop importantes). La protéine D1 est caractérisée par un turn-over rapide, et est nécessaire au métabolisme de la bactérie. En en portant une copie fonctionnelle dans son génome, le phage permet que la photosynthèse de son hôte soit maximale, condition nécessaire à une réplication maximale pour… le phage. Le phage supplémente le métabolisme de son hôte afin d’augmenter sa propre fitness. Mes anciens collègues de Banyuls ont aussi trouvé des gènes communs entre un picoeucaryote photosynthétique et son phage, je serai curieux de voir le rôle fonctionnel de ces gènes…

Sullivan et coll. (2006) ont montré, toujours pour des cyanobactéries, que les gènes du photosystème II des phages étaient dérivés des gènes bactériens, et qu’on observait une spécificité assez importante (les gènes des phages sont dérivés des gènes de leurs hôtes). La prévalence de ce mécanisme est importante : 88 % des phages portent psbA, et 50 % portent à la fois psbA et psbD. La plupart des phages présentant ces deux gènes ont des spectres d’hôte plus importants que les phages apparentés ne portant aucun ou un gène de photosystème unique, renforçant l’idée que les phages portant des gènes du métabolisme de l’hôte peuvent être avantagés – où que le facteur limitant l’acquisition de nouveaux gènes par le phage est son spectre d’hôte. Quand des séquences partagées ont été cherchées sur des isolats prélevés sur le terrain, la diversité obtenue a été importante, ce qui semble indiquer que des événements de ce types sont susceptibles de se produire de manière indépendante — le fait que ces transferts indépendants soient sous contrôle environnemental demande d’être testé.

Un travail plus récent de Lindell et coll. (2007) permet de montrer que, bien que le génome du phage soit transcrit de manière globalement linéaire durant l’infection, certains gènes du métabolisme de l’hôte présents dans le génome du phage font partie du même cluster d’expression, et ce malgré leur séparation physique. La majorité des travaux montrant un impact positif sur la fitness du phage lié à la présentation dans son génome de gènes du métabolisme de l’hôte ont été réalisés sur des phages lytiques de cyanobactéries, mais rien ne dit que ce phénomène ne se retrouve pas dans d’autres systèmes. Il est notamment intéressant de se demander si le phage ne peut pas, dans son propre intérêt, “protéger” son hôte dans certains environnements… Mais ceci est une autre histoire…

Disclaimer : Cette note est adaptée d’une mini revue de littérature que j’ai fait sur le sujet dans un cadre plus “formel”, d’où le ton un peu raide et les multiples pincettes prises qui caractérisent souvent les textes scientifiques. Je remercie Harald Brüssow pour notre discussion qui a en partie inspiré cette note.

Références