< Terug naar vorige pagina

Project

Virale evolutionaire analyses als vergrootglas op de populatiedynamieken van een parasiet

Snel evoluerende pathogenen kunnen worden gebruikt om de hedendaagse populatiestructuur en de recente demografische geschiedenis van hun genetisch uniforme gastheren te bestuderen. Omdat bacteriële/virale evolutie zich over maanden of jaren kan manifesteren, kunnen bacteriën/virussen ons inzichten verschaffen in de evolutie van de gastheer die niet duidelijk blijken uit de genetische gegevens van de gastheer, en die anders onmogelijk te verkrijgen zouden zijn. Hier willen we het concept van 'virussen als genetische tags van hun gastheer' toepassen en - voor de eerste keer - evolutionaire tijdschalen van een virus, hier het Leishmaniavirus 1, gebruiken om inzichten te verwerven in de populatiedynamiek van, een door een vector overgedragen ziekteverwekker, Leishmania braziliensis. Ten eerste zullen we de geografische verspreiding van Leishmaniavirussen in Zuid-Amerika onderzoeken door retrospectief 503 Leishmania-isolaten te screenen en te sequeneren. Ten tweede zullen we de spatio-temporele schaal van de co-evolutionaire geschiedenis tussen beide soorten (het virus en de parasiet) onderzoeken. Tenslotte zullen we a.d.h.v. populatie- en landschapsgenomische analyses de populatiestructuur van L. braziliensis karakteriseren en gebruik maken van fylogeografische en fylodynamische methodes om de spatio-temporele evolutie van Leishmaniavirussen in Zuid-Amerika te modelleren. Door de evolutionaire geschiedenis van deze twee symbiotische soorten op elkaar af te stemmen, zal onze unieke benadering belangrijke inzichten opleveren in de specifieke bioklimatologische, ruimtelijke en milieufactoren (alsook de meer recente klimaatsverandering en ontbossing) die de verspreiding van een zoönose in de loop van de geschiedenis hebben beïnvloed.

Datum:30 nov 2021 →  Heden
Trefwoorden:Genomics, Population genomics, Landscape genomics, Leishmania, Leishmaniavirus, Bioinformatics
Disciplines:Analyse van next-generation sequence data, Bio-informatica van ziekten, Biogeografie en fylogeografie, Moleculaire evolutie, Populatie, ecologische en evolutionaire genetica, Parasitologie
Project type:PhD project