Thèse Adaptation au Micro-Environnement et Diversité Génétique dans la Régénération Naturelle de Peuplements Forestiers Gérés de Chêne et de Hêtre H/F - Université de Bordeaux

Établissement : Université de Bordeaux
École doctorale : Sciences et environnements
Laboratoire de recherche : BIOGECO - BIOdiversité, Gènes & Communautés
Direction de la thèse : Olivier LEPAIS ORCID 0000000261029478
Début de la thèse : 2026-10-01
Date limite de candidature : 2026-05-27T23:59:59

La régénération forestière est une étape critique au cours de laquelle un pool génétiquement diversifié de semis est soumis à une mortalité aléatoire et à une sélection par le microenvironnement. La gestion forestière peut influencer cette étape en agissant sur le nombre, la représentation spatiale et temporelle des adultes disponibles pour la régénération et en modifiant les conditions environnementales dans lesquelles la régénération se produit. L'objectif principal de ce doctorat est d'améliorer notre compréhension des processus démographiques et évolutifs qui façonnent la diversité génétique au sein des cohortes de semis dans les forêts de chênes et de hêtres en régénération naturelle. Ses objectifs spécifiques sont les suivants : 1) identifier les loci génétiques soumis à la sélection microenvironnementale dans les cohortes de semis ; 2) estimer les trois « paramètres » qui façonnent la diversité génétique dans les cohortes de semis successives : la dérive génétique, la sélection naturelle et la distribution des contributions parentales, dans différentes conditions de gestion ; 3) évaluer l'importance de ces processus locaux dans le maintien de la diversité génétique et du potentiel d'adaptation dans les forêts de chênes et de hêtres en comparant les résultats avec les modèles de variation génétique à l'échelle de l'aire de répartition. Ce projet de doctorat est cofinancé (à 50 %) par le programme national de recherche PEPR FORESTT, dans le cadre du projet MICROFOREST - Mesurer l'influence de la gestion sur la diversité génétique et les paysages sélectifs microenvironnementaux dans la régénération naturelle des forêts, et à 50% par le département scientifique ECODIV d'INRAE). Ce projet contribuera à affiner nos prévisions concernant le potentiel d'adaptation des populations et leur niveau de maladaptation face aux changements environnementaux. Le doctorant bénéficiera de financement pour ses recherches et de l'environnement technique et scientifique de MICROFOREST.

The overarching goal of this PhD research, and of the MICROFOREST project as a whole, is to enhance our understanding of the demographic and evolutionary processes that shape genetic diversity within seedling cohorts in naturally regenerating oak and beech forests. Its specific objectives are to
1)Identify genetic loci under microenvironmental selection in seedling cohorts;
2)Estimate the three parameters shaping genetic diversity in successive seedling cohorts: genetic drift, natural selection and the distribution of parental contributions, under different management modalities;
3)Evaluate the importance of these local processing in maintaining genetic diversity and adaptive potential in oak and beech forests by comparing results with range-wide patterns of genetic variation.
These objectives are fundamental for refining our predictions of populations' adaptive potential and their level of maladaptation, as often quantified nowadays with genomic-offset methods, i.e., methods based on the mismatch of current allele frequencies with those considered optimal under new environmental (18, 19).

The research proposed for the PhD candidate will be based on extensive individual monitoring of seedlings in oak and beech stands under contrasting management modalities. The work will require combining empirical data on forest regeneration with modeling to estimate the variance in parental contribution and the intensity of natural selection. The research plan is structured in three parts, corresponding to three potential chapters and articles.
1)Detecting loci under selection by the micro-environment in forest regeneration using a pool sequencing approach
The first part of the research will consist of accumulating empirical data by monitoring seedling survival in natural regeneration. In the first step, corresponding to a likely first chapter and publication, transects or plots will be established in oak and beech forests for monitoring of seedling survival. Seedlings already present will be tagged and geolocalized along the transects (in 2025-2026, before the start of the PhD). Using pool sequencing of seedlings from contrasting micro-environments, we will identify candidate loci that may be under selection in the forest understory.
2) Estimating genetic diversity and natural selection in forest regeneration
The second part, likely a second PhD chapter, will monitor the survival of new seedlings in the spring and autumn each year. Using the candidate loci identified in the first step, additional loci of interest (outliers in FST or genome-environment association scans) as well as neutral loci, we will genotype over 3000 samples per species, including seedlings and 400 adults, using MIPS (Molecular Inversion Probes). This strategy of genetic capture by circularization will allow us to sequence 1200×150bp candidate regions to establish family relationships among seedlings, assign parents when possible, and investigate the proportion of survival variance explained by additive genetic effects.
The data will help quantify the skew and variance in parental contributions as well as the intensity of natural selection shaping seedling cohort genetic composition. Concluding that selection shapes genetic variation will require confronting observations with neutral models of evolution. The construction of a demo-genetic forest model to establish the neutral baseline will be achieved in collaboration with postdocs hired for the project.
3) Integration with range-wide patterns of genetic variation
The final chapter will leverage results from other projects about climate adaptation in oaks and beech to investigate whether loci under selection at the seedling stage overlap with those detected in range-wide genome-environment association studies. This will link shortterm, year-to-year estimates of selection with broad patterns of genetic variation, bridging back to questions about assisted gene flow while helping understand how micro-evolutionary processes shape broad-scale genetic variation patterns.

Nous recherchons des candidat(e)s ayant une formation en écologie et en évolution. Le projet impliquera un travail de terrain important pour la collecte de données. Des compétences en planification, en gestion des données et en analyses statistiques de base sont essentielles. Des connaissance de la génétique computationnelle - y compris la bio-informatique, la modélisation statistique et la modélisation démographique et génétique - constituerait un atout majeur.