ADAPTATION AU MICRO-ENVIRONNEMENT ET DIVERSITÉ GÉNÉTIQUE DANS LA RÉGÉNÉRATION NATURELLE DE PEUPLEMENTS FORESTIERS GÉRÉS DE CHÊNE ET DE HÊTRE // MICROENVIRONMENTAL ADAPTATION AND GENETIC DIVERSITY IN THE NATURAL REGENERATION OF MANAGED OAK AND BEECH STANDS

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.
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Forest regeneration is a critical stage at which a genetically diverse pool of seedlings is subjected to random mortality and selection by the microenvironment. Forest management can influence this stage by affecting the number, spatial and temporal representation of adults available for regeneration and by altering the environmental conditions in which regeneration occurs. This PhD's main objective 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 conditions;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. This PhD project is cofunded by the National Research Programme PEPR FORESTT (through the project MICROFOREST - Measuring the Influence of management on genetic diversity and microenvironmental selective landscapes in forest natural regeneration) and by INRAE scientific department ECODIV. It will contribute to refining our predictions of populations' adaptive potential and their level of maladaptation in regard to environmental change. The PhD candidate will benefit from research funding and the technical and scientific environment of MICROFOREST.
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Début de la thèse : 01/10/2026
WEB : https://www.pepr-forestt.fr/projets/microforest

Autre type de financement -

Université de Bordeaux

304 Sciences et environnements

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.
We are looking for candidates with a background in ecology and evolution. The project will involved extensive field work to gather data. Skills in planning, data management and basic statistical analyses are essential, while familiarity with computational genetics — including bioinformatics, statistical modeling, and demographic-genetic modeling — would be a strong asset.