Génomique du paysage de l'adaptation à un agent de biocontrôle chez un insecte ravageur du pommier // Landscape Genomics of Adaptation to a Biocontrol Agent in an Agricultural Pest of Apple Orchards

CONTEXTE
Les adaptations des ravageurs aux méthodes de lutte constituent un exemple emblématique d'évolution en action. Longtemps associées aux pesticides, les résistances touchent également les agents de biocontrôle, remettant en question leur durabilité. Ces adaptations ne peuvent être comprises comme de simples réponses locales à la sélection : leur dynamique est fondamentalement spatiale. À l'échelle des paysages agricoles, cette dynamique spatio-temporelle résulte de l'interaction étroite entre pression de sélection (liée aux pratiques culturales) et la dispersion des individus, qui redistribue en permanence les variants génétiques entre populations et est fortement contrainte par la structure des paysages, déterminant leur connectivité. Dans ce contexte, comprendre et prédire les dynamiques spatio-temporelles des résistances nécessite une approche intégrative reliant génomique, démo-génétique, analyses spatiale et télédétection, afin d'identifier les échelles pertinentes de surveillance et de gestion, condition essentielle pour assurer une efficacité durable des produits de biocontrôle.
Dans ce cadre, ce projet se concentre sur l'adaptation d'un ravageur majeur du pommier, le carpocapse des pommes (Cydia pomonella), à un agent de biocontrôle, le virus de la granulose (CpGV). Utilisé depuis les années 1990 pour réduire la dépendance aux pesticides et proposer une alternative sans impact sur l'environnement, le CpGV constitue un pilier de la protection des vergers. Toutefois, depuis leur première détection en 2005, l'adaptation aux produits à base de CpGV est en augmentation, compromettant l'efficacité de cette méthode de lutte largement utilisée en agriculture biologique et conventionnelle.
La thèse s'appuie sur des résultats récents ayant permis d'identifier les bases génétiques et des marqueurs moléculaires associés aux adaptations de C. pomonella au CpGV. Elle repose également sur le génotypage de plus de 6000 marqueurs génétiques (neutres et associés aux résistances) réalisé sur des pools d'individus issus de plus de 100 vergers à l'échelle d'un bassin de production du sud-est de la France (site atelier Basse Vallée de la Durance : https://site-atelier-basse-vallee-durance.fr/) et plus de 300 vergers à l'échelle nationale. Ces données seront complétées au cours de la première année de thèse. Par ailleurs, des données à l'échelle du paysage couvrant la distribution des vergers, l'occupation du sol et les pratiques agricoles sont déjà disponibles à l'échelle du site atelier BVD. L'ensemble de ces données sera mobilisé par le ou la futur·e doctorant·e.

OBJECTIFS ET QUESTIONS SCIENTIFIQUES
L'objectif central de ce projet de thèse est d'étudier comment les pressions de sélection, locales et à l'échelle du paysage, interagissent avec la dispersion et la structure des paysages agricoles pour déterminer les dynamiques spatio-temporelles de la résistance au CpGV chez C. pomonella, à plusieurs échelles spatiales. Cette problématique sera abordée à l'aide d'approches de génomique du paysage et de démo-génétique.
Les principales questions de recherche incluent : Quelle est la structuration génétique des populations de C. pomonella à différentes échelles spatiales, et que révèle-t-elle sur les flux de gènes et la connectivité ? Quels facteurs paysagers, environnementaux et agronomiques (densité et distribution des vergers, climat, intensité des traitements) influencent la fréquence et la distribution des résistances ? Est-ce que la prise en compte de la connectivité permet de mieux expliquer et de prédire la distribution des résistances ? Dans quelle mesure les séries d'échantillons historiques permettent-elles de reconstruire la dynamique spatio-temporelle des résistances ? À quelles échelles spatiales et temporelles organiser la surveillance et la gestion collective afin d'optimiser la durabilité des stratégies de biocontrôle basées sur le CpGV ?
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CONTEXT
Adaptation of pest species to control methods is a textbook example of evolution in action. While historically associated with synthetic pesticides, resistance also affects biocontrol agents, challenging their long-term sustainability. These adaptations cannot be understood as simple local responses to selection: their dynamics are fundamentally spatial. At the scale of agricultural landscapes, these spatio-temporal dynamics result from the interaction between selection pressures (driven by agricultural practices) and the dispersal of individuals, which continuously redistributes genetic variants among populations, and are strongly constrained by landscape structure, which determines connectivity.
In this context, understanding and predicting the spatio-temporal dynamics of resistance requires an integrative approach combining genomics, demo-genetics, spatial analyses, and remote sensing, in order to identify the relevant scales for monitoring and management—an essential condition for ensuring the long-term effectiveness of biocontrol strategies.
Within this framework, this project focuses on the adaptation of a major apple pest, the codling moth (Cydia pomonella), to a biocontrol agent, the codling moth granulovirus (CpGV). Widely used since the 1990s to reduce reliance on synthetic pesticides and provide an environmentally friendly alternative, CpGV is a cornerstone of orchard protection. However, since its first detection in 2005, resistance to CpGV-based products has increased, compromising the effectiveness of this widely used control method in both organic and conventional agriculture.
This PhD builds on recent results that have identified the genetic bases and molecular markers associated with adaptation of C. pomonella to CpGV (e.g., Olivares et al., 2023). It also relies on the genotyping of more than 6,000 genetic markers (neutral and resistance-associated) from pooled samples collected in over 100 orchards within a production area in southeastern France (Basse Vallée de la Durance study site: https://site-atelier-basse-vallee-durance.fr/) and more than 300 orchards in France. These datasets will be further completed during the first year of the PhD. In addition, landscape-level data describing orchard distribution, land use, and agricultural practices are already available for the BVD study site. All these datasets will be used by the PhD candidate.

OBJECTIVES AND SCIENTIFIC QUESTIONS
The main objective of this PhD project is to investigate how local and landscape-level selection pressures interact with dispersal and landscape structure to shape the spatio-temporal dynamics of resistance to CpGV in C. pomonella across multiple spatial scales. This will be addressed using landscape genomics and demogenetic approaches.
The main research questions include:
- What is the genetic structure of C. pomonella populations across spatial scales, and what does it reveal about gene flow and connectivity?
- Which landscape, environmental, and agronomic factors (orchard density and distribution, climate, treatment intensity) influence the frequency and spatial distribution of CpGV resistance?
- Does incorporating landscape connectivity improve the prediction of resistance patterns?
- To what extent can historical sampling series be used to reconstruct the spatio-temporal dynamics of resistance?
- At which spatial and temporal scales should monitoring and collective management be implemented to optimize the durability of CpGV-based biocontrol strategies?
ENVIRONMENT
This PhD is part of interdisciplinary projects, offering a collaborative and stimulating research environment in close interaction with academic partners and stakeholders from the agricultural sector. It is embedded within the PARSADA ASAP project, dedicated to anticipating and managing resistance in agriculture.
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Début de la thèse : 01/10/2026
WEB : https://site-atelier-basse-vallee-durance.fr/offre-de-these/

Contrat doctoral

Avignon Université

536 Agrosciences et Sciences

Le ou la candidat·e devra être titulaire d'un Master en biologie ou d'un diplôme équivalent. Une formation en écologie et/ou évolution ou diplôme ingénieur en sciences de la vie est requis. Nous recherchons un·e candidat·e disposant de solides compétences en traitement et analyse de données sous R, en analyses spatiales (outils SIG), ainsi qu'un fort intérêt pour la génomique du paysage et l'écologie spatiale. De bonnes capacités rédactionnelles ainsi que la maîtrise de l'anglais sont attendues.
Applicants must hold a Master's degree in biology or an equivalent qualification. A background in ecology and/or evolution, or an engineering degree in life sciences, is required. We are looking for candidates with strong skills in data analysis using R, including spatial analyses (GIS tools, remote sensing data), and a strong interest in landscape genomics and spatial ecology. Good scientific writing skills and strong English skills are expected.