Research
Research in the lab focuses on plant and microbial community and functional ecology, evolution, bioinformatics, and host-microbe interactions. We work in many different study systems but most projects involve quantitative approaches to ecology and evolution.
Community ecology and evolution
We are interested in understanding patterns of biodiversity in ecological communities, and the ecological and evolutionary processes that give rise to those patterns. Why are some communities much more diverse than others? What is the relative importance of processes such as dispersal, competition, or environmental filtering for determining community structure in different environments? How can we use phylogenetic and functional trait data to better understand community assembly? We use field surveys of plant and microbial diversity, experiments, and simulations to address these questions.
Host-microbe interactions
How do microbes influence the ecology and evolution of their hosts, and vice versa? We use high-throughput environmental sequencing and bioinformatics methods to quantify host-microbe interactions in hosts ranging from humans to plants. We are studying the effects of microbes living on leaves and roots on the growth, fitness, and function of their plant hosts, and determining how host functional traits and evolutionary history can influence microbial community assembly on leaves and roots in tropical, temperate, and boreal forests.
Bioinformatics and statistical methods
Many of the projects in the lab use high-throughput environmental DNA sequencing to measure microbial biodiversity. These novel sequencing technologies produce massive data sets that present many challenges. How can we obtain biological insight from DNA sequence data? Practically, how can we analyze data sets that comprise millions or billions of DNA sequences collected from tens of thousands of different species? There is a pressing need for novel statistical methods for the analysis of biodiversity data, and for software tools to carry out these analyses. One component of research in the lab is the development of statistical and bioinformatics methods and software to allow biologists to analyze complex ecological and evolutionary data sets.
La recherche
Dans le laboratoire, les recherches explorent l’ecologie communautaire des plantes et des microbes, l’ecologie fonctionnelle, la biologie evolutive, et les interactions entre des hôtes et des microbes. Nous travaillons sur différents écosystèmes mais la plupart des projets utilisent des approches quantitatives liées à l’ecologie et la biologie evolutive.
L’écologie communautaire et l’évolution
Nous nous intéressons à la compréhension des processus écologique et évolutifs qui structurent la biodiversité. Pourquoi des espèces sont plus nombreuses dans un milieu plutôt que dans un autre? Quelle est l’importance des processus comme la dispersion ou la compétition pour déterminer la structures des communautés? Comment pouvons-nous utiliser les données phylogénétique et les traits fonctionnels pour comprendre l’assemblage des communautés? Nous utilisons les études sur le terrain, les experiences, et les simulations pour répondre à ces questions.
Relations entre hôte et microbe
Comment les microbes influencent leurs hôtes, et vice versa? Nous utilisons le séquençage environnemental et les analyses bio-informatiques pour étudier les relations entre les microbes et les hôtes qui incluent aussi bien des humains que des plantes. Nous étudions les effets des microbes sur la croissances, la fitness, et la fonction de leurs hôtes. Nous examinons aussi l’assemblage des communautés des microbes sur les feuilles et les racines des arbres dans les forêts boréales, tempérées, et tropicales.
Les analyses bio-informatiques et les méthodes statistiques
La plupart des projets dans le laboratoire utilisent le séquençage environnemental pour mesurer la biodiversité microbienne. Ces nouvelles technologies de séquençage produisent une grande quantité de données, et il est parfois difficile de les analyser. Comment peut-on integrer ces données qui comprennent des milliards de séquences de l’ADN? Afin de analyser ces milliards de sequences, il y a besoin urgent de créer des nouvelles méthodes statistiques et des logiciels. Dans notre laboratoire, nous développons les méthodes statistiques et des logiciels libres qui permettent aux biologiques d’utiliser ces nouveaux types de données dans leurs analyses.