Introduction et objectifs: Les analyses de phylodynamie permettent de mettre en évidence les mécanismes évolutifs des virus, et notamment les phénomènes de réassortiments génomiques pouvant être à l’origine de modifications de la pathogénicité des virus réassortis. La fièvre catarrhale ovine (FCO) est une maladie virale qui affecte les ruminants, dans le monde entier. Le génome de la FCO virus est composé de 10 segments d’ARN, dont 2 codent les protéines de surface (capside externe), déterminant le sérotype. En Guyane, de nombreux sérotypes de ce virus circulent pour lesquels un suivi épidémiologique de 2010 à 2020 a été réalisé. L’objectif de cette étude est de mettre en évidence les processus éventuels de réassortiments qui ont lieu dans cette région. Matériels et Méthodes ; Une collection de 43 souches a été séquencée en utilisant la technologie IonTorrent. Les génomes ont été assemblés avec MIRA [1]. L’alignement des séquences correspondant aux 10 seggments d’ARN du virus ont été alignés avec l’outils mafft [2]. Les analyses de diversité génétique réalisées avec le package R pegas [3] ont permis de mettre en évidence des niveaux de diversité variables? entre les différents sérotypes, suggérant des phénomènes de réassortiments. Ces évènements ont pu être mis en évidence en utilisant une approche d’inférence bayésienne avec l’outils BEAST2 [4] et le package CoalRe [5], dont le modèle de coalescent prend en compte les évènements de réassortiment et a déjà été utilisé pour analyser l’histoire évolutive des virus Influenza. Résultats, discussion et conclusion. Le taux de réassortiment moyen par lignée et par année a pu être inféré, et est de 0.28. Ce taux est équivalent à celui inféré chez H1N1 [5]. En conclusion, le nombre de réassortiments est important chez ce virus, et implique 8 des 10 segments du virus (seules les 2 gènes codant pour les protéines de la capside externe demeurent systématiquement associés). Ces réassortiments peuvent avoir lieu entre souches de sérotypes différents. Ceci représente un risque d’émergence de nouvelles souches dont la virulence ne serait pas connue. 1.Chevreux, B., Pfisterer, T., Drescher, B., Driesel, A. J., Muller, W. E., Wetter, T., & Suhai, S. Using the miraEST assembler for reliable and automated mRNA transcript assembly and SNP detection in sequenced ESTs. Genome Research, (14), 1147– 1159, 2004. 2.Katoh, Misawa, Kuma, Miyata. MAFFT: a novel method for rapid multiple sequence alignment based on fast Fourier transform. Nucleic AcidsRes. (30) 3059-3066, 2002. 3.Paradis Emmanuel. 2009. PEGAS: an R package for population genetics with an integrated–modular approach. Bioinformatics Applications note, 0, 1-2, 2009. 4.Bouckaert, R., Heled, J., Kühnert, D., Vaughan, T., Wu, C.H., Xie, D., Suchard M. A., Rambaut A., Drummond, A. J. Beast 2: A software platform for Bayesian evolutionary analysis. PLoS Computational Biology, 10, e1003537, 2014. 5.Müller, N. F., Stolz, U., Dudas, G., Stadler, T., & Vaughan, T. G.. Bayesian inference of reassortment networks reveals fitness benefits of reassortment in human influenza viruses. Proceedings of the National Academy of Sciences. 117, 17104-17111, 2020.