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Localisation de régions du génome du pommier contrôlant la variation de caractères de qualité du fruit et de résistance aux maladies : signatures de sélection et génétique d'association / Localization of genomic regions controlling the variation of fruit quality and disease resistance traits in apple : selection signatures and association geneticsLeforestier, Diane 29 June 2015 (has links)
Depuis la domestication du pommier, l’homme a progressivement sélectionné des variétés plus performantes, notamment pour la qualité du fruit, la productivité ou la résistance aux pathogènes. Les bases génétiques de ces caractères ont été explorées par cartographie en descendances F1 ne permettant d’explorer qu’une infime partie de la diversité génétique disponible.L’objectif de la thèse portait sur l’analyse des bases génétiques de caractères de qualité du fruit et de résistance du pommier à la tavelure et au feu bactérien dans des collections représentant une diversité plus large. Le génotypage de core collections de variétés anciennes s’est fait à l’aide de deux puces 8k et 480kSNPs ou grâce à du ré-séquençage de gènes. Des traces de différenciation génétique entre pommes à cidre et à couteau ont été identifiées et partiellement reliées à la voie des polyphénols. Après analyse de l’étendue du déséquilibre de liaison à large et fine échelle, une approche de génétique d’association a permis l’identification de régions génomiques associées à la variation de plusieurs caractères de qualité du fruit, dont le haut du groupe de liaison 16 rassemblant l’acidité (locus Ma), la fermeté, la jutosité et l’amertume (gène LAR). Pour la résistance au feu bactérien, une région contenant un homologue du gèneNPR1 (activateur de défenses) a été identifiée.Cette thèse a ainsi permis de préciser la localisation potentielle de QTLs identifiés préalablement par cartographie génétique et d’identifier de nouvelles ressources utiles dans de futurs programmes de sélection assistée par marqueurs. / Since apple domestication, humans have progressively selected improved varieties, especially for traits linked with fruit quality, productivity or resistance to pathogens. The genetic bases underlying these traits have been explored thanks to genetic mapping in F1 segregating populations that only allows the study of a small part of the available genetic diversity. The aim of this work was to analyze the genetic bases of fruit quality and disease resistance against apple scab and fire blight, in collections of old apple varieties representing a much larger diversity. Genotyping of core collections was performed either with arrays of 8k and 480k SNPs or by resequencing of chosen genes. Signs of genetic differentiation were identified between cider and dessert apples and were partially linked to the polyphenols pathway. After studying linkage disequilibrium, both on a large and a small scale, an association genetics approach allowed the identification of genomic regions associated with the variation of several fruit quality traits. Especially, the top of linkage group 16 was found to be linked with acidity (locus Ma), firmness, juiciness and bitterness (LAR gene). Concerning the resistance of apple to fire blight, a region containing a homolog of the NPR1 gene (defense activator) was identified. This thesis allowed the refining of the putative localization of previously identified QTLs and the identification of new genetic resources that could be useful in future selection programs using marker assisted selection.
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Génomique des populations appliquée : détection de signatures de sélection au sein de populations expérimentales / Applied population genomics : detection of signatures of selection in experimental populationsHubert, Jean-Noël 21 June 2018 (has links)
La génomique des populations rend possible la mise en évidence de traces de sélection dans le génome. Les travaux effectués considèrent en général une échelle de temps longue (~ 10³ générations). En comparaison, peu d’intérêt a été porté aux études expérimentales de court terme (~ 10 générations). De telles expériences sont pourtant susceptibles de nous renseigner sur la base génétique de caractères complexes. Nous proposons une méthode de vraisemblance basée sur un modèle de Wright-Fisher pour détecter la sélection à partir d’échantillons génétiques temporels acquis sur une période de dix générations. Nous montrons par simulation que notre méthode permet de différencier les signaux dus à la combinaison de la sélection et de la dérive génétique de ceux dus à la dérive seule. Nous montrons également par simulation qu’il est possible d’estimer le coefficient de sélection appliqué à un locus testé. De plus, nous illustrons l’intérêt de notre méthode pour la détection de marqueurs candidats à la sélection au travers de deux études génomiques sur données réelles, chez le diable de Tasmanie (Sarcophilus harrisii) et chez la truite arc-en-ciel (Oncorhynchus mykiss). Ces applications mettent en évidence des régions génomiques candidates pour des phénotypes complexes dans des contextes différents. Dans l’ensemble, nos résultats montrent qu’il est possible de détecter des gènes sujets à une sélection directionnelle intense à partir d’échantillons génétiques temporels, même si la sélection est de courte durée et si les populations examinées ont un faible effectif. / Population genomics makes it possible to detect traces of selection in the genome. Studies in this field have mainly focused on long time scale (~ 10³ generations). In comparison, short-term experimental studies (~ 10 generations) have attracted much less interest. Such experiments are, however, likely to inform us about the genetic basis of complex characters. We propose a likelihood method based on a Wright-Fisher model to detect selection from genetic temporal samples collected over ten generations. We show through simulation that our method can disentangle signals due to the combination of genetic drift and selection to those due to drift alone. We also show through simulation that it is possible to estimate the selection coefficient applied to a tested locus. In addition, we illustrate the interest of our method for the detection of candidate markers for selection through two genome scans performed on real data, in the Tasmanian devil (Sarcophilus harrisii) and in the rainbow trout (Oncorhynchus mykiss). These practical applications highlight candidate genomic regions for complex phenotypes in different contexts. Collectively, our results show the possibility of detecting genes submitted to strong directional selection from genetic time-series, even if selection is applied on a short time period and if the examined populations are small.
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