L’identification des bases moléculaires de la tolérance au gel présente une grande importance tant sur le plan fondamental qu’appliqué. Medicago truncatula est une légumineuse modèle pour les espèces tempérées. Un QTL majeur de tolérance au gel après acclimatation au froid (Mt-FTQTL6), expliquant 40% de la variation phénotypique, a été détecté sur le chromosome 6 de cette espèce. En parallèle, un QTL pour le même caractère (WFD 6.1/FD164.c) a été identifié sur le groupe de liaison équivalent chez Pisum sativum. Cette thèse a pour objectifs de confirmer la synténie des régions chromosomiques contenant Mt-FTQTL6 et WFD 6.1/FD164.c et d’identifier des gènes candidats positionnels pour Mt-FTQTL6. Les premiers efforts ont permis de localiser Mt-FTQTL6 dans un intervalle de 3,7 cM qui coïncide avec une zone du génome de Medicago truncatula dont l’assemblage reste incomplet. Les ressources génomiques de Glycine max ont été ensuite exploitées. Cinq marqueurs géniques ont permis d'ancrer les régions chromosomiques de Mt-FTQTL6 et WFD 6.1/FD164.c. Des clones BAC correspondant à 15 marqueurs (sondes) ont été assemblés en 6 contigs couvrant l’intervalle de confiance de Mt-FTQTL6. Des lignées F7 ou F8, recombinantes au niveau de cet intervalle, ont été identifiées et phénotypées pour la tolérance au gel en conditions contrôlées. L'intervalle de confiance de Mt-FTQTL6 a ainsi été réduit à une région de 0,4 cM contenant 20 gènes parmi lesquels 12 gènes CBF/DREB1 en tandem. La variation allélique pour 11 gènes CBF/DREB1 a été mise en évidence chez les parents de la population de cartographie.La validation fonctionnelle est maintenant envisageable chez Medicago truncatula et Pisum sativum. / Unraveling the molecular bases of freezing tolerance is of great importance both at the fundamental and applied levels. Medicago truncatula is a model legume for studies concerning cool-season species. A major freezing tolerance QTL after cold acclimation (Mt-FTQTL6), accounting for 40% of the phenotypic variation, has been identified on chromosome 6 of this species. Interestingly, a QTL for the same trait has been mapped on the corresponding linkage group in Pisum sativum (WFD 6.1/FD164.c). The present thesis aimed to confirm synteny between Mt-FTQTL6 and WFD 6.1/FD164.c harboring regions and to subsequently identify positional candidate genes for Mt-FTQTL6. Using BAC-derived markers, Mt-FTQTL6 has been first located in a 3.7-cM interval, coinciding with an assembly physical gap. Mt-FTQTL6 co-orthologous blocks in Glycine max were identified and exploited to develop additional markers. Five common gene-based markers were obtained between Mt-FTQTL6 and WFD 6.1/FD164.c chromosomal regions. Positive BAC clones for 15 different markers (probes) were assembled in 6 BAC contigs linked to Mt-FTQTL6. Homozygous F7 or F8 recombinant lines at Mt-FTQTL6 were identified and evaluated for freezing tolerance under controlled conditions. The QTL confidence interval was subsequently delimited to a 0.4 cM-region that contains 20 protein-coding genes including 12 tandemly-arrayed CBF/DREB1 genes. Isolation of 11 out of the 12 CBF/DREB1 genes from both parents of the mapping population was successfully achieved. Efforts will be next needed for functional validation in Medicago truncatula and Pisum sativum.

Par définition le déséquilibre de liaison (Linkage Disequilibrium, LD) décrit les associations préférentielles entre allèles de deux locus. Ce concept est devenu un outil indispensable pour la cartographie fine de locus quantitatifs (QTL), par l'identification de déséquilibres d'associations entre allèles à un locus marqueur (ou à un ensemble de locus marqueurs) et à un locus impliqué dans la variation d'un caractère quantitatif. La création et l'intensité du LD sont dépendantes des forces évolutives qui ont construit la population. Parmi ces forces, la dérive génétique et la sélection sont particulièrement actives dans les populations d'animaux de rente. Cette thèse a pour but d'étudier l'influence de la sélection sur la structure du déséquilibre de liaison autour d'un locus quantitatif, ainsi que son impact sur la précision de cartographie fine des QTL. Un logiciel de simulation de populations a été développé dans le cadre de la thèse. A partir d'une population en équilibre de liaison, il permet de générer du LD dans des générations dites historiques, grâce à différentes forces évolutives. La détection de QTL est appliquée aux générations suivantes, de généalogie connue. Pour ces dernières générations, les principaux dispositifs de détection de QTL de génétique animale sont décrits dans le simulateur. Les données exploitées dans cette thèse sont issues de ce logiciel. Le LD a été mesuré par le D' et le

Genetic mapping contributes to the understanding of functional mechanisms that underlie the constitution of living organisms and their physiology. For example, genetic mapping can be used in conceiving new treatments of congenital or infectious diseases and in selecting plants and animals that have a higher and better production. The most common approaches of genetic mapping exploit the allelic segregation in a pedigree during only a few number of generations and, consequently, they do not have a sufficient resolution to allow an effective gene isolation and cloning. An alternative to these approaches is to study allelic associations along the history of a population. This requires accurate models of population demography, genetic inheritance and allelic associations. This thesis contributes to the modelling of allelic associations (linkage disequilibrium, LD) and to the assessment of the effects of selection and inbreeding. In a simulation framework, we fitted the multimarker-multiallelic LD with an exponential function characterised by two parameters: the distance (R) at which LD is independent of the genetic distance and the LD reached at this distance (residual LD, rs). As an application of this approach, the LD was estimated in five populations of pigs. We observed a long range LD (>10cM) that was explained by the random drift. Moreover, significantly increased LD was found in regions harbouring selected QTL (quantitative trait loci), suggesting an effect of selection. Fitting LD with the exponential model proposed in simulations indicated that mapping methods using LD (LDM) can achieve a resolution of ~3cM in the populations of pigs we have studied and can be powerful with a marker spacing of 5-10cM. As illustrated with these data from pigs, the model that we used to fit LD offers opportunities to characterise allelic association in populations, estimate the required marker density for genome-wide LD studies and determine the expected resolution of LDM. It is also shown that the proposed model can help overcoming the assumptions of asymptotic linkage equilibrium and independence between markers that are commonly made in LDM but are not always fulfilled.

La morphogenèse aérienne inclut des caractères de croissance, de développement et de phénologie, et conditionne fortement la valeur d'usage des Légumineuses. Parmi ces caractères, la floraison est un événement majeur du cycle de vie car elle est déterminante pour le succès reproductif. Elle correspond à la transition généralement non réversible d'un méristème végétatif produisant des feuilles et tiges, en un méristème floral. La régulation de ce phénomène morphogénétique est le fait d'un réseau complexe de signalisations. Les légumineuses cultivées ont souvent des génomes complexes. C'est le cas de la luzerne (Medicago sativa), espèce fourragère pérenne, tétraploïde et allogame ainsi que du pois (P. sativum) qui présente un génome de grande taille. Des études précises peuvent être menées sur la légumineuse modèle Medicago truncatula, espèce diploïde, annuelle, à cycle court et autogame. De nombreuses ressources génétiques et génomiques sont disponibles chez cette espèce qui possède un fort degré de synténie avec la luzerne et le pois. De plus des gènes intervenant dans le déterminisme de la date de floraison ont été décrits chez A. thaliana et chez le pois. L'objectif de la thèse est d'identifier des zones du génome et des gènes en utilisant les connaissances et outils développés chez M. truncatula, A. thaliana et P. sativum dans le déterminisme génétique de la date de floraison chez M. truncatula. Après une analyse de l'effet de la photopériode sur la date de floraison d'une gamme de lignées, une approche " gènes candidats positionnels " a été mise en oeuvre. La méthodologie employée consiste à montrer la variabilité génétique de la date de floraison en réponse à la photopériode, rechercher des QTL (Quantitative Trait Locus) de date de floraison dans trois populations connectées de lignées recombinantes, réaliser une méta-analyse QTL afin de détecter les régions conservées dans le contrôle du caractère entre populations, cartographier finement un QTL majeur et repérer les gènes candidats présents dans son intervalle de confiance. L'expression de ces gènes a été comparée pour deux lignées afin d'associer au caractère les gènes différentiellement exprimés. En chambre de culture, la date de floraison de huit lignées a été mesurée sous deux traitements : 12 heures et 18 heures d'éclairement. Les données montrent qu'il existe de la variabilité génétique pour la date de floraison entre ces huit lignées, que la floraison est plus précoce en jours longs qu'en jours courts et qu'il existe une interaction lignée x photopériode. Un QTL majeur de date de floraison a pu être repéré sur le groupe de liaison 7 dans les trois populations de lignées recombinantes expliquant de 10 à 60 % de la variabilité observée. En méta-analyse sur les trois populations, un QTL consensus a été mis en évidence ayant un intervalle de confiance de seulement 0.9 cM. La cartographie fine de ce QTL a été réalisée sur la descendance (1663 plantes) d'une plante F6 hétérozygote au QTL détecté dans la population LR4. L'intervalle du QTL ainsi détecté couvre 2.4 cM. Six gènes homologues de gènes de floraison décrits chez A. thaliana ont été identifiés dans l'intervalle de ce QTL établi par cartographie fine. Leur séquençage pleine longueur a révélé du polymorphisme entre les deux parents : pour MtCO, homologue de CONSTANS et pour MtFTLc, homologue de FT. Par contre, aucun polymorphisme n'a été détecté pour deux autres homologues de FT (MtFTLa et MtFTLb) ni pour PKS. Une analyse de l'expression différentielle par RT-PCR semi quantitative des six gènes candidats a été réalisée chez deux lignées parentales contrastées pour leur date de floraison. Seul le gène MtCO est différentiellement exprimé entre ces deux lignées ; ce gène est donc actuellement le principal candidat pour expliquer la variation du caractère révélée à ce QTL sur le chromosome7, dans ces populations.

Le mélanome cutané est un cancer des cellules de la peau (mélanocytes) qui se situe, en France, au 11e rang des cancers les plus fréquents. Sa mortalité reste élevée lorsqu’il est diagnostiqué à un stade tardif. Ce cancer résulte de nombreux facteurs génétiques, environnementaux et des interactions entre ces facteurs. La susceptibilité génétique à ce cancer recouvre un large spectre de variabilité génétique, depuis des mutations rares conférant un risque élevé jusqu’à des variants fréquents conférant un risque modeste. C’est dans le cadre de l’identification de variants fréquents liés à l’apparition du mélanome et à son pronostic que se situe mon travail de thèse. À ce jour, les études d’associations pangénomiques du mélanome ont identifié des variants fréquents à effets relativement modestes qui expliquent seulement une part de la composante génétique. Les variants fonctionnels au sein des régions identifiées sont le plus souvent inconnus. Les études pangénomiques ont eu principalement recours à des analyses simple-marqueur qui peuvent manquer de puissance pour détecter des variants ayant un effet individuel faible ou interagissant avec d’autres variants. L’objectif principal de ce travail de thèse a été de proposer des stratégies d’analyse multi-marqueurs pour identifier de nouveaux gènes impliqués dans le mélanome et pour caractériser des variants potentiellement fonctionnels au sein des régions du génome associées au mélanome.Pour identifier de nouveaux gènes associés au risque de mélanome et à un facteur pronostique de ce cancer (l’indice de Breslow), nous avons proposé une stratégie d’analyse multi-marqueurs qui intègre une analyse de pathways biologiques basée sur la méthode GSEA (Gene Set Enrichment Analysis) et une analyse d’interactions entre gènes au sein des pathways associés au mélanome. Ces analyses ont été menées dans deux études : l’étude française MELARISK et l’étude américaine du MD Anderson Cancer Center (MDACC), totalisant 2 980 cas et 3 823 témoins. Nous avons identifié une interaction entre les gènes, TERF1 et AFAP1L2, pour le risque de mélanome et une interaction entre les gènes, CDC42 et SCIN, pour l’indice de Breslow. Ces gènes sont particulièrement pertinents sur le plan biologique du fait de leur rôle dans la biologie des télomères pour la première paire de gènes et dans la dynamique des filaments d’actine pour la seconde paire. Afin d’identifier les variants potentiellement fonctionnels au sein des régions du génome mises en évidence par études pangénomiques, nous avons proposé une stratégie de cartographie fine qui repose principalement sur une méthode de régression pénalisée (méthode HyperLasso) appliquée à tous les variants de la région étudiée. Par l’analyse de la région 16q24 qui contient le gène MC1R dont les variants fonctionnels sont connus, nous avons montré que cette stratégie était capable d’identifier ces variants parmi de nombreux variants associés au mélanome dans cette région. Nous avons contribué à identifier cinq nouvelles régions du génome associées au mélanome par méta-analyse d’études pangénomiques réalisées au niveau mondial (43 000 sujets) puis mené une étude de cartographie fine de toutes les régions associées au mélanome, en se basant sur la stratégie proposée et validée dans la région 16q24. Les stratégies d’analyses multi-marqueurs proposées dans le cadre de ce travail de thèse ont permis d’identifier de nouveaux gènes associés au risque de mélanome et à un facteur pronostique de ce cancer et de caractériser les variants génétiques potentiellement fonctionnels au sein des régions du génome identifiées par études pangénomiques. / Cutaneous melanoma is a skin cancer developed from melanocytes. It is the 11th most common cancers in France. Mortality due to melanoma remains high when diagnosed at a late stage. This cancer results from many genetic, environmental factors and interactions between these factors. The genetic susceptibility to melanoma covers a broad spectrum of genetic variation, from rare mutations conferring high risk to common variants conferring low risk. My thesis was conducted in the framework of low-risk variants associated with melanoma occurrence and prognosis. To date, genome-wide association studies (GWAS) of melanoma have identified common variants with relatively modest effects which only explain a part of the genetic component of this cancer. Functional variants at the identified loci are mostly unknown. GWASs have been mainly conducted using single-marker analysis which may be underpowered to detect variants with small effect or interacting with each other. The main objective of this thesis was to propose multi-marker analysis strategies to identify novel genes involved in melanoma and to characterize potentially functional variants in chromosomal regions found associated with melanoma. To identify new genes associated with melanoma risk and a prognostic factor for this cancer (Breslow thickness), we proposed a multi-marker analysis strategy which integrates pathway analysis based on the GSEA (Gene Set Enrichment Analysis) method and gene-gene interaction analysis within melanoma-associated pathways. These analyses were conducted in two studies: the French MELARISK study and the North-American MD Anderson Cancer Center (MDACC) study, with a total of 2,980 cases and 3,823 controls. We identified gene-gene interactions between TERF1 and AFAP1L2 genes for melanoma risk and between CDC42 and SCIN genes for Breslow thickness. These genes are biologically relevant because of their role in telomere biology for the former gene pair and in actin dynamics for the latter pair. To identify potentially functional variants at loci identified by GWAS, we proposed a fine mapping strategy which is mainly based on a penalized regression approach (HyperLasso method) that can be applied to all variants of the region under study. By studying the 16q24 region which harbors the MC1R gene whose functional variants are known, we showed this strategy was able to identify those variants among many variants associated with melanoma in this region. We contributed to the identification of five novel regions associated with melanoma through a worldwide meta-analysis of melanoma GWASs (43,000 subjects) and conducted fine mapping of all melanoma-associated loci using the strategy we proposed and validated in the 16q24 region. The multi-marker strategies proposed in this work have allowed identifying new biologically relevant genes associated with risk of melanoma and a major melanoma prognostic factor and characterizing potentially functional genetic variants within regions identified by GWAS.