Domestication has led to genetic changes that affect quantitative traits in farm animals. Both candidate gene analysis using association tests and genome scans based on linkage analysis have been performed to understand the molecular basis underlying quantitative genetic variation in horses, pigs and chickens. To test a possible association of polymorphisms in the PRKAG3 gene, previously found to be associated with excess glycogen content in pig skeletal muscle, with quantitative traits in the horse, the major coding part of the equine PRKAG3 sequence was identified. Bioinformatic characterization of the equine PRKAG3 gene was conducted. A single nucleotide polymorphism (SNP) causing a missense mutation (Pro258Leu) was found. Screening this SNP showed that the Leu258 allele was more frequent in breeds with heavy muscularity. To assess previously reported associations between polymorphisms in the MC4R gene and obesity-related traits further, we conducted linkage analysis between the MC4R locus and fatness-related traits using a Wild BoarxLarge White intercross. No significant association between segregation at the MC4R locus and fatness was detected in this pedigree. A genome scan of quantitative trait loci (QTLs) has been performed in an intercross between chicken lines divergently selected for growth. Divergent parental lines have been established by selecting for high and low 56-day body weight for over 40 generations. The selection has led to approximately a 9-fold difference in 56-day body weight between lines and resulted in correlated responses for a number of traits including appetite, immune response, body composition and metabolic traits. Phenotypic data on growth and other correlated traits were collected from more than 800 F2 individuals. Genome scans using 145 markers on 26 linkage groups have identified QTLs affecting growth and correlated responses to selection for 56-day body weight. No major QTL explaining a large portion of phenotypic variation in growth was revealed in this study.

Made available in DSpace on 2015-03-26T13:42:35Z (GMT). No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 503258 bytes, checksum: 31604e96fb2b70d2540a7ad0128cc921 (MD5) Previous issue date: 2007-03-19 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / Heat stress impacts greatly animal production systems on tropical regions causing economical losses and affects milk production, meat production, physiology, reproduction, calf mortality and utter health. One way to reduce these losses is to use the genetic variation between Bos taurus and Bos indicus breeds for heat tolerance coupled with linked molecular markers as an auxiliary tool in breeding programs to produce thermotolerant and more productive animals. This work aimed to map genomic regions related to heat stress on chromosomes 10, 11 and 12 in a F2 population derived from Holstein x Gyr crosses. The following traits were evaluated: variation of rectal temperature after heat stress (DifTR), variation of skin temperature after heat stress (DifTPele), variation on the rate of respiratory movements after heat stress (DifMR), sweating rate after heat stress (TxSud), fur density (DensidPêlo), fur length (CompPêlo), coat length (CompCapa) and coat thickness (EspessCapa). All traits were evaluated in two seasons (wet-warm and dry-cool) and analyzed separatedly. A total of 17 microsatellite loci were genotyped on 480 animals (31 parents, 73 F1 and 376 F2). Association analysis indicated a QTL (p<0,01) for CompPêlo located at the position 72 cM on chromosome 10 for data collected on the wet-warm season. On chromosome 11 it was found an indication of QTL (p<0,05) for TxSud located at the position 0 cM for data collected on the drycool season. On chromosome 12 it was also found an indication of QTL (p<0,05) for CompPêlo located at the position 28 cM for data collected on the dry-cool season. The strategy of genome scan with microsatellite markers was shown to be effective to identify QTL regions related to heat tolerance traits. These mapped regions need to be refined with additional markers to better understand the QTL effects and to identify candidate genes responsible for the effects on these traits. / O estresse calórico, especialmente nas regiões tropicais, consiste em uma importante fonte de perda econômica na pecuária, tendo efeito adverso sobre a produção de leite, produção de carne, fisiologia de produção, reprodução, mortalidade de bezerros e saúde do úbere. Estes efeitos podem ser amenizados utilizando-se a variação genética existente entre as raças de Bos taurus e Bos indicus para as características associadas à resistência ao calor e os marcadores moleculares associados a esta resistência como um auxílio nos programas de melhoramento, visando a obtenção de animais termotolerantes e, consequentemente, mais produtivos. O desenvolvimento deste trabalho buscou mapear regiões genômicas nos cromossomos 10, 11 e 12 relacionadas à resistência ao estresse calórico em uma população F2 de bovinos (Holandês x Gir). As características avaliadas foram: diferença entre a temperatura retal antes e depois da exposição ao estresse calórico (DifTR), diferença entre a temperatura da pele antes e depois da exposição ao estresse calórico (DifTPele), diferença entre a freqüência de movimentos respiratórios antes e depois da exposição ao estresse calórico (DifMR), taxa de sudação após a exposição ao estresse calórico (TxSud), densidade do pêlo (DensidPêlo), comprimento do pêlo (CompPêlo), comprimento da capa (CompCapa) e espessura de capa (EspessCapa). Todas as medidas foram tomadas no verão e no inverno e os dados foram analisados desta forma. Um total de 17 loci microssatélites foram genotipados para 480 animais, sendo 31 parentais, 73 F1 e 376 F2. O resultado das análises de associação mostrou a existência de QTL (p<0,01) para a característica CompPêlo localizado na posição 72 cM do cromossomo 10, com os dados coletados no verão. No cromossomo 11 foi encontrado um QTL sugestivo (p<0,05) para TxSud localizado a 0 cM, com os dados coletados no inverno. No cromossomo 12 foi encontrado também um QTL sugestivo (p<0,05) para a característica CompPêlo localizado a 28 cM, porém, com os dados coletados no inverno. A estratégia da varredura genômica com marcadores microssatélites se mostrou adequada para a detecção de QTL para características de tolerância ao estresse calórico. Estas regiões mapeadas precisam ser refinadas com a adição de marcadores adicionais para um melhor entendimento do efeito de cada QTL e a identificação de genes candidatos responsáveis pela variação nestas características.

Le vieillissement est un processus complexe déterminé par des facteurs génétiques et environnementaux qui varie d’un individu à l’autre. Bien que le vieillissement soit la cause principale de nombreuses maladies, nos connaissances sur le sujet sont relativement limitées. Tout au long de ce travail, j’ai utilisé la levure bourgeonnante Saccharomyces cerevisiae pour identifier les facteurs génétiques et environnementaux influant sur le vieillissement et pour comprendre les interactions qu’ils entretiennent entre eux. Jusqu’à présent, les approches classiques de génétique ont permis de découvrir un certain nombre de gènes impliqués dans la régulation du vieillissement chronologique de la levure (CLS), basé sur la longévité de celle-ci en conditions non-prolifératives. Or, ces approches se sont essentiellement centrées sur des souches de laboratoire et n’ont que très peu exploité les richesses de la biodiversité. Dans une première partie, j’ai utilisé une large cohorte de levures composée de plus de 1000 souches naturelles de S. cerevisiae afin d’estimer la variabilité de longévité existant au sein de l’espèce. Leur longévité a été étudiée dans différentes conditions connues pour freiner le vieillissement : sous restriction calorique ou en présence d’un agoniste de la restriction calorique, la molécule rapamycine, qui inhibe directement la voie de signalisation TOR. Les microorganismes passent la majeure partie de leur vie dans des environnements défavorables, pauvres en ressources nutritives. Leur capacité à survivre à ces périodes de restriction (CLS) est donc primordiale. J’ai observé que les souches sauvages ont tendance à spontanément initier le programme de méiose aboutissant à la formation de spores lorsque les conditions environnementales deviennent restreintes. En revanche, les souches domestiques préfèrent entrer en quiescence, ce qui leur confère une viabilité et une résistance accrues. De plus, en ayant recours à une approche basée sur des gènes présélectionnés et à une étude d’association pangénomique, j’ai observé que la variabilité de longévité entre les différentes souches est déterminée par un large spectre de polymorphismes génétiques, tels que des mutations non-synonymes ou non-sens, et par l’absence ou la présence de certains gènes. Toutes ces composantes génétiques interagissent pleinement avec l’environnement. Dans une deuxième partie, j’ai réalisé une analyse de liaison génétique grâce à 1056 souches descendantes de deux souches parentales. La longévité (CLS) de ces 1056 souches a été mesurée dans le but d’identifier des locus de caractères quantitatifs (QTLs). Le vieillissement chronologique a été déterminé à la fois à partir d’un milieu riche, d’un milieu restreint en calories, ou en présence de rapamycine. J’ai identifié 30 QTLs distincts, certains d’entre eux sont communs et récurrents dans plusieurs environnements, tandis que d’autres sont plus spécifiques et occasionnels. Les deux QTLs principaux, associés aux gènes HPF1 et FLO11, codent tous deux des protéines du mur cellulaire, et sont jusqu’à présent non reconnus comme régulateurs du vieillissement. Etonnement, ces deux gènes contiennent des répétitions d’ADN en tandem qui s’avèrent être massivement amplifiées dans une des deux souches parentales d’origine. Alors que les allèles courts de HPF1 et FLO11 n’ont pas d’effet sur le vieillissement, les allèles longs sont relativement délétères, hormis en présence de rapamycine. Après investigation, il semble que la forme allongée de HPF1 provoque la flottaison des cellules de levure au cours de la phase de croissance, les exposants à des taux plus élevés d’oxygène. / Aging is a classical complex trait varying quantitatively among individuals and affected by both the genetic background and the environment. While aging is the highest risk factor for a large number of diseases, little is known about the underlying molecular mechanisms. Identifying the causal genetic variants underlying natural variation in longevity and understanding their interaction with the genetic background and the environment remains a major challenge. In this work, I used the budding yeast, Saccharomyces cerevisiae, to identify environmental and genetic factors contributing to aging. While extensive classical genetic studies discovered several genes involved in the regulation of chronological lifespan (CLS), which measures cell viability dynamic in non-dividing condition, using laboratory strains in standard conditions, there are only few studies exploiting variations in natural populations. In the first part, I used a large cohort of more than 1000 sequenced natural S. cerevisiae strains to provide a species-wide overview of CLS variability. Longevity was measured in different environments, including calorie restriction (CR), a natural intervention known to increase lifespan, and in the presence of rapamycin (RM), a drug that mimics CR by downregulating the TOR pathway. Unicellular microorganisms spend most of their lifetime in harsh restricted environments interrupted by short windows of growth, making CLS an important and likely adaptive trait. I found that wild strains subjected to CLS tend to trigger the meiotic developmental process leading to the formation of gametes wrapped into a very resistant cell wall. In contrast, domesticated strains tend to enter quiescence state when starved and display a tremendous variability in their survival capacity. Moreover, using both candidate gene approach and genome-wide association studies (GWAS), I demonstrated that variability in CLS is determined by a full spectrum of genetic variant that include gene presence/absence, copy number variation, non-synonymous SNPs and loss of function. All these genetic features were strongly regulated by the environment. In the second part, I performed linkage analysis using 1056 diploid segregants derived from a two parent advanced intercross. These 1056 diploid segregants were phenotyped for CLS to map quantitative trait loci (QTLs). The CLS was measured in complete media, CR and RM environments across multiple time points. I mapped 30 distinct QTLs, with some shared across different environments and time points, while others were unique to a specific condition. The two major effect size QTLs were linked with natural variation in the cell wall glycoproteins FLO11 and HPF1, previously unknown to regulate CLS. Interestingly, both genes presented massive intragenic tandem repeat expansions in one of the founder strain used in the crossing scheme. While the short versions of FLO11 and HPF1 alleles did not impact CLS, tandem repeat expansions within those genes were sufficient to confer a dominant detrimental effect that was partially buffered by rapamycin treatment. Further investigation revealed that the extended form of HPF1 makes cells floating during exponential phase, exposing them to higher oxygen rates, and leading to perturbation of redox homeostasis, activation of misfolded protein response, and alteration of multiple genes involved in methionine, ribosome and lipid biosynthesis, eventually contributing to CLS shortening. Taken together, my work provided an unprecedented overview of natural variation in CLS in a genetic model system and revealed multiple genetic and environmental factors that shape the species phenotypic variation.

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Les traits quantitatifs complexes sont des caractéristiques mesurables d’organismes vivants qui résultent de l’interaction entre plusieurs gènes et facteurs environnementaux. Les locus génétiques liés à un caractère complexe sont appelés «locus de traits quantitatifs » (QTL). Récemment, en considérant les niveaux d’expression tissulaire de milliers de gènes comme des traits quantitatifs, il est devenu possible de détecter des «QTLs d’expression» (eQTL). Alors que ces derniers ont été considérés comme des phénotypes intermédiaires permettant de mieux comprendre l’architecture biologique des traits complexes, la majorité des études visent encore à identifier une mutation causale dans un seul gène. Cette approche ne peut remporter du succès que dans les situations où le gène incriminé a un effet majeur sur le trait complexe, et ne permet donc pas d’élucider les situations où les traits complexes résultent d’interactions entre divers gènes. Cette thèse propose une approche plus globale pour : 1) tenir compte des multiples interactions possibles entre gènes pour la détection de eQTLs et 2) considérer comment des polymorphismes affectant l’expression de plusieurs gènes au sein de groupes de co-expression pourraient contribuer à des caractères quantitatifs complexes. Nos contributions sont les suivantes : Nous avons développé un outil informatique utilisant des méthodes d’analyse multivariées pour détecter des eQTLs et avons montré que cet outil augmente la sensibilité de détection d’une classe particulière de eQTLs. Sur la base d’analyses de données d’expression de gènes dans des tissus de souris recombinantes consanguines, nous avons montré que certains polymorphismes peuvent affecter l’expression de plusieurs gènes au sein de domaines géniques de co-expression. En combinant des études de détection de eQTLs avec des techniques d’analyse de réseaux de co-expression de gènes dans des souches de souris recombinantes consanguines, nous avons montré qu’un locus génétique pouvait être lié à la fois à l’expression de plusieurs gènes au niveau d’un domaine génique de co-expression et à un trait complexe particulier (c.-à-d. la masse du ventricule cardiaque gauche). Au total, nos études nous ont permis de détecter plusieurs mécanismes par lesquels des polymorphismes génétiques peuvent être liés à l’expression de plusieurs gènes, ces derniers pouvant eux-mêmes être liés à des traits quantitatifs complexes. / Complex quantitative traits are measurable characteristics of living organisms resulting from the interaction between multiple genes and environmental factors. Genetic loci associated with complex trait are called "quantitative trait loci" (QTL). Recently, considering the expression levels of thousands of genes as quantitative traits, it has become possible to detect "expression QTLs " (eQTL). These eQTL are considered intermediate phenotypes and are used to better understand the biological architecture of complex traits. However the majority of studies still try to identify a causal mutation in a single gene. This approach can only meet success in situations where the gene incriminate as a major effect on the complex trait, and therefore can not elucidate the situations where complex traits result from interactions between various genes. This thesis proposes a more comprehensive approach to: 1) take into account the possible interactions between multiple genes for the detection of eQTLs and 2) consider how polymorphisms affecting the expression of several genes in a module of co-expression may contribute to quantitative complex traits. Our contributions are as follows: We have developed a tool using multivariate analysis techniques to detect eQTLs, and have shown that this tool increases the sensitivity of detection of a particular class of eQTLs. Based on the data analysis of gene expression in recombinant inbred strains mice tissues, we have shown that some polymorphisms may affect the expression of several genes in domain of co-expression. Combining eQTLs detection studies with network of co-expression genes analysis in recombinant inbred strains mice, we showed that a genetic locus could be linked to both the expression of multiple genes at a domain of gene co-expression and a specific complex trait (i.e. left ventricular mass). Our studies have detected several mechanisms by which genetic polymorphisms may be associated with the expression of several genes, and may themselves be linked to quantitative complex traits.

Les traits quantitatifs complexes sont des caractéristiques mesurables d’organismes vivants qui résultent de l’interaction entre plusieurs gènes et facteurs environnementaux. Les locus génétiques liés à un caractère complexe sont appelés «locus de traits quantitatifs » (QTL). Récemment, en considérant les niveaux d’expression tissulaire de milliers de gènes comme des traits quantitatifs, il est devenu possible de détecter des «QTLs d’expression» (eQTL). Alors que ces derniers ont été considérés comme des phénotypes intermédiaires permettant de mieux comprendre l’architecture biologique des traits complexes, la majorité des études visent encore à identifier une mutation causale dans un seul gène. Cette approche ne peut remporter du succès que dans les situations où le gène incriminé a un effet majeur sur le trait complexe, et ne permet donc pas d’élucider les situations où les traits complexes résultent d’interactions entre divers gènes. Cette thèse propose une approche plus globale pour : 1) tenir compte des multiples interactions possibles entre gènes pour la détection de eQTLs et 2) considérer comment des polymorphismes affectant l’expression de plusieurs gènes au sein de groupes de co-expression pourraient contribuer à des caractères quantitatifs complexes. Nos contributions sont les suivantes : Nous avons développé un outil informatique utilisant des méthodes d’analyse multivariées pour détecter des eQTLs et avons montré que cet outil augmente la sensibilité de détection d’une classe particulière de eQTLs. Sur la base d’analyses de données d’expression de gènes dans des tissus de souris recombinantes consanguines, nous avons montré que certains polymorphismes peuvent affecter l’expression de plusieurs gènes au sein de domaines géniques de co-expression. En combinant des études de détection de eQTLs avec des techniques d’analyse de réseaux de co-expression de gènes dans des souches de souris recombinantes consanguines, nous avons montré qu’un locus génétique pouvait être lié à la fois à l’expression de plusieurs gènes au niveau d’un domaine génique de co-expression et à un trait complexe particulier (c.-à-d. la masse du ventricule cardiaque gauche). Au total, nos études nous ont permis de détecter plusieurs mécanismes par lesquels des polymorphismes génétiques peuvent être liés à l’expression de plusieurs gènes, ces derniers pouvant eux-mêmes être liés à des traits quantitatifs complexes. / Complex quantitative traits are measurable characteristics of living organisms resulting from the interaction between multiple genes and environmental factors. Genetic loci associated with complex trait are called "quantitative trait loci" (QTL). Recently, considering the expression levels of thousands of genes as quantitative traits, it has become possible to detect "expression QTLs " (eQTL). These eQTL are considered intermediate phenotypes and are used to better understand the biological architecture of complex traits. However the majority of studies still try to identify a causal mutation in a single gene. This approach can only meet success in situations where the gene incriminate as a major effect on the complex trait, and therefore can not elucidate the situations where complex traits result from interactions between various genes. This thesis proposes a more comprehensive approach to: 1) take into account the possible interactions between multiple genes for the detection of eQTLs and 2) consider how polymorphisms affecting the expression of several genes in a module of co-expression may contribute to quantitative complex traits. Our contributions are as follows: We have developed a tool using multivariate analysis techniques to detect eQTLs, and have shown that this tool increases the sensitivity of detection of a particular class of eQTLs. Based on the data analysis of gene expression in recombinant inbred strains mice tissues, we have shown that some polymorphisms may affect the expression of several genes in domain of co-expression. Combining eQTLs detection studies with network of co-expression genes analysis in recombinant inbred strains mice, we showed that a genetic locus could be linked to both the expression of multiple genes at a domain of gene co-expression and a specific complex trait (i.e. left ventricular mass). Our studies have detected several mechanisms by which genetic polymorphisms may be associated with the expression of several genes, and may themselves be linked to quantitative complex traits.