Sur la planète, les techniques d'élevage intensif appliquées dans les systèmes agricoles de la plupart des pays ont une influence négative sur la biodiversité des animaux domestiques. Au cours des 15 dernières années, 300 des 6'000 races recensées par la FAO ont disparu. A l'heure actuelle, 1'350 races sont en voie d'extinction, deux races disparaissant en moyenne chaque semaine. Une des mesures mises en oeuvre afin de juguler ce phénomène est la surveillance des ressources génétiques des animaux d'élevage. Cette action a été initiée par les Nations Unies à Rio en 1992 et constitue un volet de la Convention sur la diversité biologique. La mise au point de technologies de pointe en biologie moléculaire a permis de développer des instruments capables de fournir rapidement des indications sur le niveau de diversité génétique de races sous surveillance. Ces informations permettent de repérer celles qui sont en danger d'extinction et de prendre les mesures de conservation qui s'imposent.<br />La science de l'information géographique peut contribuer à améliorer l'analyse de ces ressources génétiques en exploitant leur dimension géographique. Celle-ci permet d'apprécier comment la diversité génétique varie dans l'espace et peut également mettre en évidence des adéquations en fonction de la nature de l'environnement au sein duquel les races étudiées évoluent.<br />C'est notamment dans le contexte du projet de recherche européen Econogene, dont le but est justement de fournir des recommandations sur la manière d'assurer la conservation durable de races autochtones de chèvres et de moutons, que des systèmes d'information géographiques (SIG) ont été appliqués à l'analyse spatiale de données génétiques.<br />L'objectif principal de cette recherche est de montrer que les SIG sont utiles dans le but de fournir des hypothèses de travail alternatives susceptibles d'aider à comprendre le fonctionnement des ressources génétiques animales. Des outils et des méthodes ont pu être appliqués à des problématiques bien spécifiques en analyse de données moléculaires.<br />Tout d'abord, l'analyse spatiale exploratoire des données permet de traiter de grandes quantités d'informations et d'en révéler les structures spatiales sous-jacentes. Cette approche rend possible l'intégration de nombreux paramètres, de distinguer des pistes nouvelles pour la compréhension des phénomènes de dispersion des ressources génétiques, et d'en extraire des lignes directrices en vue de recherches plus approfondies.<br />Deuxièmement, sur la base des éléments mis en évidence par l'analyse exploratoire, les règles de la sémiologie graphique ont été appliquées à la représentation cartographique des variables moléculaires. Cette démonstration a pour but de favoriser l'amélioration de la qualité de la production cartographique en génétique des populations, et ainsi de faciliter la lecture, l'interprétation et la compréhension de l'information. A une période où les questions de communication sont primordiales, et plus particulièrement pour des domaines comme la génétique qui touchent de près le grand public via leur rôle dans les questions d'alimentation et de santé, il est essentiel de produire des documents dont le message est clair.<br />Enfin, c'est l'analyse des pressions environnementales et de l'adaptation génétique qui fait l'objet du troisième volet. Tout en appliquant un principe de modélisation simple des processus naturels, l'analyse spatiale alliée à une méthode statistique est appliquée afin de détecter des signatures de sélection naturelle au sein du génome. Ceci est réalisé en mettant en relation les caractéristiques environnementales des zones dans lesquelles les races étudiées sont élevées, avec des régions précises de leur génome. Les résultats trouvés sont en bon accord avec ceux fournis par une approche standard de génétique des populations et montrent ainsi que la science de l'information géographique offre un moyen complémentaire d'analyse des processus évolutifs.<br />Appliquée à l'étude de l'ours brun de Scandinavie, la méthode montre également qu'elle peut être appliquée dans le cadre de l'élaboration de cartes d'habitat potentiel, une autre facette de la biologie de la conservation. A cette fin, on utilise les variables environnementales qui ont un effet sur le génome et qui constituent par conséquent des prédicteurs pertinents.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00084665 |
| Date | 20 January 2006 |
| Creators | Joost, Stéphane |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | English |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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