L'étude de la démographie dans une perspective historique participe à la compréhension des processus évolutifs. Les données de diversité génétique sont potentiellement informatives quant au passé démographique des populations: en effet, ce passé est enregistré avec perte d'information par les marqueurs moléculaires, par l'intermédiaire de leur histoire généalogique et mutationnelle. L'acquisition de données de diversité génétique est de plus en plus rapide et aisée, et concerne potentiellement n'importe quel organisme d'intérêt. D'où un effort dans la dernière décennie pour développer les outils statistiques permettant d'extraire l'information démographique des données de typage génétique.<br />La présente thèse propose une extension de la méthode d'inférence bayésienne développée en 1999 par M. Beaumont. Comme la méthode originale, (i) elle est basée sur le coalescent de Kingman avec variations d'effectif, (ii) elle utilise l'algorithme de Metropolis-Hastings pour échantillonner selon la loi a posteriori des paramètres d'intérêt et (iii) elle permet de traiter des données de typage à un ou plusieurs microsatellites indépendants. La version étendue généralise les modèles démographique et mutationnel supposés dans la méthode initiale: elle permet d'inférer les paramètres d'un modèle de fondation-explosion pour la population échantillonnée et d'un modèle mutationnel à deux phases, pour les marqueurs microsatellites typés. C'est la première fois qu'une méthode probabiliste exacte incorpore pour les microsatellites un modèle mutationnel autorisant des sauts.<br />Le modèle démographique et mutationnel est exploré. L'analyse de jeux de données simulés permet d'illustrer et de comparer la loi a posteriori des paramètres pour des scénarios historiques: par exemple une stabilité démographique, une croissance exponentielle et une fondation-explosion. Une typologie des lois a posteriori est proposée. Des recommandations sur l'effort de typage dans les études empiriques sont données: un unique marqueur microsatellite peut conduire à une loi a posteriori très structurée. Toutefois, les zones de forte densité a posteriori représentent des scénarios de différents types. 50 génomes haploides typés à 5 marqueurs microsatellites suffisent en revanche à détecter avec certitude (99% de la probabilité a posteriori) une histoire de fondation-explosion tranchée. Les conséquences de la violation des hypothèses du modèle démographique sont discutées, ainsi que les interactions entre processus et modèle mutationnel. En particulier, il est établi que le fait de supposer un processus mutationnel conforme au modèle SMM, alors que ce processus est de type TPM, peut générer un faux signal de déséquilibre génétique. La modélisation des sauts mutationnels permet de supprimer ce faux signal.<br />La méthode est succinctement appliquée à l'étude de deux histoires de fondation-explosion: l'introduction du chat Felis catus sur les îles Kerguelen et celle du surmulot Rattus norvegicus sur les îles du large de la Bretagne. Il est d'abord montré que la méthode fréquentiste développée par Cornuet et Luikart (1996) ne permet pas de détecter les fondations récentes et drastiques qu'ont connu ces populations. Cela est vraisemblablement dû à des effets contraires de la fondation et de l'explosion, sur les statistiques utilisées dans cette méthode.<br />La méthode bayésienne ne détecte pas non plus la fondation si l'on force une histoire démographique en marche d'escalier, pour la même raison. La fondation et l'explosion deviennent détectables si le modèle démographique les autorise. Toutefois, les dépendances entre les paramètres du modèle empêchent de les inférer marginalement avec précision. Toute information a priori sur un paramètre contraint fortement les valeurs des autres paramètres. Ce constat confirme le potentiel de populations d'histoire documentée pour l'estimation indirecte des paramètres d'un modèle de mutation des marqueurs.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00288526 |
| Date | 16 December 2002 |
| Creators | Calmet, Claire |
| Publisher | Université Pierre et Marie Curie - Paris VI |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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