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Master 2 - UE Gntique Quantitative ECUE 2 : Dissection Gntique
des Caractres Quantitatifs
I
RPUBLIQUE DE CTE D'IVOIRE
UNION-DISCIPLINE-TRAVAIL
-------------------------------
MINISTRE DE L'ENSEIGNEMENT SUPRIEUR
ET DE LA RECHERCHE SCIENTIFIQUE
Laboratoire de Gntique
Dr KOUASSI Abou
MASTER 2 DE GNTIQUE
COURS MAGISTRAL UE GNTIQUE QUANTITATIVE
ECUE 2 : DISSECTION GNTIQUE DES CARACTRES
QUANTITATIFS
22 BP : 582 Abidjan 22
Tl. /Fax : 22 44 58 03
Courriel : [email protected]
[email protected]
01 BP V 34 Abidjan 01
Tl. /Fax : +225 22 44 35 31
www.univ-cocody.ci
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Master 2 - UE Gntique Quantitative ECUE 2 : Dissection Gntique
des Caractres Quantitatifs
I
LES OBJECTIFS DU
COURS.............................................................................................................
1
Chapitre I. GNRALITS
.............................................................................................................
2
I. DFINITION DES NOTIONS DE CARACTRE QUANTITATIF ET DE QTL
..................... 2
II LES OBJECTIFS GNRAUX DE LA CARTOGRAPHIE DES QTLs
.................................... 4
III LES TAPES DE LA CARTOGRAPHIE DE QTLs
.................................................................
5
Chapitre II. LES PR REQUIS LA CARTOGRAPHIE DES QTLs
..................................... 6
I. LE CHOIX DE LA POPULATION DE CARTOGRAPHIE
....................................................... 6
I.1 Populations pour la cartographie par analyse de liaison
......................................................... 6
I.1.1 Populations de cartographie chez les espces autogames
.............................................. 6
I.1.1.1 Descendances F2 et Backcross
..................................................................................
7
I.1.1.2 Populations de familles Fx : y et lignes recombinantes
............................................. 7
I.1.1.3 Lignes quasi-isogniques et Haplodes doubls
...................................................... 8
I.1.1.3.1 Dfinitions et avantages
.....................................................................................
8
I.1.1.3.2 Limites des Lignes quasi-isogniques et Haplodes doubls
............................ 9
I.1.1.4 Les limites de toutes les populations de cartographie
issues de croisement initial
entre lignes pures
.................................................................................................................
11
I.1.2 Populations de cartographie chez les espces allogames
.............................................. 11
I-2. Populations pour la cartographie dassociation
......................................................................
12
II. PHNOTYPAGE
......................................................................................................................
13
III. GNOTYPAGE ET CONSTRUCTION DE CARTES GNTIQUES
................................. 14
III.1 Introduction
........................................................................................................................
14
III.2 Les marqueurs dans la recherche de QTL
..........................................................................
15
III.2.1 Les marqueurs molculaires
.........................................................................................
15
III.2.2 Types de marqueur molculaire
..................................................................................
16
III.2.2.1 Polymorphismes de longueur des fragments de
restriction (Restriction Fragment
Lengh Polymorphism -
RFLP)...............................................................................................
16
III.2.2.2 ADN Polymorphe Amplifi au hasard (Ramdom Amplified
Polymorphic DNA
RAPD)
...................................................................................................................................
19
III.2.2.3 Polymorphisme de Longueur de Fragments Amplifis
(Amplified Fragments
Length polymorphism AFLP)
.............................................................................................
20
III.2.2.4 Microsatellites
......................................................................................................
20
III.2.2.5 Les marqueurs SNP -Polymorphisme mono-nuclotidique
(Single Nucleotide
Polymorphism)
......................................................................................................................
21
III.3 Les stratgies de gnotypage
..............................................................................................
22
III.3.1 Le gnotypage de l'ensemble de la population de
cartographie ................................. 22
III.3.2 Le gnotypage slectif
..................................................................................................
22
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II
III.3.3 Le gnotypage aprs constitution de pools dindividus
prsentant des phnotypes
contrasts (Bulk Segregant Analysis - BSA)
...............................................................................
23
III.4 Construction de carte gntique
.........................................................................................
25
III.4.1 Analyse statistique des marqueurs molculaires
......................................................... 25
III.4.2 Taille et structure du gnome
......................................................................................
26
III.4.3 Saturation des cartes gntiques et assignation des
groupes de liaisons aux
chromosomes
............................................................................................................................
27
IV. EFFET DE LA TAILLE DE LA POPULATION ET DE LENVIRONNEMENT SUR
LA
PUISSANCE DE DTECTION DES QTLs
.....................................................................................
28
Chapitre III LA CARTOGRAPHIE DE QTLs PAR ANALYSE DE LIAISON
GNTIQUE
...............................................................................................................................................................
30
I GNRALITS
...........................................................................................................................
30
II. MTHODES DE CARTOGRAPHIE DE QTLs PAR ANALYSE DE LIAISON
................... 31
II.1 Cartographie de QTL par Analyse de variance
(ANOVA).................................................. 31
II.1.1 Principe de la Cartographie de QTL par analyse de
variance. ....................................... 31
II.1.2 Avantages et limites de la Cartographie de QTL par
analyse de variance. ................... 32
II.2 Cartographie de QTL par analyse dintervalle simple (Simple
Interval Mapping SIM). .. 34
II.2.1 Principe de la SIM
..........................................................................................................
34
II.2.2 Avantages et limites de la
SIM.......................................................................................
34
II.3 Cartographie dintervalle composite (Composite Interval
Mapping CIM) ....................... 36
II.3.1 Principe de la CIM
..........................................................................................................
36
II.3.2 Avantages et limites de la CIM.
.....................................................................................
36
II.4 Cartographie de QTL par analyse de plusieurs intervalles
(Multiple Interval Mapping
MIM)
..............................................................................................................................................
37
III. SENSIBILIT DES MTHODES DE CARTOGRAPHIE DES QTLs LCART
LA
NORMALIT DES DONNES PHNOTYPIQUES.
.....................................................................
37
IV. TESTS DE LA POSITION ET DE LEFFET DES QTLs.
...................................................... 38
IV.1 Les tests de permutation
.....................................................................................................
39
IV.2 La validation croise
..........................................................................................................
39
V. LES LIMITES DES MTHODES DE CARTOGRAPHIE DE QTLs PAR ANALYSE
DE
LIAISON
...........................................................................................................................................
39
Chapitre IV. LA CARTOGRAPHIE DE QTLs PAR ANALYSE DE DSQUILIBRE
DE
LIAISON OU CARTOGRAPHIE DASSOCIATION
....................................................................
41
II. LES CONCEPTS DE DSQUILIBRE DE LIAISON ET DE CARTOGRAPHIE
D'ASSOCIATION
.............................................................................................................................
42
III. VISUALISATION ET SIGNIFICATION STATISTIQUE DU DSQUILIBRE DE
LIAISON
...........................................................................................................................................................
45
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III
IV. VARIATION DU DSQUILIBRE DE LIAISON SOUS L'EFFET DE
FACTEURS
BIOLOGIQUES
................................................................................................................................
47
IV.1 Recombinaison
......................................................................................................................
47
IV.2 Systme de reproduction
....................................................................................................
48
IV.3 Le matriel gntique
.........................................................................................................
48
V. VARIATION DU DSQUILIBRE DE LIAISON SOUS lEFFET DE
FACTEURS
D'VOLUTION
................................................................................................................................
49
V.1 Slection
..............................................................................................................................
49
V.2 Structure de la population
....................................................................................................
50
V.3 Drive gntique, goulot d'tranglement et flux de gnes
................................................... 51
V.3.1 La drive gntique
.......................................................................................................
51
V.3.2 Le goulot d'tranglement
..............................................................................................
51
V.3.3 Les flux gntiques
........................................................................................................
51
VI. MTHODES DE CARTOGRAPHIE DASSOCIATION
...................................................... 52
VI.1 Multi-parent Advanced Generation Inter-Cross (MAGIC)
................................................ 52
VI.2 Case - control (CC)
............................................................................................................
54
VI.3 Test de Dsquilibre de Transmission (Transmission
disequilibrium Test -TDT) ............. 54
VII. AVANTAGES ET LIMITES DE LA CARTOGRAPHIE DASSOCIATION
..................... 55
VII.1 Avantages de la cartographie dassociation
.......................................................................
55
VII.2 Limites de la cartographie dassociation
...........................................................................
56
VII. PROGRAMMES STATISTIQUES POUR LA CARTOGRAPHIE DES QTLs
................... 58
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1
LES OBJECTIFS DU COURS
La plupart des caractres d'intrt pour l'amlioration des espces
ont une hrdit
quantitative qui complique le processus de slection puisque les
performances phnotypiques
ne refltent que partiellement les valeurs gntiques des
individus. La variation gntique d'un
caractre quantitatif est suppose tre contrle par les effets
collectifs de loci effet
quantitatif (QTLs), de lpistasie (interaction entre QTLs), de
l'environnement, et de
l'interaction entre QTLs et environnement. Lexploitation des
marqueurs molculaires en
slection implique de trouver un sous-ensemble de marqueurs
associs un ou plusieurs
QTLs qui rgulent l'expression des caractres complexes. De
nombreuses tudes de
cartographie de QTLs ont identifis des QTLs qui expliquent
gnralement une proportion
significative de la variance phnotypique, et par consquent, ont
donn lieu une valuation
optimiste des perspectives de slection assiste par marqueurs. La
cartographie par analyse de
liaison et la cartographie dassociation sont les deux mthodes
les plus couramment utilises
pour la cartographie des QTLs.
Ce cours, organis en quatre chapitres, a pour objectif de faire
comprendre les
diffrents aspects de ces deux mthodes de cartographie de
QTLs.
Un chapitre introductif prsentera un aperu gnral de la notion de
QTL.
Le deuxime chapitre traitera des pr-requis la cartographie des
QTLs. On y
verra : les diffrents types de populations de cartographie avec
leurs avantages et limites ; les
diffrents types de marqueurs molculaires avec leurs avantages et
limites ; les diffrentes
stratgies de gnotypage avec leurs avantages et limites ; le
phnotypage des populations de
cartographie et notamment les dispositions exprimentales
ncessaires pour sa russite.
Le troisime chapitre portera sur les diffrentes mthodes de
cartographie de QTL
par analyse de liaison (principe, avantages et limites)
Le quatrime chapitre sera consacr la cartographie par analyse de
dsquilibre
de liaison ou cartographie dassociation. Le concept de
dsquilibre de liaison y sera
prsent travers sa dfinition, son valuation statistique, les
facteurs biologiques
(recombinaison, systme de reproduction, diversit gntique) et
volutifs (slection, structure
de la population, drive gntique, goulot dtranglement, flux de
gnes) susceptibles de le
modifier. Diffrentes mthodes de cartographie dassociation seront
enfin vues avec leurs
principes, avantages et limites
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2
Chapitre I. GNRALITS
I. DFINITION DES NOTIONS DE CARACTRE QUANTITATIF ET DE QTL
La slection des espces (plantes et animaux) est un processus en
trois tapes, dans
lequel :
1 Les populations ou les collections de matriel gntique avec une
variation
gntique utile sont cres ou assembles,
2 Les individus ayant des phnotypes suprieurs sont identifis
et,
3 Des individus (cultivars, varits, races) amliors sont dvelopps
partir
dindividus slectionns.
La plupart des caractres d'intrt pour l'amlioration des espces
(par exemple, le
rendement, la hauteur, la rsistance la scheresse, la rsistance
aux maladies chez de
nombreuses espces, etc) sont quantitatifs, aussi appels
caractres polygniques, continus,
multifactorielles ou complexes. Un caractre quantitatif est une
caractristique mesurable
qui dpend de l'action cumule de nombreux gnes, connus sous le
nom de Quantitative
Trait loci - QTL (loci effet quantitatif), et de leur
interaction avec l'environnement qui
peut varier d'un individu lautre, sur une plage de valeurs
donne, pour produire une
distribution continue des phnotypes
Les caractres polygniques ne suivent donc pas les lois de
transmission mendlienne
des caractres. Leurs phnotypes varient plutt gnralement le long
d'un gradient continu
reprsent par une courbe en cloche. Les caractres quantitatifs
compliquent les travaux des
amliorateurs parce que les performances des individus ne
refltent que partiellement leurs
valeurs gntiques. En effet, tant donn que les caractres
quantitatifs sont contrls par
plusieurs gnes ou QTLs :
1 Des individus avec le mme phnotype peuvent porter des allles
diffrents
chacun des nombreux gnes ou QTL,
2 Des individus avec les mmes gnotypes aux QTLs peuvent montrer
des
phnotypes diffrents lorsqu'ils sont placs dans des
environnements diffrents, et
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3
3 L'effet d'un QTL peut dpendre de la constitution alllique de
lindividu un autre
QTL.
Pour ces raisons, on ne peut pas dduire le gnotype du phnotype,
et il faut construire
des ressources gntiques spcialises et les valuer pour leurs
performances phnotypiques
dans des environnements strictement contrls.
Le nombre de QTLs dtects dans une tude donne dpend de
diffrents
facteurs, notamment le type et la taille de la population de
cartographie utilise, les
caractres tudis, le nombre d'environnements utiliss pour le
phnotypage et la
couverture du gnome par les marqueurs molculaires utiliss.
Les QTLs comprennent deux groupes de gnes :
Des gnes majeurs trs grands effets sur les caractres hautement
hritables,
chacun expliquant une grande partie de la variation totale des
caractres dans une population
de cartographie.
Des gnes mineurs faibles effets expliquant chacun une petite
partie de la variation
totale des caractres
Cependant, la variation gntique de la plupart des caractres
quantitatifs implique un
petit nombre de gnes ou de QTLs majeurs, un plus grand nombre de
loci avec des effets
modrs, et un trs grand nombre de loci avec des effets mineurs.
Les effets des gnes
majeurs peuvent tre tudis par analyse de sgrgation ainsi que par
l'histoire de l'volution
et de la slection. Les nombreux gnes avec de petits effets, par
contre, ne peuvent pas tre
tudis individuellement.
La thorie de la cartographie des QTLs a t dcrite pour la premire
fois par Karl
SAX (1923) qui a not que la taille des graines du haricot (un
caractre complexe) est
associe la couleur du tgument des graines (un caractre simple,
monognique). Ce concept
a t mieux labor par Jhon THODAY (1961), qui a suggr que si la
sgrgation des
monognes simplement hrits peut tre utilise pour dtecter des QTLs
lis, il devrait
finalement tre possible de cartographier et de caractriser tous
les QTLs impliqus dans les
caractres complexes.
Avant l'avnement de la cartographie moderne des QTLs, les
caractres montrant une
variation quantitative ont t tudis par une analyse statistique
de populations exprimentales
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4
appropries sur la base des moyennes, des variances et
covariances des phnotypes des
individus apparents sans aucune connaissance relle du nombre et
de l'emplacement des
gnes qui les sous-tendent. Ces tudes ont port sur les
distributions phnotypiques des
populations et des corrlations des phnotypes entre les individus
ou les lignes apparents.
Lintrt pour la cartographie de QTLs chez les vgtaux est ne
dtudes sur les caractres de
fruits de tomate (Paterson et al., 1988) et les caractres
morphologiques et agronomiques du
mas (Stuber et al., 1992) qui ont russi dmontrer que certains
marqueurs molculaires
expliquent une part importante de la variance phnotypique des
caractres quantitatifs.
II LES OBJECTIFS GNRAUX DE LA CARTOGRAPHIE DES QTLs
Les deux objectifs gnraux de la cartographie des QTLs sont
d:
1 Accrotre notre connaissance biologique de l'hritabilit et de
l'architecture
gntique des caractres quantitatifs, tant au sein d'une espce
quentre espces apparentes,
2 Identifier des marqueurs qui peuvent tre utiliss comme outils
de slection
indirecte en matire d'amlioration gntique.
Les rsultats des tudes de cartographie de QTLs fournissent des
informations sur :
a Le nombre et la localisation chromosomique de QTLs affectant
un
caractre,
b Limportance et la direction de l'effet de chaque QTL ( savoir
si un
caractre phnotypique est rgul par de nombreux gnes ou de
nombreux loci indpendants
effet faible ou par quelques gnes effet fort),
c Le mode d'action des gnes chaque QTL (dominance ou
additivit),
d Les sources parentales des allles favorables au QTL et,
e Les interactions entre les diffrents QTLs (pistasie, c'est
dire, les
interactions entre deux QTL qui se traduisent par un effet sur
le caractre qui ne pourrait pas
tre prvu par la somme des effets de chacun des QTLs) ou entre
les gnotypes et
lenvironnement.
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5
III LES TAPES DE LA CARTOGRAPHIE DE QTLs
La cartographie des QTLs exige que on :
1 Slectionne et/ou dveloppe des populations de cartographie
appropries
(populations exprimentales pour la cartographie par analyse de
liaison ou populations
naturelles/ slectionnes pour la cartographie dassociation),
2 Mesure le phnotype des individus de la population pour le
(les) caractres (s)
d'intrt (caractres morphologiques, caractres agronomiques, taux
de sensibilit des
maladies et ravageurs, rsistance la scheresse, etc.) dans
diffrents environnements,
3 Dcide du type de marqueur (s) molculaire (s), de la stratgie
de gnotypage
(ensemble de la population, gnotypage slective ou analyse de
sgrgation en mlange (BSA-
Bulk Segregant Analysis) et gnre les donnes molculaires pour un
nombre suffisant de
marqueurs polymorphes uniformment repartis sur le gnome de la
plante tudie,
4 Identifie des marqueurs molculaires lis au (x) caractre (s)
d'intrt en utilisant
des programmes statistiques (les mthodes de cartographie de QTLs
par analyse de liaison
ncessite la construction de carte de liaison gntique) et
5 Teste l'applicabilit et la fiabilit des marqueurs associs aux
QTLs effet moyen
fort dans la prdiction du (des) caractres (s) dans les familles
apparentes (validation ou
vrification de marqueurs).
La disponibilit d'une large gamme de marqueurs molculaires et de
mthodes
statistiques puissantes a considrablement facilit la
cartographie des QTLs. La cartographie
de liaison et la cartographie dassociation sont les deux outils
les plus couramment utiliss
pour la dissection de caractres complexes. Les deux mthodes de
cartographie de QTLs
commencent par la collecte de donnes gnotypiques et phnotypiques
soit de
populations en sgrgation soit de populations naturelles, suivie
par des analyses
statistiques pour rvler tous les locus marqueurs o la variation
alllique est en
corrlation avec le phnotype.
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Chapitre II. LES PR REQUIS LA CARTOGRAPHIE DES QTLs
I. LE CHOIX DE LA POPULATION DE CARTOGRAPHIE
Le choix de la population de cartographie approprie est trs
important pour la
russite de tout projet de cartographie de QTLs. Les populations
pour la cartographie des
QTLs peuvent tre classes en deux catgories:
1 Les populations exprimentales pour la cartographie de QTLs par
analyse de
liaison. Par exemple :
a Des lignes pures [individus identiques entre eux l'intrieur
d'une
gnration (homognit) et identiques entre eux d'une gnration
l'autre (stabilit). Le
gnotype est fix)] pour les espces autogames ou
autopollinisation;
b Des familles de demifrres ou de plein-frres pour les
espces
allogames ou pollinisation croise) et
2 Les populations naturelles ou les populations slectionnes pour
la cartographie
d'association par analyse de dsquilibre de liaison.
I.1 Populations pour la cartographie par analyse de liaison
I.1.1 Populations de cartographie chez les espces autogames
La Cartographie de QTL par analyse de liaison dpend de
populations bien dfinies.
Chez les espces autogames, les tudes de cartographie de QTL
utilisent :
1 Des descendances F2 ou des familles Fx : y qui en sont
drives,
2 Des descendances de rtrocroisements (backcross - BC),
3 Des lignes recombinantes consanguines (Recombinant Inbred
Lines - RIL),
4 Des lignes quasi-isogniques (Near-Isogenic Lines-NILs) et
5 Des lignes dhaplodes doubls (Double Haploids - DH).
Ces populations sont dveloppes par le croisement de deux parents
homozygotes
(lignes pures) clairement diffrents au niveau du (des) caractre
(s) phnotypique (s) d'intrt
(Figure 1). Chaque population de cartographie dveloppe partir
des parents
homozygotes a ses propres avantages et inconvnients et les
chercheurs doivent choisir
la population approprie en fonction de l'objectif de leur projet
de recherche, la
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complexit du (des) caractres, le temps dont-ils disposent, et
selon que les marqueurs
molculaires qui seront utiliss pour le gnotypage sont dominants
ou codominants.
I.1.1.1 Descendances F2 et Backcross
Les descendances F2 et les descendances de Backcross sont les
types de populations
de cartographie les plus simples, car elles sont faciles
construire et il faut relativement peu
de temps pour les produire. La descendance F2 est plus puissante
pour dtecter des QTLs
avec des effets additifs, et peut galement tre utilise pour
estimer le degr de
dominance des QTLs dtects. Lorsque la dominance est prsente, les
rtrocroisements
donnent des estimations biaises des effets car les effets
additifs et de dominance sont
compltement confondus.
Les deux populations F2 et Backcross ont trois limites :
1 Le dveloppement de ces populations ncessite relativement peu
de mioses de
telle sorte que mme les marqueurs loigns restent fortement
associs aux QTL. Ces
associations longue distance entravent la localisation prcise
des QTLs.
2 les populations F2 et backcross sont des populations
temporaires car elles sont
trs htrozygotes et ne peuvent tre reproduites indfiniment par
les graines (par
exemple, ces populations ne peuvent pas tre values plusieurs
reprises dans diffrentes
conditions environnementales, sur des annes, en diffrents lieux,
etc.)
3 les interactions pistatiques peuvent difficilement tre tudies
dans les
populations F2 et backcross.
I.1.1.2 Populations de familles Fx : y et lignes
recombinantes
En gntique quantitative classique, si un caractre a une faible
hritabilit, on peut
prendre la moyenne de la famille comme unit de mesure et choisir
les parents ayant la
performance moyenne leve sur la base de la moyenne de la famille
parce que lhritabilit
estime partir de la moyenne de la famille peut tre
considrablement augmente en
augmentant le nombre de descendants. Cette ide a d'abord t
applique la cartographie
gntique pour les caractres faible hritabilit chez les animaux
l'aide du dispositif fille
ou petite-fille (daughter or grand-daughter design), o la valeur
phnotypique du pre est
remplace par la valeur phnotypique moyenne des filles. La mme
ide a ensuite t
applique aux plantes en remplaant la valeur phnotypique d'une
plante de F2 par la moyenne
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des Caractres Quantitatifs
8
de la progniture F3. Tous les descendants F3 issue de la mme
plante F2 appartiennent la
mme famille F2:3, note F2:3. Si la taille de chaque famille F2:3
(le nombre de descendants
F3) est suffisamment grande, la valeur moyenne de la famille
reprsente la valeur
gnotypique de la plante F2, et donc la puissance de la
cartographie des QTL peut
augmenter de faon significative.
On peut augmenter le nombre de gnrations de 3 y pour obtenir un
dispositif Fx:y.
Dans de tels cas, le gnotypage sera effectu sur les plantes de
la gnration x et le
phnotypage sur les plantes de la gnration y, avec y > x.
Alternativement, le gnotypage
peut galement tre effectu en mlangeant l'ADN ou les feuilles
d'au moins 15 individus de
mme famille de la gnration y.
Lorsque y augmente au moins 6 gnrations, le dispositif devient
un dispositif de
lignes recombinantes (Recombiant Inbred Line RIL). Les RIL sont
issus d'une population
F2 par des gnrations de croisements entre individus pleins-frres
(croisement entre
descendants des mmes parents pour les espces pollinisation
croise) ou
dautofcondations (Bulk ou Single Seed Descent). Les RIL sont des
lignes homozygotes
avancs qui ont subi plusieurs cycles dautofcondation. Ces
multiples gnrations de
croisements augmentent le nombre potentiel d'vnements de
recombinaison et amliorent la
rsolution de la cartographie (un nombre suffisant de mioses ont
eu lieu pour rduire le
dsquilibre de liaison entre les marqueurs modrment lis).
I.1.1.3 Lignes quasi-isogniques et Haplodes doubls
I.1.1.3.1 Dfinitions et avantages
Si la slection par rtrocroisement est rpte au moins sur six
gnrations, plus de
99% du gnome des individus choisis au hasard dans la descendance
du rtrocroisement 6
(Backcross 6 - BC6), et des rtrocroisements suivants, proviendra
du parent rcurrent.
LAutofcondation des individus slectionns dans la descendance du
rtrocroisement 7,
note BC7F1, va produire deux types de lignes BC7F2, homozygotes
pour les deux allles au
locus du gne cible, qui sont dits quasi-isogniques lun avec
l'autre et avec le parent receveur
(NearIsogenic Lines NIL).
Lanalyse de familles consanguines htrognes est aussi une mthode
pour
dvelopper rapidement les lignes quasi-isogniques (NIL) pour un
QTL identifi dans des
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lignes consanguines. La slection pour le caractre cible est
requise pour la gnration des
NIL.
En fixant essentiellement le fond gntique, les lignes
quasi-isogniques sont
idales pour :
a) la cartographie gntique haute rsolution,
b) le suivi de lexpression des gnes, et une conduite plus
directe
dexprimentation biologique fonde sur une hypothse.
c) l'tude des effets phnotypiques attribuables un QTL puisque le
fond
gntique, contrlant les caractres morphologiques et phnologiques
qui influencent
gnralement les valuations phnotypiques des caractres
quantitatifs, est uniforme.
Les populations dhaplodes doubls (Double Haploids - DH) sont
galement
utilises pour la cartographie des QTL chez plusieurs espces. La
mthodologie de production
des haplodes doubls amliore l'efficacit de lamlioration en
gnrant des lignes
consanguines avec 100% de puret et duniformit gntique en
seulement deux gnrations.
Les lignes dhaplodes doubls rendent facile la conduite des tudes
gntiques et
raccourcissent significativement la dure de la slection.
Les lignes recombinantes (RIL), quasi-isogniques (NILs) et
haplodes doubles
(DH) sont des populations permanentes parce qu'elles sont des
lignes homozygotes qui
peuvent tre multiplis sans quil ne se produise des modifications
gntiques. Les
semences de RIL, NILs et DH peuvent tre transfres entre
diffrents laboratoires de
cartographie afin de s'assurer que tous les collaborateurs
examinent le mme matriel, de sorte
que les rsultats gntiques de phnotypage, de gnotypage et de
cartographie de QTL dans
les laboratoires puissent tre mis ensemble.
I.1.1.3.2 Limites des Lignes quasi-isogniques et Haplodes
doubls
Les principales limites des lignes quasi-isogniques et des
lignes recombinantes
viennent du fait que :
1 Le temps et /ou le cot ncessaires pour dvelopper ces
populations sont grands et
2 Ces populations ne dtectent que la composante additive, mais
ne fournissent
aucune information sur les relations de dominance pour tout
QTL.
-
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10
Les populations dhaplodes doubls sont plus rapides gnrer que les
lignes
recombinantes et les lignes quasi-isogniques, mais la production
dhaplodes doubls est
seulement possible pour les espces chez lesquelles un protocole
de production dhaplodes
est bien tabli.
Figure 1 : Diffrentes populations de cartographies gnres partir
de deux lignes parentales pures
dune espce autogame
Une fois les parents choisis, une descendance en sgrgation de
plusieurs dizaines d'individus sera
ncessaire pour obtenir un chantillon d'vnements miotiques
suffisant pour estimer le plus prcisment
possible les taux de recombinaison entre les marqueurs.
Classiquement, les pedigrees utiliss sont :
- une descendance F2, issue de l'autofcondation d'un hybride
simple F1,
- une population "bulk F3" drive d'individus F2 par une gnration
d'autofcondation,
- une population de lignes recombinantes (RIL) drive des
individus F2 par 5 6 gnrations
d'autofcondation sans slection,
- un croisement en retour (backcross) de premire gnration
lorsque l'hybride F1 est recrois un de ses
parents,
- des lignes quasi-isognique(NIL) slectionnes aprs au moins six
gnrations de rtrocroisement avec le
parent rcurrents,
- des lignes issues d'haplodes doubls (HD) chez les espces o
l'on sait induire les phnomnes
d'andrognse ou de gynognse,
-
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11
I.1.1.4 Les limites de toutes les populations de cartographie
issues de croisement initial
entre lignes pures
Les limites communes toutes les populations de cartographie
labores partir des
lignes pures sont que :
1 L'intervalle de confiance pour de nombreux QTLs cartographis
en utilisant la
taille la plus couramment utilise de population (100-200
individus) est de plusieurs
centimorgans, qui pourraient correspondre des centaines de
gnes;
2 Le faible nombre d'allles chantillonns par locus dans chaque
population rend
difficile lexamen de l'ventail complet de la diversit gntique
disponible pour de
nombreuses espces et ;
3 Pour certaines espces telles que celles pollinisation croise,
il est souvent
impossible (en raison de la dpression de consanguinit ou de
lauto-incompatibilit) ou trs
peu pratique, trs long et/ou coteux de produire des lignes
consanguines.
I.1.2 Populations de cartographie chez les espces allogames
Les analyses gntiques chez les espces pollinisation croise sont
beaucoup plus
complexes que chez les espces qui peuvent tre autofcondes pour
produire des lignes
consanguines. Certaines des difficults surgissent lorsque des
parents htrozygotes et
htrognes sont croiss pour dvelopper une population de
cartographie.
1 Le nombre d'allles aux marqueurs et le profil de sgrgation des
gnotypes
aux marqueurs peut varier d'un locus lautre chez les espces
pollinisation croise,
tandis quune population en sgrgation cre partir de lignes pures
a toujours deux allles
et un rapport de sgrgation prvu chacun des diffrents
marqueurs.
2 Des complications surviennent si les parents ont des allles en
commun au
QTL ou au locus marqueurs, ou si les parents partagent des
allles au QTL dans
diffrentes phases de liaison avec le locus marqueur.
3 Les phases de liaison entre les diffrents marqueurs ne sont
pas connues a
priori pour les parents homozygotes et, par consquent, un
algorithme doit tre utilis pour
caractriser une phase de liaison la plus probable pour l'analyse
de liaison.
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12
Pour surmonter ces problmes, les stratgies du double
pseudo-testcross, des
familles de demi-frres et de plein-frres issus de croisements
contrls sont utilises pour
les espces allogames. Les proprits biologiques (dpression de
consanguinit, auto-
incompatibilit) des espces allogames empchent la gnration de
lignes pures et, par
consquent, de tout croisement avanc. Cependant, parce que ces
espces sont trs
htrozygotes, la descendance F1 issue du croisement entre deux
parents affiche souvent
diffrents types de sgrgation. Certains loci peuvent avoir quatre
allles diffrents entre les
parents croiss, gnrant ainsi quatre classes de gnotypes dans la
descendance. Beaucoup
d'autres peuvent galement prsenter le profil de sgrgation dune
descendance F2 dans les
proportions 1:2:1 ou le profil de sgrgation dune descendance de
backcross dans les
proportions 1:1. La stratgie du double pseudo-testcross utilise
les marqueurs en sgrgation
1 :1, c'est dire ceux qui sgrgent chez un parent mais pas chez
l'autre, pour construire une
carte gntique spcifique chacun des parents. La limite de la
stratgie du double pseudo
testcross est qu'elle ne permet quune utilisation partielle des
marqueurs molculaires.
I-2. Populations pour la cartographie dassociation
Pour la cartographie d'association, les populations peuvent tre
classes dans l'une des
cinq groupes suivants:
1 chantillon idal prsentant une structure subtile de population
et des relations
familiales (En biologie ou en cologie, une population est un
groupe d'organismes vivants de
la mme espce qui coexistent et se reproduisent entre eux sur un
territoire dtermin ou
dans un mme habitat),
2 chantillon multi-famille,
3 chantillon prsentant une structure de population,
4 chantillon ayant la fois une structure de population et des
relations familiales, et
5 chantillon avec une structure franche de population et des
relations familiales.
En raison de l'adaptation locale, de la slection et de
l'histoire de lamlioration de
nombreuses espces, de nombreuses populations de cartographie
d'association se classent
plutt dans la catgorie quatre.
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13
Alternativement, les populations de cartographie d'association
peuvent tre classes
selon leur origine telle que les collections des banques de
matriel gntique, les populations
synthtiques, et le matriel gntique lite.
II. PHNOTYPAGE
Les donnes phnotypiques idales pour la cartographie des QTLs
sont les valeurs des
performances phnotypiques des individus dans diffrents
environnements. L'exactitude et la
prcision du phnotypage dtermine le ralisme des rsultats de la
cartographie de QTL. La
puissance de dtection de QTL, dfinie comme tant la probabilit de
dtection d'un QTL
un seuil de significativit statistique donn, dpend :
1 du nombre de descendants dans la population (taille de
l'chantillon),
2 de l'hritabilit du caractre,
3 de la dissemblance gntique entre descendants,
4 de l'effet du QTL et,
5 de l'environnement utilis pour l'valuation phnotypique.
En raison de la disponibilit d'outils molculaires haut dbit et
faible cot, le
gnotypage ne limite plus la taille de la population dans les
tudes de cartographie gntique
mais le cot et la logistique de phnotypage imposent des limites
sur la taille de l'chantillon.
Cela est particulirement vrai pour les phnotypes des caractres
complexes.
Le niveau de l'hritabilit d'un caractre dpend en partie de la
reproductibilit du
phnotypage sur diffrentes saisons, et dans diffrents lieux et
environnements. Une
prcision accrue de phnotypage augmente lhritabilit qui, son
tour, augmente la
puissance statistique de dtection des QTLs
Un protocole de phnotypage approprie doit comprendre :
1 un chantillon reprsentatif d'environnements diffrents et leur
emplacement
optimal;
2 un nombre de rptitions par individu dans chaque
environnement;
3 un dispositif exprimental tenant compte efficacement de la
variation du milieu
dans les parcelles exprimentales;
4 des mthodes statistiques appropries pour l'analyse efficace
des donnes et,
5 la prise en considration de linteraction QTL x
environnement.
-
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La rptition indique simplement le nombre de parcelles attribues
un individu. Elle
est ncessaire pour obtenir une estimation interne de la variance
de l'erreur exprimentale et
pour sparer la variance de lerreur de la variance de
l'interaction gnotype x environnement.
La randomisation fournit la validit statistique aux rsultats et
protge contre les
biais. Le contrle local de l'erreur peut tre obtenu par la
rpartition des parcelles dans des
blocs de sorte maximiser la variation inter-blocs et minimiser
la variation intra - bloc.
Lorientation des blocs, dans la mesure du possible, doit tre
perpendiculaire la pente du
champ exprimental, de la serre, etc. Cependant, il y a toujours
une certaine variation qui reste
incontrle dans les blocs. La comparaison croise des donnes de
phnotypage des
populations dans diffrents environnements est ncessaire afin de
dterminer la faon dont
l'association marqueur - caractre identifie dans un
environnement peut tre utilise pour la
slection dans un autre environnement.
La rptition et la randomisation des individus et le contrle
local des erreurs,
lorsqu'ils sont correctement utiliss, ont trois avantages:
1 Ils permettent de sparer les vritables diffrences entre les
performances
phnotypiques des individus et lerreur rsiduelle;
2 Ils maximisent le rapport diffrences entre performances
phnotypiques
des individus /erreur rsiduelle,
3 ils fournissent une estimation valable et objective du
niveau
derreur/incertitude dans les rsultats.
III. GNOTYPAGE ET CONSTRUCTION DE CARTES GNTIQUES
III.1 Introduction
L'hypothse de base qui sous-tend l'utilisation des locus
marqueurs dans la recherche
de QTL, est quil existe un dsquilibre de liaison entre les
allles au locus marqueur et le
polygne li. Le dsquilibre de liaison est, l'association non
alatoire des allles des loci
diffrents dans une population, cause par la slection, la drive
gntique et d'autres facteurs.
La population en sgrgation est divise en fonction des gnotypes
des individus au
locus marqueur, puis des procds statistiques sont utiliss pour
dterminer si les groupes
dindividus diffrent significativement l'un de l'autre par
rapport au caractre mesur. Si une
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diffrence significative est dtecte cela est interprt comme un
gne affectant la
caractristique est li au locus marqueur utilis pour subdiviser
population.
III.2 Les marqueurs dans la recherche de QTL
III.2.1 Les marqueurs molculaires
Les marqueurs lis sont utiliss dans la recherche de QTLs pour
analyser
indirectement les QTLs. La capacit de dtecter la variation
gntique au niveau de l'ADN a
permis un approvisionnement sans fin de marqueurs pour toutes
les espces d'intrt. Il est
maintenant courant d'utiliser 50 200 marqueurs pour l'analyse
fine des QTLs. Cela a
entran une explosion de l'utilisation des mthodes base de
marqueurs en gntique
quantitative.
Par rapport aux marqueurs morphologiques, lintrt des
marqueurs
molculaires pour la recherche de QTLs se dcline en cinq
caractristiques:
1. La neutralit phnotypique - Le problme de gnes marqueurs ayant
un effet
phnotypique plus grand que le polygne li est surmont par les
marqueurs molculaires.
Diffrents allles ne provoquent pas un changement dans le
phnotype de l'organisme ; ils se
distinguent par leurs vitesses de migration sur un gel.
2. Le polymorphisme - Le niveau de polymorphisme est maintenu
par de nombreux
facteurs. Il s'agit notamment de la taille de la population, du
mode de reproduction, de la
slection, du taux de mutation et de la migration. Les faibles
pressions de slection et taux de
mutation provoquent des variations suprieures au niveau des
marqueurs molculaires. Ceci,
combin avec la sensibilit accrue des techniques de dtection des
variations molculaires,
augmente le nombre de sites d'informatifs qui sont disponibles
dans les croisements.
3. Labondance Il existe plus de marqueurs molculaires que les
isoenzymes ou les
marqueurs morphologiques. Des cartes compltes de liaison gntique
sont maintenant
disponibles pour certaines espces.
4. La codominance - La plupart des marqueurs molculaires sont
codominants. Cela
signifie qu'il y a une relation un pour un entre le gnotype et
le phnotype. Les marqueurs
morphologiques ont tendance tre dominants ou rcessifs, ce qui
diminue la dtection des
QTLs.
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5. Lpistasie - C'est l'interaction entre les gnes non allles,
par laquelle lun
interfre avec l'autre. Cela tend se produire dans les caractres
morphologiques et rduit le
nombre de marqueurs qui peuvent tre confirms.
III.2.2 Types de marqueur molculaire
III.2.2.1 Polymorphismes de longueur des fragments de
restriction (Restriction
Fragment Lengh Polymorphism - RFLP)
Les marqueurs RFLP sont utiles dans la recherche de QTL en
raison de:
1 Labsence de dominance
2 - Le nombre de multiples formes allliques
3 L'absence d'effet pliotropique sur d'autres caractres
Les fragments de restriction sont produits par le clivage des
squences d'acides
nucliques spcifiques dans l'ADN par des endonuclases de
restriction. Ces enzymes
reconnaissent des squences spcifiques d'acides amins et coupent
lADN ces sites. Plus un
site de restriction est frquent dans l'ADN, plus souvent, il
sera cliv et plus les fragments de
restriction seront produits et spars par lectrophorse.
Des fragments spcifiques peuvent tre identifis par l'utilisation
d'une sonde
radioactive approprie, consistant en une squence d'ADN clone
homologue un
fragment d'ADN particulier, dans des conditions favorisant
l'hybridation, aprs le transfert
du profil d'lectrophorse sur un support solide de
nitrocellulose. La sonde s'hybride avec
l'ADN sur le filtre, qui est ensuite plac sur une pellicule
photographique pour exposition. En
utilisant des sondes spcifiques, des squences aussi rares que un
sur un million peuvent tre
identifies.
Les changements dans la squence de bases d'ADN peuvent se
traduire par la
suppression ou la cration de squences reconnues par les enzymes
de restriction. Il en
rsulte diffrents sites de clivage chez diffrents individus. Un
grand nombre d'enzymes
de restriction (Tableau I), qui clivent des squences diffrentes
sont disponibles. En
consquence, une grande partie du gnome peut tre chantillonn et
la capacit du procd
dtecter des polymorphismes est pratiquement illimite (Botstein
el al, 1980).
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Tableau I : Exemples denzymes de restriction
Enzyme Source Squence
reconnue Coupure
Extrmits
(aprs
coupure)
EcoRI Escherichia coli 5'GAATTC
3'CTTAAG
5'---G AATTC---3'
3'---CTTAA G---5' Cohsives
BamHI Bacillus
amyloliquefaciens
5'GGATCC
3'CCTAGG
5'---G GATCC---3'
3'---CCTAG G---5' Cohsives
HindIII Haemophilus
influenzae
5'AAGCTT
3'TTCGAA
5'---A AGCTT---3'
3'---TTCGA A---5' Cohsives
MstII Microcoleus species 5'CCTNAGG
3'GGAMTCC
5'---CC TNAGG---3'
3'---GGAMT CC---5' Cohsives
TaqI Thermus aquaticus 5'TCGA
3'AGCT
5'---T CGA---3'
3'---AGC T---5' Cohsives
NotI Nocardia otitidis 5'GCGGCCGC
3'CGCCGGCG
5'--GC GGCCGC--3'
3'--CGCCGG CG--5' Cohsives
HinfI Haemophilus
influenzae
5'GANTC
3'CTNAG
5'G ANTC
3'CTNA G
AluI Arthrobacter luteus 5'AGCT
3'TCGA
5'---AG CT---3'
3'---TC GA---5' Franches
BgIIII Bacillus globigii 5'AGATCT
3'TCTAGA
5'---A GATCT---3'
3'---TCTAG A---5' Cohsives
HaeIII Haemophilus
aegyptius
5'GGCC
3'CCGG
5'---GG CC---3'
3'---CC GG---5' Franches
HhaI Haemophilus
haemolyticus
5'GCGC
3'CGCG
5'---GCG C---3'
3'---C GCG---5' Cohsives
PstI Providencia stuartii 5'CTGCAG
3'GACGTC
5'---CTGCA G---3'
3'---G ACGTC---5' Cohsives
SmaI Serratia marcescens 5'CCCGGG
3'GGGCCC
5'---CCC GGG---3'
3'---GGG CCC---5' Franches
La nomenclature des enzymes de restriction est prcise. Leur nom
comporte 3 ou 4 lettres correspondant entre
autres la bactrie partir de laquelle on a extrait cette enzyme
:
La premire lettre est en majuscule cela correspond la premire
lettre du genre de la bactrie
La seconde et la troisime lettre sont en minuscule et
correspondent aux deux premires lettres de l'espce bactrienne
La quatrime lettre correspond la souche bactrienne, elle est
crite en majuscule mais n'est pas prsente dans toutes les enzymes
de restriction
Enfin un chiffre romain donne le numro d'ordre de caractrisation
de l'enzyme
Ainsi on a EcoRI : Enzyme de restriction d'Escherichia (genre)
coli (espce) souche RY317 la premire tre
caractrise (I)
Le N et le M dans les squences de MstII et HinfI peuvent tre
remplacs par une des 4 bases et son
complment.
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Figure 2 : tapes de la rvlation du RFPL port par un ADN.
Marqueur RFLP = couple enzyme / sonde
Figure 3 : Mise en vidence d'un site RFLP rvl par une sonde X et
TaqI
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III.2.2.2 ADN Polymorphe Amplifi au hasard (Ramdom Amplified
Polymorphic DNA RAPD)
La production de ces marqueurs se fait par l'utilisation
d'amorces dans la raction de
polymrisation en chane. Les amorces fonctionnent dans le sens
(5----3), inverse du sens de
lecture de l'ADN (3----5). Lorsque des squences d'amorces sont
suffisamment rapproches
pour permettre lhybridation, la raction en chane de la polymrase
rplique la rgion d'ADN
en aval du site dhybridation de lamorce, en produisant un
fragment amplifi. Si les sites de
liaison d'amorces sont absents ou la distance entre les rgions
est trop grande, la PCR choue
et l'amplification ne se produit pas. Les squences polymorphes
produites par cette mthode
sont appels RAPD.
L'avantage du RAPD sur le RFLP, est qu'une seule amorce peut
rvler plusieurs
loci la fois et de plus petites quantits d'ADN sont ncessaires.
Un problme avec les
RAPD est qu'ils sont des marqueurs dominants du fait de
marqueurs homozygotes ayant ou
non la squence de lamorce. La conclusion gnrale est que les RAPD
sont en termes de
cots plus rentables que les RFLP lorsque la taille de
l'chantillon est petite.
Marqueur RAPD = amorce de squence arbitraire
Figure 4 : Mise en vidence d'un marqueur RAPD
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III.2.2.3 Polymorphisme de Longueur de Fragments Amplifis
(Amplified Fragments
Length polymorphism AFLP)
Les marqueurs AFLP sont obtenus par l'amplification de fragments
de restriction
slectionns dun ADN gnomique total digr avec deux enzymes de
restriction. Les
produits amplifis sont spars par lectrophorse dnaturant sur gel
de polyacrylamide. Un
grand avantage de la technique AFLP est qu'elle permet
l'identification simultane d'un
grand nombre de produits d'amplification. Cest aussi un des
moyens les plus efficaces
pour construire une carte gntique haute densit.
Marqueur RFLP = couple enzyme / amorce
Figure 5 : tapes de la technique AFLP
III.2.2.4 Microsatellites
Les microsatellites sont des squences d'ADN formes par une
rptition continue
de motifs composs de 2 10 nuclotides. Les anglophones les
nomment Simple Sequence
Repeats (SSR), Short Tandem Repeats (STR) ou Variable Number
Tandem Repeats
(VNTR). Ils ont tendance tre trs polymorphes du fait dun taux
lev de mutations
rsultant en des changements dans le nombre de rptitions en
tandem. Lidentification des
squences se fait par le nombre de squences rptes, ce qui fait
que les marqueurs
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microsatellites sont codominants. Les individus homozygotes
peuvent tre distingus des
htrozygotes, car ils ont deux copies du mme nombre de rptitions
de motifs, mais des
homozygotes ne peuvent pas tre distingus les uns des autres.
Marqueur = paire damorces spcifiques bordant le
microsatellite
Figure 6 : tapes de la mise en vidence des microsatellites
III.2.2.5 Les marqueurs SNP -Polymorphisme mono-nuclotidique
(Single Nucleotide
Polymorphism)
Les rcents progrs en matire d'analyse de squences d'ADN et la
mise au point de
mthodologies haut dbit ont rendu possible l'identification et
l'analyse de la variation
nuclotidique grande chelle. Le marquage molculaire par SNP
permet de reprer les
diffrences au niveau d'un nuclotide dans une squence d'ADN.
Cette technique consiste hybrider sur l'ADN cible une sonde
complmentaire
portant une molcule fluorescente (le fluorophore). Chaque sonde
est spcifique d'une
squence d'ADN donne.
La deuxime tape consiste en une longation par action de la Taq
polymrase
(PCR). Cette enzyme ajoute, l'extrmit des amorces, des
oligonuclotides prsents dans le
milieu de raction et libre les fluorophores fixs sur les
sondes.
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Enfin, une visualisation par excitation et quantification du
fluorophore, une
longueur d'onde qui lui est propre, est ralise. Les individus A
et B ne rvlent pas la mme
fluorescence, ils ont donc un polymorphisme au niveau d'un
nuclotide.
Cette technologie qui permet d'liminer entirement les tapes de
sparation de taille
par lectrophorse prsente un potentiel d'automatisation trs
suprieur aux technologies
prcdentes (RFLP, RAPD, AFLP, SSR...). Elle peut donc tre ralise
trs haut dbit. Le
marquage SNP ou Snip permet d'obtenir des rsultats prcis pour
diffrencier des allles entre
individus. Les marqueurs SNP sont des marqueurs dominants.
III.3 Les stratgies de gnotypage
Les donnes de gnotypage (avec des marqueurs molculaires) peuvent
tre obtenues
de l'une des trois faons suivantes:
1 Par gnotypage de tous les individus de la population de
cartographie;
2 Par gnotypage dune partie des individus de la population qui
prsentent des
phnotypes extrmes pour le caractre dintrt, connu sous le nom de
gnotypage slectif;
3 - Par gnotypage de mlanges dindividus choisis, connu sous le
nom d'analyse de
mlanges sgrgeant (Bulk Segregant Analysis BSA).
III.3.1 Le gnotypage de l'ensemble de la population de
cartographie
La mthode classique de cartographie de QTLs ncessite le
gnotypage de l'ensemble
de la population de cartographie avec des marqueurs rpartis sur
l'ensemble du gnome. Cette
approche est plus fiable mais vaste, longue et coteuse.
III.3.2 Le gnotypage slectif
La seconde approche est le gnotypage slectif (Figure 7) qui
implique le gnotypage
d'individus slectionns qui sont choisis sur la base de leurs
phnotypes (gnralement ceux
ayant des valeurs phnotypiques extrmement leves et/ou faibles).
Le gnotypage slectif
permet de rduire le nombre dindividus qui doivent tre gnotyps
pour dtecter des QTL en
utilisant uniquement des individus au niveau de lune ou des deux
queues de la distribution
phnotypique pour le caractre quantitatif d'intrt Le gnotypage
slectif est utile dans les
situations o le gnotypage de la population complte est trop
coteux ou impossible, ou
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lorsque l'objectif est de dtecter rapidement un grand nombre de
donneurs potentiels pour les
allles utiles ayant des effets forts.
Le gnotypage unidirectionnel (gnotypage au niveau dune queue de
la distribution)
est d'un intrt particulier pour son application dans les
programmes de slection, car il a le
potentiel de permettre la dtection de QTLs en utilisant les
descendants de qualit suprieure
qui ont t retenus par slection dans les programmes damlioration.
Cela permet quun plus
grand nombre de donneurs potentiels soient analyss pour des
allles ayant des effets dans
diffrents fonds gntiques.
Gnralement, il est conseill de faire le gnotypage d'environ 30%
dindividus
de chaque queue de distribution. Cependant, mesure que la taille
de la population
augmente, la proportion requise dindividus de chaque queue
diminue de telle sorte qu un
certain moment un nombre absolu dindividus de chaque queue
deviendra crucial.
Le gnotypage slectif n'est pas largement adopt, en raison de
:
1 - La distorsion de sgrgation dans les populations de
cartographie gntique,
2 Lestimation biaise des effets de QTLs lis et,
3 La contrainte de ne pouvoir tudier quun seul caractre la
fois.
Le gnotypage slectif permet de rduire la taille de la population
de
cartographie qui, en gnral, va diminuer la puissance de dtection
des QTLs,
augmenter l'intervalle de confiance des QTLs et augmenter la
probabilit de dtection
de QTLs faux positifs.
III.3.3 Le gnotypage aprs constitution de pools dindividus
prsentant
des phnotypes contrasts (Bulk Segregant Analysis - BSA)
La troisime approche est la stratgie du mlange (Bulk Segregant
Analysis - BSA,
figure 6) qui accentue un peu plus l'approche de gnotypage
slectif soit par le regroupement
de dindividus (groupage de poids gal dchantillon de chaque
individu avant l'extraction de
l'ADN) soit par le mlange d'ADN (mlange dADN aprs l'extraction
et lhomognisation
des concentrations) partir dindividus slectionns chacun des deux
phnotypes extrmes.
La BSA mesure la variation prsente dans les pools dindividus qui
ont t tris selon leurs
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des Caractres Quantitatifs
24
phnotypes et utilise la corrlation entre ces mesures et les
pools de phnotypes pour
dterminer une position probable sur une carte gntique.
L'analyse thorique de la BSA pour les expriences impliquant des
descendances de
backcross, F2 et des familles de demi-frres montre que la
puissance de la mise en commun
slective de l'ADN pour la dtection des gnes effet important peut
tre la mme que celle
obtenue par le gnotypage slectif individuel. Toutefois, la BSA
n'est gnralement pas
considre comme une approche utile pour soit la dtection de QTLs
qui peut tre
conditionne par plusieurs gnes avec un petit effet, ou lorsque
le QTL est faiblement li au
marqueur. Cela sexplique par le fait que les deux pools sont
souvent contamins par des
allles alternatifs si les individus sont mal phnotyps ou si une
recombinaison se produit.
Figure 7. Principe du gnotypage slectif et de l'analyse de pools
en sgrgation.
La mthode de gnotypage slectif implique la slection d'individus
prsentant des valeurs phnotypiques trs
hautes et basses (dans la zone hachure) de la distribution
continue d'un caractre quantitatif d'intrt. Les
individus slectionns sont gnotyps et l'association est teste. La
Bulk Segregant Analysis BSA accentue un
peu plus l'approche de gnotypage slectif en regroupant les
individus slectionns dans chacune des deux
queues de la courbe de distribution des phnotypiques, chaque
queue tant reprsente que par un seul
chantillon de mlange.
La fiabilit de la BSA pour la cartographie des QTLs peut tre
affecte par :
1 une densit insuffisante de marqueur,
2 la petite taille des populations, ce qui entrane des
diffrences phnotypiques entre
pools qui sont suffisantes seulement pour identifier les gnes ou
QTLs effet majeur,
3 lestimation errone de la frquence des allles dans les pools
et,
4 un taux lev de faux positifs.
-
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des Caractres Quantitatifs
25
Ces problmes peuvent tre rsolus en augmentant la taille de
population et le nombre
dindividus slectionns dans chaque queue de distribution et la
densit de marqueurs sur la
carte gntique.
III.4 Construction de carte gntique
L'tablissement d'une carte gntique utilise les proprits de la
recombinaison la miose. Il
ncessite :
1 La cration d'une descendance en sgrgation issue d'un
croisement par reproduction sexue
2 La caractrisation molculaire (gnotypage) des individus de la
descendance
3 L'utilisation d'outils d'analyse statistique et de mthodes de
calculs mathmatiques
pour estimer les distances gntiques entre les marqueurs
molculaires d'un mme groupe de
liaison, puis les ordonner l'intrieur de chaque groupe.
Une fois la descendance obtenue, on procde au criblage des
marqueurs informatifs,
c'est--dire qui rvlent diffrents allles entre les lignes
parentales. Chaque individu de la
population en sgrgation est ensuite typ pour les diffrents
marqueurs polymorphes.
III.4.1 Analyse statistique des marqueurs molculaires
Un premier test statistique, 2 , est appliqu au niveau de chaque
marqueur pour tester
l'hypothse nulle d'une sgrgation de type mendlienne (par
exemple, 1:1 pour les marqueurs
codominants ou dominants dans des familles issues de backcross,
d'haplodes doubls et dans
des lignes recombinantes; 1:2:1 pour les marqueurs codominants
dans des familles F2; 3:1
pour les marqueurs dominants dans des familles F2).
Un 2 significatif (gnralement P > 0.05) indique une
distorsion de sgrgation qui
peut avoir une origine soit biologique comme la liaison du
marqueur avec un locus
d'incompatibilit, soit statistique et dans ce cas rsultant d'un
chantillonnage trop faible ou
derreurs de gnotypage.
Les marqueurs sont alors soumis un test d'indpendance de
sgrgation c'est--dire
un test de liaison. L'hypothse nulle H0: " = 0.5" ( est le taux
de recombinaison entre
-
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des Caractres Quantitatifs
26
couples de marqueurs) permet de tester s'il existe ou non une
liaison significative entre les
marqueurs. Le test de liaison peut tre ralis en utilisant la
valeur du 2 ou le rapport des
vraisemblances appel LOD score (Log of the odds ratio) :
0
10
log
L
L
e
eLOD ou Le
reprsente la vraisemblance maximale value et 0Le la
vraisemblance maximale
value 21log2
110 d qui suppose que les crossingovers sont indpendants
(pas
d'interfrence) ou celle de Kosambi (1944)
21
21log
4
110d qui tient compte des
phnomnes d'interfrence. Lorsque l'interfrence est complte, et d
sont identiques.
Des logiciels, plus ou moins interactifs et souples en termes de
nombre de populations
et de mlange de ratios de sgrgation qu'ils peuvent prendre en
compte, permettent d'obtenir
une carte ordonne de faon automatique. Les logiciels les plus
couramment utiliss pour la
construction des cartes gntiques sont MAPMAKER et JOINMAP.
III.4.2 Taille et structure du gnome
Des cartes de liaison partielles permettent d'estimer la taille
totale du gnome d'une
espce. Cette estimation peut ensuite tre utilise pour dterminer
le nombre de marqueurs
ncessaires pour saturer un gnome avec une densit donne. A titre
d'exemple, environ 250
marqueurs sont thoriquement requis pour obtenir une couverture
de 95% d'un gnome de
1500 cM avec un espacement moyen entre les marqueurs infrieur 20
cM. Cependant dans
la pratique, plus de marqueurs sont ncessaires et bien que les
marqueurs soient rpartis
alatoirement sur le gnome, certaines rgions en comportent plus
(marqueurs regroups en
cluster), d'autres au contraire en possdent moins.
En effet, la relation entre distance physique sur le chromosome
et frquence de
recombinaison entre 2 marqueurs n'est pas immdiate. Il existe
des rgions qui recombinent
beaucoup (points chauds de recombinaison) alors que les
distances physiques sont petites.
Inversement, il existe de trs longues portions d'ADN dans des
rgions centromriques et
tlomriques o le phnomne de recombinaison est rprim par la
prsence
d'htrochromatine ou d'ADN hautement rpt. Ces zones montrent par
consquent des
distances gntiques plus faibles entre les marqueurs qui tendent
tre regroups en cluster.
-
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des Caractres Quantitatifs
27
Si le rapport entre distance physique et distance gntique varie
au niveau intra-
chromosomique, il varie plus gnralement lorsque l'on compare des
espces contenu
d'ADN diffrents. A titre d'exemple, 1 cM quivaut en moyenne 13,
3.5, 2.5 et 0.23 millions
de paires de bases respectivement chez le pin maritime, le bl,
le mas et Arabidopsis. Ainsi,
des distances qui peuvent sembler faibles en terme de distance
gntique s'avrent parfois
importantes en terme de distance physique.
Le taux de recombinaison entre marqueurs identiques est galement
variable selon
l'environnement. Des croisements inter spcifiques donnent
galement des longueurs de
carte plus faibles que des croisements intra-spcifiques. Un
mauvais appariement des
chromosomes homologues la miose plus ou moins important en
fonction du degr de
divergence des espces parentales entranerait une baisse de la
frquence des chiasmas et se
traduirait par un taux de recombinaison plus faible entre les
marqueurs.
III.4.3 Saturation des cartes gntiques et assignation des
groupes de
liaisons aux chromosomes
Lorsquune carte de liaisons gntiques est sature tout point du
gnome est
gntiquement li au moins un marqueur. Il faut cependant vrifier
les vnements de
recombinaisons trop proches car laccumulation de marqueurs
augmente les risques derreur
et la longueur de carte. Lajout de marqueurs supplmentaires ne
doit pas donc faire
augmenter la taille de la carte, et le nombre de groupes de
liaison doit correspondre aux
nombres de chromosomes dans les cellules haplodes (gamtes) de
lespce tudie. On doit
par ailleurs sassurer que des marqueurs spcifiques des rgions
subtlomriques des
chromosomes se lient aux marqueurs les plus distaux des groupes
de liaisons.
La cartographie gntique ne permet pas par elle-mme une
assignation directe des
groupes de liaison gntique aux chromosomes. Deux approches ont t
dveloppes pour
rsoudre ce problme:
Lune fait appel une combinaison de mthodes cytogntiques
(observation du
caryotype/mtaphase en microscopie) et molculaire (hybridation in
situ laide de sondes
molculaires correspondants aux marqueurs RFLP localiss sur les
groupes de liaison).
Lautre est une combinaison entre une approche gntique
(utilisation danormalits
chromosomiques: jeux de lignes monosomiques, lignes aneuplodes,
lignes dadditions ou
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des Caractres Quantitatifs
28
de substitution) et une approche molculaire (hybridations de
type ADN/ADN en utilisant
comme sondes molculaires les marqueurs RFLP cartographis sur
chaque groupe de liaison
et comme ADN cible des digestions dADN de lignes anormalit
chromosomique pour
chacun des chromosomes identifis dans lespce considre).
IV. EFFET DE LA TAILLE DE LA POPULATION ET DE LENVIRONNEMENT
SUR LA PUISSANCE DE DTECTION DES QTLs
Le gnotypage (gnration de donnes de marqueurs molculaires) et le
phnotypage
(valuation des individus pour leurs performances phnotypiques),
de populations de grandes
tailles ont gnralement des cots levs, en particulier pour les
caractres ncessitant de
vastes essais au champ ou des analyses complexes. Par consquent,
la taille de la population
de cartographie et le nombre de rptitions et de sites
(environnements) pour le
phnotypage sont souvent limits.
En gnral si on peut :
1 Dvelopper une population de cartographie de 100 200
descendants F2 ou dune
population backcross, partir dun croisement de dpart entre deux
lignes,
2 Obtenir d'assez bonnes donnes phnotypiques pour les caractres
d'intrt,
3 Faire le gnotype de la population avec des marqueurs espacs de
10 15 cM,
alors lanalyse des donnes phnotypiques et gnotypiques avec une
mthode statistique
approprie, conduit presque toujours l'identification d'au moins
quelques marqueurs associs
chaque caractre d'intrt. Cependant, la petite taille de la
population aboutit souvent la
dtection de quelques QTL avec de grands effets phnotypiques.
Cela ne signifie pas
ncessairement que les positions des QTL seront inexactes bien
que cela puisse tre le cas.
L'ampleur des effets des QTL peut galement tre biaise par la
petite taille de
l'chantillon. En effet, plus la taille de la population de
cartographie est petite, plus levs
sont les effets des QTLs plus forts effets identifis. En outre,
les QTL effet
phnotypique fort peuvent aussi tre un artefact de la slection
directionnelle forte souvent
utilise pour crer les lignes parentales phnotypiquement
divergentes qui sont utilises pour
la cartographie.
-
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des Caractres Quantitatifs
29
La part de variance qui reste explique peut tre due :
(a) l'environnement,
(b) lerreur de mesure,
(c) aux QTLs supplmentaires avec des effets trop petits pour tre
dtects
dans une population de telle taille,
(d) aux interactions entre QTLs, trop petites pour tre dtectes,
et
(e) linteraction gnotype-environnements (GxE)
Le nombre de QTLs dtects et la part de la variance gnotypique
explique par les
QTLs dans une population de cartographie augmente gnralement
plus avec l'augmentation
de la taille (N) de la population de cartographie quavec
laugmentation du nombre
denvironnements (E). Pour la plupart des caractres, moins que
lhritabilit soit trs
faible et/ou que les cots de gnotypage dindividus supplmentaires
soient beaucoup
plus levs que ceux de phnotypages supplmentaires, il est
conseill d'augmenter la
taille de la population de cartographie plutt que le nombre
d'environnements ou de
rptitions.
-
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des Caractres Quantitatifs
30
Chapitre III LA CARTOGRAPHIE DE QTLs PAR ANALYSE DE LIAISON
GNTIQUE
I GNRALITS
Ayant gnr et enregistr les donnes phnotypiques et gnotypiques,
deux
hypothses sont testes dans la cartographie des QTLs:
1 L'hypothse nulle (H0): aucun QTL nest prsent ou un QTL est
prsent mais il
n'est pas li au (x) marqueur (s) et
2 L'hypothse alternative (HA): un QTL est prsent et il est li au
(x) marqueur (s).
Diverses mthodes statistiques existent pour tester les deux
hypothses et peuvent
tre reparties en trois groupes en fonction du type de population
(s ) de cartographie:
1 - Les mthodes qui ncessitent le dveloppement de population (s)
de cartographie
approprie (s) partir de croisements raliss entre deux parents
choisis :
Lanalyse de la variance (Analysis of variance ANOVA),
La cartographie dintervalle simple (Simple Intervalle Mapping
SIM ou
Intervalle Mapping IM),
Lla cartographie dintervalle composite (Composite Intervalle
Mapping
CIM),
La cartographie dintervalle multiple (Multiple Intervalle
Mapping);
2 Les mthodes qui utilisent des populations naturelles ou
amliores (Cartographie
par analyse de dsquilibre de liaison ou linkage
desequilibrum-based mapping) et
3 Les mthodes qui utilisent soit des populations de cartographie
appropries cres
partir de croisements raliss entre deux parents choisis soit des
populations naturelles ou
slectionnes.
Les mthodes statistiques pour la cartographie des QTL peuvent
galement tre
reparties en deux groupes selon quelles ncessitent ou non la
construction de cartes
gntiques:
1 Les mthodes qui ne ncessitent pas la construction pralable de
carte de liaison
gntique (analyse de la variance, Cartographie par analyse de
dsquilibre de liaison, la
-
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des Caractres Quantitatifs
31
cartographie base sur l'analyse en composante principale et la
rgression des moindres carrs
partiels)
2 les mthodes qui ncessitent la disponibilit de la carte gntique
de la population
(la cartographie dintervalle simple, la cartographie dintervalle
composite, la cartographie
dintervalle multiple). Pour ce dernier groupe de mthodes, il est
ncessaire deffectuer des
analyses de liaison sur les donnes gnotypiques et construire une
carte de liaison gntique
pour la population avant la recherche des QTLs.
Les mthodes statistiques peuvent galement tre reparties eu deux
groupes sur la
base de la distribution des caractres phnotypiques:
1 - Les mthodes paramtriques (celles qui supposent une
distribution normale des
donnes phnotypiques) ou ncessitent une transformation
mathmatique des donnes
phnotypiques pour obtenir une distribution normale
approximative.
2 Les mthodes non paramtriques (distribution libre).
II. MTHODES DE CARTOGRAPHIE DE QTLs PAR ANALYSE DE LIAISON
II.1 Cartographie de QTL par Analyse de variance (ANOVA).
II.1.1 Principe de la Cartographie de QTL par analyse de
variance.
L'analyse de variance (ANOVA) est la mthode la plus simple pour
la cartographie
des QTL. Une fois les donnes gnotypiques (marqueurs molculaires)
et phnotypique
(symptmes de maladies, caractres morphologiques et caractres
agronomiques etc.) sont
disponibles pour la population de cartographie, lANOVA teste
l'association statistique des
marqueurs molculaires aux caractres phnotypiques d'intrt. A
chaque marqueur
molculaire utilis pour le gnotypage, les individus de la
population de cartographie
sont spars en deux groupes, selon leurs gnotypes, et les
distributions phnotypiques
des deux groupes sont compares. Le locus marqueur test sur une
analyse donne est
appel le locus cible.
Lanalyse dun locus marqueur peut impliquer des locus marqueurs
additionnels,
appels marqueurs de fond gntique, qui sont associs au caractre
dintrt et par
consquent se situent proximit d'autres QTLs affectant le
caractre (QTLs de fond
gntique). Dans ce cas, lassociation de chaque locus cible au
caractre est teste par
rgressions multiples, en combinaison avec un ensemble de
marqueurs de fond gntique. A
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des Caractres Quantitatifs
32
chaque locus marqueur, l'valuation de la solidit des preuves de
la prsence d'un QTL est
base sur les statistiques t de Student ou F de Fischer. Dans un
rtrocroisement, on peut
calculer un t-statistique pour comparer les moyennes
phnotypiques des deux groupes de
gnotypes au marqueur. Pour les autres types de descendances
(comme les F2), o il y a plus
de deux gnotypes possibles, on utilise une forme plus gnrale de
lanalyse de la variance,
qui fournit des statistiques F.
II.1.2 Avantages et limites de la Cartographie de QTL par
analyse de
variance.
Les principaux avantages de la cartographie par analyse de
variance sont sa simplicit
et elle ne ncessite pas une carte de liaison gntique des
marqueurs car elle considre chaque
locus marqueur sparment.
Cependant, l'approche ANOVA pour la cartographie des QTL a
quatre limites:
1 Il est difficile de procder des estimations spares de la
position et de l'effet de
chaque QTL (proportion de la variance phnotypique explique par
le QTL).
2 Les individus ayant des gnotypes manquants doivent souvent tre
limins, sauf
si un modle mixte qui peut traiter les donnes dsquilibres et
d'autres traitements
statistiques sont utiliss.
3 Lorsque les marqueurs sont trs espacs et/ou irrgulirement
rpartis, le QTL peut
tre assez loign des marqueurs voisins, et donc la puissance de
dtection de QTL diminue.
Enfin, il y a beaucoup de variations phnotypiques entre
individus de chaque classe
gnotypique et une partie de ces variation peut tre due d'autres
QTLs affectant caractre.
-
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des Caractres Quantitatifs
33
Figure 8. Principes de la cartographie des loci effet
quantitatif (Quantitative Trait Loci - QTL).
En (a), les parents homozygotes qui diffrent par la densit des
trichomes les trichomes sont de fines
excroissances ou appendices chez les plantes et certains
protistes. Leurs fonctions et leur structure diffrent. On
peut citer comme exemple les poils, les poils glandulaires et
les cailles - (parent 1: forte densit de trichomes;
Parent 2: faible densit des trichomes) sont croises pour former
une population de F1 avec une densit de
trichomes intermdiaire. En (b), un individu F1 est autofcond
pour former une population d'individus F2. En
(c), chaque F2 est autofcond sur six gnrations supplmentaires,
formant finalement un ensemble de lignes
recombinantes (Recombinant Inbred Line -RIL). Chaque RIL est
homozygote pour une section d'un
chromosome parental. Les gnotypes des RILs aux marqueurs
gntiques, ainsi que leurs phnotypes (la densit
des trichomes) sont dtermins. la flche indique une section du
chromosome qui drive de Parent 2 (le parent
avec la faible densit de trichomes). Les feuilles de tous les
individus qui ont hrit de cette section du
chromosome du parent avec la densit de trichomes faible ont
aussi la densit de trichomes faible, ce qui indique
que cette rgion chromosomique contient probablement un QTL pour
ce caractre (Mauricio, 2001).
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des Caractres Quantitatifs
34
II.2 Cartographie de QTL par analyse dintervalle simple
(Simple Interval Mapping SIM).
II.2.1 Principe de la SIM
La cartographie dintervalle simple (Simple Intervalle Mapping -
SIM). est souvent
appel cartographie dintervalle (Intervalle Mapping - IM).
Lorsquune carte de liaison
gntique et les donnes phnotypiques sont disponibles pour une
population, la SIM utilise
un intervalle entre deux marqueurs pour rechercher un QTL
hypothtique (le QTL cible) en
effectuant un test de rapport de probabilit (Likelihoods of odds
score - LOD score) chaque
position l'intrieur de l'intervalle. Dans cette approche, le QTL
est situ l'intrieur d'un
intervalle chromosomique, dfini par les marqueurs adjacents. Le
LOD score est le
logarithme base 10 du rapport de deux vraisemblances
(probabilits) : la probabilit
des donnes phnotypiques observes en supposant un QTL la position
en question et
la probabilit en supposant qu'aucun QTL nest prsent cette
position. Les rsultats de
l'analyse sont reprsents sous forme dune courbe dvolution du LOD
score en fonction de
la position en centimorgan (cM) sur la carte chromosomique. La
localisation chromosomique
du LOD score maximum est prise comme position du QTL (Figure
9).
La procdure SIM est base sur le maximum de vraisemblance ou la
rgression et
maximise la probabilit d'un modle gntique un gne en calculant la
moyenne des
donnes phnotypiques pour les tats possibles du gnotype au QTL
chaque position
possible sur lintervalle cible.
II.2.2 Avantages et limites de la SIM
La SIM a plus de puissance et ncessite des populations de
cartographie moins
grande que lanalyse de variance, mais elle a ses propres
limites.
1 La SIM considre un seul QTL dans le modle (modle un QTL) en
ignorant les
effets d'autres QTLs (cartographis ou pas encore cartographis).
Par consquent, la SIM peut
fournir une identification et une estimation de l'effet et de la
position des QTLs qui sont
biaises lorsque plusieurs QTLs sont situs dans le mme groupe de
liaison.
2 Les QTLs en dehors de l'intervalle considr peuvent affecter la
capacit de
trouver un QTL dans cet intervalle cible.
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des Caractres Quantitatifs
35
3 Une fausse identification d'un QTL (faux positif ou pic
fantme) peut survenir si
d'autres QTL sont lis l'intervalle d'intrt.
La cartographie d'intervalle par rgression multiple, peut faire
gagner du temps
dans les calculs et produire des rsultats similaires ceux
obtenus par maximum de
vraisemblance, mais l'estimation de la variance rsiduelle est
biaise et la puissance de
dtection des QTLs peut tre affecte.
Figure 9. Cartographie d'intervalle par analyse de rapports de
vraisemblances.
Les rsultats de la cartographie des QTL sont reprsents sous
forme dune courbe dvolution du LOD score en fonction de la position
mesure en units de recombinaison (centimorgan - cM) sur la carte
chromosomique. La
ligne verticale en pointill reprsente une valeur seuil au-dessus
de laquelle le test de rapport de vraisemblance
est significatif. La meilleure estimation de l'emplacement du
QTL est donne par la localisation chromosomique
qui correspond au LOD score le plus lev. Dans cet exemple, le
LOD score maximum est 44 cM et l'intervalle
de confiance est compris entre 36 et 54 cM. Le marqueur 10 est
le marqueur le plus proche du QTL alors que le
marqueur 13 et le marqueur 18 sont les deux marqueurs
adjacents.
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36
II.3 Cartographie dintervalle composite (Composite Interval
Mapping CIM)
II.3.1 Principe de la CIM
Comme la cartographie dintervalle simple, la cartographie
dintervalle composite
value la probabilit de prsence d'un QTL cible plusieurs points
d'analyse dans
chaque intervalle entre marqueurs. Cependant, en chaque point,
la cartographie
dintervalle composite prend galement en compte l'effet d'un ou
plusieurs marqueurs
de fond gntique qui sont souvent appels des cofacteurs. Le but
de l'utilisation des
cofacteurs est de minimiser les effets des QTL dans le reste du
gnome en essayant
d'identifier un QTL dans une rgion particulire.
Les modles plusieurs QTLs sont une amlioration par rapport aux
modles un
QTL en raison de leur capacit sparer les QTL lis sur le mme
chromosome et dtecter
les QTLs qui interagissent et qui, autrement, ne pourraient pas
tre dtects.
II.3.2 Avantages et limites de la CIM.
L'inclusion de cofacteurs dans l'analyse confre deux avantages
possibles, selon
que les marqueurs de fond gntique et l'intervalle cible sont lis
ou non.
Sils ne sont pas lis, l'inclusion de marqueurs de fond rend
l'analyse plus sensible
la prsence d'un QTL dans l'intervalle cible.
Sils sont lis, l'inclusion des marqueurs de fond peut aider
sparer le QTL cible
d'autres QTL lis, du ct oppos du marqueur de fond.
La CIM prsente quatre grandes limites :
1 La CIM peut tre affecte par une rpartition ingale des
marqueurs dans le
gnome. Les statistiques dans une rgion riche en marqueurs
peuvent ne pas tre comparables
celles d'une rgion pauvre en marqueurs
2 Il est difficile d'estimer la contribution conjointe de
plusieurs QTL lis la
variance gntique;
3 La CIM n'est pas directement extensible pour analyser
lpistasie,
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4 L'utilisation de marqueurs troitement lis lintervalle cible
comme cofacteurs
peut rduire la puissance statistique pour dtecter un QTL.
II.4 Cartographie de QTL par analyse de plusieurs
intervalles
(Multiple Interval Mapping MIM)
L'ide de la MIM est dinclure les effets de plusieurs QTL
putatifs et les effets
pistatiques associs, directement dans un modle, pour faciliter
la recherche de QTLs,
tester et estimer les positions, les effets et les interactions
de plusieurs QTLs.
La cartographie dintervalles multiples comprend quatre lments
:
1 Une procdure d'valuation conu pour analyser la vraisemblance
des donnes par
rapport un modle gntique donn (nombre, positions et les
interactions pistatiques des
QTLs),
2 Une stratgie de recherche optimise pour slectionner le
meilleur modle
gntique (entre ceux identifis) dans l'espace des paramtres,
3 Une procdure d'estimation de tous les paramtres de
l'architecture gntique des
caractres quantitatifs (nombre, positions, effets et epistasis
des QTLs; variances et
covariances gntiques expliques par les effets des QTL),
4 Une procdure de prvision pour estimer ou prdire les valeurs
gnotypiques des