Download - Cours QTL
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La Cartographie de QTLPrincipe et Applications
Bernard Caromel
Unit de Gntique et Amlioration des Fruits et LgumesINRA Avignon
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Plan du cours
Principe de la cartographie La cartographie de QTL Les informations apportes par les QTL Exemples d'application Vers la caractrisation de QTL Conclusion
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Principe de la cartographie La cartographie gntique utilise les
proprits de la recombinaison la miose
2 marqueurs prochesplus souvent ensemble
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Introduction : Les cartes gntiquesReprsentation dun gnome sous forme de balises
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Utilit des marqueurs molculaires:
analyser directement la variation gntique au niveau de lADN : du phnotype au gnotype
saffranchir des variations environnementales lecture exhaustive du gnome
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Introduction : Les cartes gntiques
Carte = Reprsentationdun gnomesous formede balises
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Pour la construction d'une carte, on a besoin : d'une population de gamtes en sgrgation
(> 100 individus BC, HD, F2, RIL)
F1
BC
ParentsXLes populations de
cartographie : ex du Backcross
x P2
aa
aA
AA
aA AA AA AA aA AA aA AA AA AA aA
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de marqueurs polymorphes Gnotypage de tous les individus pour tous les marqueurs
recherche des relations statistiques entre marqueurs : le pourcentage de recombinaison (r) donne une ide de la distance gntique entre deux locus (d).
Pour la construction d'une carte, on a besoin :
d'une population de gamtes en sgrgation (> 100 individus BC, HD, F2, RIL)
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Des logiciels de cartographieMapmaker (E. Lander, WhiteHead Institute, USA)
Plate-forme PC, Unix, MacIntoshCot Gratuit
Populations traites F2, BC, DH et SSD
Fonctions Haldane et Kosambi
Mthode Maximum de vraisemblance
Avantage Vaste gamme de possibilits
Inconvnient Plus de mises--jour
Autres logiciels spcifiques
Joinmap (htrozygotes)
Carthagene (populations connectes)
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Une espce, plusieurs cartes
Les distances entre 2 locus varient suivant : le croisement, le sexe, l'environnement
Les croisements inter-spcifiques donnentdes longueurs de carte souvent plus faiblesque les croisements intra-spcifiques
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Intrt des cartes gntiquesPositionner sur les chromosomes des locus dintrt
agronomique, voire identifier les gnes
m
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Utilisation des cartes gntiques pour tudierla gntique de caractres quantitatifs
Variation continue
P = G + E + GxE Contrls par plusieurs gnes : les QTL
(Quantitative Trait Loci), deffets variables
01020304050607080
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
0
10
2030
40
50
60
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Variation discrte Variation continue
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Un caractre simple est un caractre qualitatif
Un caractre complexe est un caractre quantitatif
Plusieurs gnes diffrent entre les 2 parents.
Un seul gne diffre entre les 2 parents.
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Ex: caractre complexe
cartographie de QTL
effectifen F2
SR
effectifen F2
SR
Ex: caractre simple
cartographie dun locus :gne majeur de rsistance
R
M1 M2 M3 M4 M5 M6
Cartographie des locus d'intrt : 2 cas
LOD
M1 M2 M3 M4 M5 M6
R-QTL
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On cherche s'il existe une liaison statistique entre les allles aux marqueurs et le phnotype des plantes
On veut dterminer :- le nombre de locus en cause, - leur position dans le gnome,- leurs effets
Population en sgrgation pour le Marqueur A/a et la taille des plantes
Principe de lanalyse de QTL
AA aa AA aa aa aa AA
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Elments ncessaires la dtection de QTL
Une descendance en sgrgation
Une carte gntique de bonne qualit
Une valuation fiable du caractre
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F1
BC
ParentsX
Les populations de cartographie de QTL
BC
gnotypage en BCphnotypage en BC ou mlange de BC1S1
x P2
2 classes : AA et AB
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F1
ParentsX
Les populations de cartographie de QTL
HD
gnotypage et phnotypage en HD
Andrognselignes HD
2 classes : AA et BB
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F1
F2
ParentsX
Les populations de cartographie de QTL
F2
gnotypage en F2phnotypage en F2 ou mlange de F3
3 classes : AA, AB, BB
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F2
LR
ParentsX
Les populations de cartographie de QTL
Lignesrecombinantes RIL
F12 classes : AA et BB
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F'1
ParentsX
Les populations de cartographie de QTL
F'1Parents
htrozygotes
gnotypage et phnotypage en F'1une carte de chaque parent
Jusqu' 4 classes : AC, AD, BC, BD
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Elments ncessaires la dtection de QTL
Une descendance en sgrgation
Une carte gntique de bonne qualit pour chaque individu de la descendance, disposer du
gnotype un ensemble de marqueurs rgulirement rpartis sur les chromosomes (tous les 5-10 cM)
Une valuation fiable du caractre
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Elments ncessaires la dtection de QTL
Une descendance en sgrgation Une carte gntique de bonne qualit Une valuation fiable du caractre
pour chaque individu de la descendance, disposer du phnotype pour le(s) caractre(s) considr(s)
Dpend de lhritabilit du caractre et la qualit de lvaluation du caractre
Evaluation sur des familles (HD, S1, F3, TC, RIL)
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La matrice de donnesPPaarreennttss DDeesscceennddaannccee
P1 P2 DD11 DD22 DD33 DD44.......... DDnn
Marqueur 1 A B AA AA AA B BMarqueur 2 A B B AA B AA AA
Marqueur 3 A B AA AA AA AA B
Marqueur 4 A B AA B AA B B
Marqueur 5 A B . B AA B AACaract. 1 18 35 10 23 13 22 23
Caract. 2 15 16 15 12 10 20 36
Caract. 3 150 167 134 156 178 260 160Caract 3 201 245 187 236 298 301 239
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Question :Existe-t-il une liaison statistique entre les allles
certains marqueurs et le phnotype des plantes
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Analyse simple marqueurLigne Allle au
marqueur 1
Taille de la
plante
....Allle au marqueur n
Taille de la
plante
1 B 85 A 85
2 A 115 B 115
3 B 90 A 90
4 B 80 B 80
5 A 115 B 115
6 B 83 A 83
7 A 118 A 118
8 A 120 B 120
9 A 115 A 115
10 B 82 B 82
Moyenne A 117 A 98
B 84 B 102
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Recherche de QTL par Analyse Simple Marqueur
xx
xx
x
x
x
AA
xx
xx
x
x
x
BB
xx
xx
x
x
x
x
x
AB
Valeur ducaractre
Gnotypeau marqueur
M1
AA = AB = BB^ ^ ^
Pas de QTL li M1
M1
xx
xx
x
x
x
AA
xx
xx
x
x
x
BB
xx
xx
x
x
x
x
x
AB
Valeur ducaractre
Gnotypeau marqueur
M2
AA BB^ ^
1 QTL li M2
M2
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Les mthodes de dtection de QTL Analyse simple marqueur
Analyse de variance, test de Student Rgression
Analyse par intervalle (interval mapping) maximum de vraisemblance
(Lander et Bostein, 1989, Genetics, 121:185-199) rgression
(Knapp et al, 1989, TAG 19:583-592 ou Haley et Knott, 1992, Heredity, 69:313-324)
Analyse par intervalle composite (CIM) (Zheng, 1993, 1994; Stam et Jansen, 1993)
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Analyse simple marqueur
Test t classique de comparaison de moyenne Analyse de variance
Modle: Yij = + i + eijavec Y = phnotype de l'individu de la classe gnotypique i au locus
considri = 0, 1, 2 pour 3 gnotypes possibles (cas d'une F2) = effet du locus marqueur de gnotype i
R2= SCM/(SCM + SCe): part de variation phnotypique explique par le marqueur au QTL
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Dominance ?valeur
du caractre
AA AB BB
mbb
mab
maa
(mbb + maa ) /2
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Cartographie par intervalle(simple interval mapping ou SIM)
En des points rgulirement espacs au seindun intervalle on calcule: la vraisemblance de lexistence dun QTL son LODscore
V(prsence QTL) LOD = log10 --------------------
V(absence QTL)
r
r1 r2
G DQ
G DQ
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Cartographie par intervalle(simple interval mapping ou SIM)
Choix dun seuil de LOD, au del duquellexistence dun QTL est fortement probable
LOD = 2 : existence dun QTL 100 fois plus probable que son absence
LODscore = 2
G D
Q
LOD
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Limites de la SIM: hyp 1 QTL par groupesi 2 QTLs proches
Q1(+) Q2(+)
Situation en coupling
Q1(+) Q2(-)
Situation en rpulsion
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Cartographie par intervalle composite (composite interval mapping ou CIM)
Principe: limination de l'impact des QTLs importants
En pratique: premire analyse: dfinition des gros QTL
(regression pas pas, ascendante ou descendante) choix des cofacteurs parmi les marqueurs de ces
QTL r-analyse plus dtaille
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Cartographie par intervalle composite (composite interval mapping ou CIM)
Avantages: Prcision de localisation des QTL (cas de 2 QTL sur le mme intervalle) Se librer de leffet des gnes majeurs
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Intrt de la CIM/SIM :Plus on dtecte de QTL, meilleure est lestimation de leur effet
LOD 3.4R = 17 %
LOD 3.4R = 13 %
LOD 30R = 50 % LOD 7.1
R = 8.4 %
LOD 9.7R = 9.8 %
LOD 9.9R = 10.8 %
LOD 4.4R = 4.0 %
R global pour les 3 QTL = 72 %R global pour les 5 QTL = 82 % h du caractre : 97 %
LOD 21R = 56 %
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EpistasieComparaison de toutes les paires de marqueurs 2 2
pb de seuilsex : 100 marqueurs 5000 tests
= 1% : 50 faux positifs = 0.01 % : 0.5 faux positifs,
mais seulement les effets trs forts
mBBmABM2B
mBAmAAM2A
M1B
M1A
ex :
HD
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Les logiciels de cartographie de QTL QTLCartographer (RL, SIM, CIM)
F2, BC1, RIL, F'1, BC2
Mapmaker/QTL (SIM) F2, BC1, RILCoupl la cartographie
(Paterson et al, 1989)
Nombreux autres plus spcifiques
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Les paramtres essentiels du dispositif= les effectifs, les seuils, les populations
si possible augmenter le nombre d'individus plutt que le nombre de rptitions par gnotype
=> plutt 1 rep/gnotype dans plusieurs environnements que un seul environnement prcis
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Puissance de dtection des QTL? A effectif fix, la puissance de dtection dun
QTL varie: avec leffet additif du QTL avec la variance intra-classe (classes gnotypiques)
fonction de leffet du milieu fonction dautres QTL contrlant le caractre fonction de la distance du QTL aux marqueurs
La puissance de dtection et la prcision des estimations augmente avec la taille de la population
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daprs Beavis et al, 1988
Puissance de dtection de QTL en fonction de lhritabilit et de la taille de la population
30 63 96
100
500
1000
0
20
40
60
80
100
P
u
i
s
s
a
n
c
e
h (%)
N
10 QTL
30 63 96
100
500
1000
0
20
40
60
80
P
u
i
s
s
a
n
c
e
h (%)
N
40 QTL
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Chromosome 4a
CT063a0,0
TG04915,2
TG12330,8
TG33951,0
CT19258,3H38M62f62,5
TG28767,1TG45771,0TG07575,1
press
ure
0
5
10
15
initial
CT063a0,0
TG04915,2
TG12330,7
TG33951,9T096455,6CT18160,8T095462,8CT192(MS81=ssr450)63,2TG50665,0MS82(ssr94)69,5CT09770,7MS90(ssr555)71,5TG20874,1TG28774,9TG45779,0MS0281,7TG07582,9
pre
ssure
0
5
10
15
final
pressureelasticityfirmnessjuicinessmealinessskin
Au-del d'une densit minimale, l'ajout de marqueurs n'apporte pas plus de prcision
-
010
20
30
40
50
60
70
80
0 10 20 30 40 50 60 70 80
En de dune densit minimale en marqueurs
QTL non dtects Surtout si effet faible
2 QTL lis au lieu dun si effet fort
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Les paramtres essentiels du dispositif= les seuils
LODscore seuil = 2 - 3 ?
abaques de seuils suivant le nb de GL
Tests de permutations LODscore seuil tenant compte :
de la matrice de gnotypage (nb ind x nb mk) de la variance entre individus dune mme classe gnotypique.
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Les paramtres essentiels du dispositif= le type de population
gnotypes rptables (HD, RIL, espces multiplication vgtative)
variance intra-famille faible (pb pour F3, S1, )
valuation de la dominance en F2
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Ce qu'apporte lanalyse de QTL Permet de connatre:
le nombre minimum de locus en cause leur position dans le gnome leurs effets sur la variation du caractre leurs caractristiques gntiques (additivit,
dominance, pistasie) leur stabilit (suivant l'environnement, )
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Stabilit des QTL? Il existe des interactions QTL x Environnement
Affectent lampleur des effets observs, ventuellement la dtection des QTL
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F2 - Davis F3 - California F3 - Isral
Effet de l'environnement et de la gnration sur la dtection de QTL
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Combien de QTL? Distribution le plus souvent en L des effets des
QTL impliqus dans un mme caractre Plusieurs effet faible Quelques QTL effet fort
Il y a en ralit plus de QTL que ceux que londtecte
Effets faibles non dtects QTL lis QTL monomorphes ne sgrgeant pas / population tudie
Des QTLs effet ngatif et positif cohabitent
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Les informations apportes par la cartographie de QTL
Quelques exemples
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Effet de 2 QTL de rsistance Globodera pallida
issus de Solanum sparsipilum
Bernard Caromel
UGAFL - Avignon
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Nmatodes kyste = ravageurs importants de la pomme de terre en rgion tempre
2 espces de nematode kyste Globodera pallida Globodera rostochiensis
Dommages svres : jusqu 70% de chte du rendement
Parasite de quarantaine en Europe
Rsistance oligognique de haut niveau chez des espces apparentes(e.g. Solanum sparsipilum)
1 mm
Rousselle-Bourgeois and Mugniry, 1995, Potato Res
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Cycle de dveloppement des nmatodes kyste
Dtermination du sexe soumise aux conditions environnementales
Migration des J2 vers le cylindre central.Induction dun syncytium.
Mort et enkystement des femelles. Plusieurs centaines dufs dans un kyste.
Dveloppement des J4. Les corps des femelles font clater lpiderme des racines
Mobilitdes mles. Fcondation des femelles.
Dveloppement des J3 sexus.
Pntration dans les racines.
closion des J2, stimule par les exsudats racinaires de pomme de terre.La 1re mue
dans luf. J2 en diapause.
Les femelles reprsentent le potentiel reproducteur de la
population de nmatodes
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2 QTLs de Solanum sparsipilum chr. V et XI
Pas de QTL sur la carte Caspar H3
Caromel et al, 2005, MPMI
Chr. XIspl329.18(61 cM)
GpaXI ssplR=12.7%
LOD score
035
10
17
2530
41
48
55
60
0 10 20 30
LOD score
Ch. Vspl329.18(69 cM)
GpaV ssplR=76.6%
GP21TG432GP179
0
121720
41
69
0 30 60 90 120
QTL detection method: CIM
S. sparsipilumspl329.18 (2x)
R
S. tuberosumCaspar H3 (2x)
S
239 pseudo-F1 clones (2x)
0102030405060
0
.
0
0
0
.
2
5
0
.
5
0
0
.
7
5
1
.
0
0
1
.
2
5
1
.
5
0
1
.
7
5
2
.
0
0
2
.
2
5
2
.
5
0
2
.
7
5
3
.
0
0
3
.
2
5
Log10(Number of cysts + 1)hb = 0.96
C
a
s
p
a
r
H
3
s
p
l
3
2
9
.
1
8
G. pallida population Chavornay
Artificial inoculation
-
nombre moyen de kyste (log) 10
0
00
0
.
8
2
.
2
4
.
6 9
1
7
9
9
1
7
7
3
1
5
5
6
1
1
7
7
8
3
0
5
5
0
5
10
15RRGpaXI sspl
GpaV ssplM = 1.7 kystes
N=32
0
0
.
8
2
.
2
4
.
6 9
1
7
9
9
1
7
7
3
1
5
5
6
1
1
0
0
0
1
7
7
8
3
0
5
5
05
101520
RSGpaXI sspl
GpaV ssplM = 14.5 kystes
N=52
05
1015
GpaV sspl et GpaXI sspl ont un effet additif
N
u
m
b
e
r
o
f
c
l
o
n
e
s
05
101520253035
0
0
.
8
2
.
2
4
.
6 9
1
7
9
9
1
7
7
3
1
5
5
6
1
1
0
0
0
1
7
7
8
3
0
5
5
SSGpaXI sspl
GpaV sspl M = 475.0 kystesN=67
0
0
.
8
2
.
2
4
.
6 9
1
7
9
9
1
7
7
3
1
5
5
6
1
1
0
0
0
1
7
7
8
3
0
5
5
SRGpaXI sspl
GpaV sspl M = 126.6 kystesN=39
nombre moyen de kyste (log)
N
u
m
b
e
r
o
f
c
l
o
n
e
s
N
u
m
b
e
r
o
f
c
l
o
n
e
s
N
u
m
b
e
r
o
f
c
l
o
n
e
s
Alleles aux QTLs
-
Effets mcanistiques des QTL
Effet sur le dveloppement du parasite Spectre daction Rseau de gnes rguls
-
Quelle tape du cycle du nmatodeest affecte par les QTL ?
clones avec les 4 combinaisonsallliques aux QTLs
Inoculation en boite de Petri
Dissection des racines 15 jours aprs inoculation et comptage nombre de femelles ; nombre de males ;
nombre de juvniles
Danger, Femelles !!potentiel reproductif
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SensibleRsistant
GpaV sspl et GpaXI sspl affectent le dveloppementet le sex-ratio de G. pallida
Alleles aux QTLs:
0%
20%
40%
60%
80%
100%
GpaXI ssplGpaV sspl
% males augmenteavec R du QTL
Femelles
Males
juvniles
~ 90 % defemelles
58% juvniles% Males >> % Femelles
+ NECROSE
9
6
D
.
3
1
.
6
9
C
A
S
P
A
R
H
3
9
6
D
.
3
1
.
1
3
7
9
6
D
.
3
1
.
5
1
9
6
D
.
3
1
.
1
4
3
%
d
e
j
u
v
n
i
l
e
s
/
m
a
l
e
s
/
f
e
m
e
l
l
e
s
combinaisons
-
Evaluation du spectre daction des QTLGpaV sspl et GpaXI sspl
LufnessDudingstonGrown East CraigRookmakerAudierneChavornayPerpignanPukeko
2 3 clones par combinaison aux 2 QTLs
Inoculation avec 5 kystes par plante
Comptage des kystes forms 4 mois aprs inoculation
8 populationsG. pallida
-
No
m
b
r
e
d
e
k
y
s
t
e
(
L
o
g
)
Les 2 QTL ensemble maintiennent un faible nombrede kyste quel que soit la population de G. pallida
0
0,5
1
1,5
2
2,5
3PukekoLufness
PerpignanChavornayAudierne
G.East CraigRookmaker
Duddingston
SensibleRsistant
Allele aux QTLs:
GpaXI ssplGpaV sspl
220-1040 kystes
dans les sensibles3 10 fois moins de kyste
que dans les sensibles
Forte interaction QTL* population
(p = 5.10-8)< 4 kystes quelle
que soit la population
combinaison alllique
-
Identification de gnes rguls par les QTL
Analyses transcriptomiques cDNA-AFLP + Q-RT-PCR
Jolivet et al 2007Claverie et al in prep
Peroxidase 4DPI
0
0,5
1
1,5
2
2,5
R5R11 R5S11 S5R11 S5S11
30 TDF identifis
7 gnes rguls lors de linteraction G. pallida / GpaVspl-R et/ou GpaXIspl-R
Rgulation dpendante des combinaisons de QTL
-
Conclusion Malgr son faible effet (12.7 %), le QTL GpaXI sspl
Modifie le mcanisme confr par le QTL majeur GpaV sspl Amplifie et stabilise laction du QTL majeur GpaV sspl Augmente le spectre daction du QTL GpaV sspl
Cumuler les deux QTL dans une mme varit
Des marqueurs PCR flanquant les deux QTL ontt dvelopps pour la SAM
-
La qualit du fruit de tomateUGAFL M. Causse
Mcontentement des consommateursLa tomate comme modle pour les fruits charnus
De nombreuses composantes- Taille, forme, couleur, fermet- Composition du Fruit (sucres, acides, aromes)- Qualit Sensorielle (saveur, arome, texture)- Valeur sant (pigments, vitamines)
Cartographie de QTL
-
Cartographie de QTLs dequalit du fruit de tomate
dans une descendance intraspcifique
-
Descendance intraspcifique
X
150 Lignes Recombinantes
Pds = 7 gSSC = 8.8 Bx
AT=11.8 meqaromatique
Pds = 125 gSSC = 5 Bx
AT=5.1 meq
Cervil Levovil
-
Recombinant Inbred Lines
-
Carte Gntique 90 RFLP 30 RAPD 85 % du gnome 170 AFLP
Saliba-Colombani et al., Genome (2000)
-
Mesures Instrumentales
Composantes physiques et chimiques poids du fruit, fermet, couleur sucres, acides, carotnodes 18 composs volatils aromatiques
-
Analyses sensorielles
56 juges slectionns et entrans saveur
sucre, acide, intensit aromatique armes
citron, citrus, bonbon, pharmaceutique
texture ferme, fondante, farineuse, juteuse peau difficile avaler
-
SSC0
20
40
60
80
4 5 6 7 8 9
TA
0102030405060
4 5 6 7 8 9 10 11
CER
CER
LEV
LEV
SSC
TA
Variation dans la descendance
-
Cartographie de QTLLocalisationsEffetsRelations entre composantes
Thse de V. Saliba-Colombani, 2000
-
4a
3
12
PoidsSucresAciditFermetCouleur
AciditFermet
PoidsAcidit
FermetCouleurPigments
12
PoidsAcidit
11
SucresPigments
9
SucresAciditFermetCouleur
QTLs de composantes Physiques et ChimiquesAcidit
Saliba-Colombani TAG 2001
-
4a
3
12
SucrBonbonIntensitFarineuxJuteuxFondant
Acide
BonbonFarineux
AgrumeFarineuxPeau difficile
12
Juteux
11
9
AcideFermeFondant
QTLs de caractristiques sensorielles
Pharma.
Acide, citron
Pharma.
Ferme Fondant
5
Citron
FermeFondant
Causse TAG 2001
-
saveurs & composition
2
3
19
sucr SSC
sucrsucr SSC
.
acide AT
SucresacideAT
sucrSucres
11
Les mesures instrumentales peuvent-elles remplacer les mesures sensorielles ?
acideAT
acideAT
Causse J Exp Bot 2002
-
Pour la majorit des caractres De 1 6 QTL par caractre
Malgr la variation entre juges
Des regroupements de QTLSensoriel & Instrumental Mais les mesures sont complmentaires
Des QTL effets fortsLes allles Cervil apportent les fortes valeurs de qualit
Conclusion : Des QTL ...
-
Slection assiste par marqueurs
-
Expression tardive du caractreInfluence des conditions environnementales et/ou d'infectionDifficults de conservation du pathogneExpression rcessive de certains gnesComplexit d'expression combine de plusieurs gnes (effet de masquage)
SolutionLa slection assiste par marqueurs permet le suivi des gnes et le
tri prcoce des plantes aprs croisement naturel
Dans quels cas la SAM est-elle avantageuse
-
Cumuler les gnes de diffrentes sources de rsistancetudier leur complmentarit
Combiner diffrents mcanismes de rsistance un mme parasitedurabilit de la rsistance
Associer les allles favorables des gniteurs rsistants et sensiblestransgressions, pistasies
Cumuler des rsistances plusieurs parasites
Grer les liaisons dfavorables entre caractres agronomiques et rsistance
etc
Utilisation de gnes ou QTL de rsistance en slection
-
Marker assisted selection : transfert + recombination of QTLs from different genitors (resistance to Phytophthora capsici)
GAFL V. Lefebvre
Recipientgenome
Donorgenome
QTL confidenceinterval
3 MABcycles
Resistancesource
Recipient
Donorparent
-
L'utilisation des marqueurs permet une slection plus prcise et plus exhaustive des facteurs gntiques
favorables et connus.
Intrts Construction de gnotypes sur mesure
certaines constructions ne sont pas ralisablespar valuation phnotypique (effet masquage de gnes)
Gain de temps Possibilit de slectionner contre parasite exotique ou de quarantaine
(contrle de la rsistance a posteriori)
Limites Investissement prliminaire plus important :
analyse phnotypique + molculaire des descendances On ne construit que ce que lon connat a priori Nouvelles contraintes lies au marquage molculaire Ne permet pas de slectionner pour de nombreux caractres complexes
slection rcurrente phnotypique + marqueurs
-
Synthse des QTL et syntnie
-
Organisation gnomique des locus de rsistance chez le piment
TSWV
Rsistances monogniques TMV, TSWV, Potyvirus, Meloidogyne, Xanthomonas Clusters de gnes rcessifs ou dominants
Rsistances polygniques: Phytophthora, Leveillula, CMV, Potyvirus
P1 P3 P4 P5 P6P2 P11 P12P7 P8 P9
Powdery
mildew
P10
pvr6
pvr2pvr1
Bs3
L
Me1Me7Me3
Me4
TswPvr4Pvr7
cl
S
Rf
y
A
up
C
C2
Pot
LevCMV
CMV
CMV
LevPhy
Phy PhyPhyPot
0
20
40
60
80
100
120
140
-
Syntnie chez les Solanaceaepour les locus de rsistance
Pflieger et al, 2001, TAG
Phy-P5TG586
P5
TG123TG483
TG586
T4
Lb4
TG123
IV
Pi
Phytophthora(P. capsici & P. infestans)
Djian-Caporalino et al, 2001, TAG
Gpa2
P9
T12
Mi3
XII
MfaXIIspl
Me1Me7Me3
Me4CT135
CT135
CT135
Meloidogyne(M. incognita & M. fallax)
TG135
pot-1
TG132
CT31
CT31
TG135
pvr2
TG132
P4 T3
pvr1
PVY & TEV(Potyvirus)
Ol-qtl1Lt-P9Lt-P6
PowderyMildew
(Leveillula taurica &
Oidium lycopersici)Lefebvre et al, 2003, TAG
P6T6
P9
Ol-1Ol-3
Ol-qtl2Ol-qtl3
T12
Lv
CT100CD25CT204
CT204CD25
CT100
-
Combien de gnes dans un QTL ?
un QTL = un intervalle sur une carte gntique si 1000 cM = 40.000 gnes, 1 cM ~ 40 gnes
10 cM ~ 400 gnes Parmi ces 400 gnes, 1 n sont variables et agissent sur le
caractre
-
Vers la caractrisation des QTL Cartographie fine de QTL Clonage de gnes/QTL
exemple chez le riz: QTL pour photopriode = facteur de transcription
exemple chez la tomate: Lin5 = invertase
Utilisation de gnes candidats problme du choix des gnes si positif: forme de validation du QTL complter par des tudes biochimiques et de
transformation
-
Example of QTL cloning : Lin5 Brix9-2-5 : a major QTL controlling soluble sild content in fruit
Brx9 : (R ~ 20 %)stable over the years
Fine mapping and cloning of Lin5 Screen 7000 F2 : IL9-2-5 x L. esculentum 145 recombinants & screen new markers in the region Precisely map the QTL
within a recombination hotspot of 484 bpcarrying an invertase gene (Lin5)
Brix9-2-5 = Lin5
Fridman et al. 2000
-
91N 91S
0.12 0.33 0.40 0.36
91N 91S
Nb rec. 2 2 5 15 3 1BAC 91
Rec groupsa1a2b1b2c1c2
Nb rec effect7 - 62 +20*3 - 41 +24*4 + 211 +17*
Brix 9-2-5
TG225 CP44
Fridman et al. 2000
Example of QTL cloning : Lin5
-
Brix 9-2-5
SNP GC AT TC CT AT AG GC TC TC CT GA Brx effect (%)
0 10 20 30
Lin5 Fridman et al. 2000
Example of QTL cloning : Lin5
-
ConclusionDe nombreuses tudes de recherche de QTL, MAIS:
des dispositifs souvent peu puissants (effectifs, nb de mioses, environnements) des effets surestims; pb de stabilit des QTL
des colocalisations frquentes de QTL (pliotropie ou linkats) carto. fine
Epistasie rarement dtecte dans les populations; mais frquente en NILs (fonds gntique; effets moins qu'additifs)
- Un cot de dveloppement important
-
Conclusion Une gntique remise au got du jour par le
dveloppement des marqueurs molculaires Un pont entre la gntique quantitative et la
gntique mendlienne Des problmes bio-statistiques complexes Un apport dans lanalyse fonctionnelle des
gnomes Des promesses importantes pour la slection
assiste par marqueurs (SAM)