m2-gene_génétique quantitative-dissection génétique des caractères quantitatifs

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Master 2 - UE Génétique Quantitative ECUE 2 : Dissection Génétique des Caractères Quantitatifs I RÉPUBLIQUE DE CÔTE D'IVOIRE UNION-DISCIPLINE-TRAVAIL ------------------------------- MINISTÈRE DE L'ENSEIGNEMENT SUPÉRIEUR ET DE LA RECHERCHE SCIENTIFIQUE Laboratoire de Génétique Dr KOUASSI Abou MASTER 2 DE GÉNÉTIQUE COURS MAGISTRAL UE GÉNÉTIQUE QUANTITATIVE ECUE 2 : DISSECTION GÉNÉTIQUE DES CARACTÈRES QUANTITATIFS 22 BP : 582 Abidjan 22 Tél. /Fax : 22 44 58 03 Courriel : [email protected] 01 BP V 34 Abidjan 01 Tél. /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

    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

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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

  • Master 2 - UE Gntique Quantitative ECUE 2 : Dissection Gntique des Caractres Quantitatifs

    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

  • Master 2 - UE Gntique Quantitative ECUE 2 : Dissection Gntique des Caractres Quantitatifs

    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

  • Master 2 - UE Gntique Quantitative ECUE 2 : Dissection Gntique des Caractres Quantitatifs

    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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    7

    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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    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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    9

    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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    14

    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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    15

    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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    16

    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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    17

    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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    18

    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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    19

    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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    20

    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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    21

    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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    22

    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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    23

    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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    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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    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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    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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    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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    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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    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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    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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    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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    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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    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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    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.

  • Master 2 - UE Gntique Quantitative ECUE 2 : Dissection Gntique 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.

  • Master 2 - UE Gntique Quantitative ECUE 2 : Dissection Gntique des Caractres Quantitatifs

    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,

  • Master 2 - UE Gntique Quantitative ECUE 2 : Dissection Gntique des Caractres Quantitatifs

    37

    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