Détection de QTL : interaction entre dispositif expérimental et méthodes statistiques

Les régions du génome portant des polymorphismes associés à la variation des caractères quantitatifs sont nommées en anglais " quantitatif trait loci " (QTL). Jusqu'à récemment la cartographie des QTL était principalement basée sur des marqueurs microsatellites. La densité de cartes de microsatellites est telle que la détection des associations entre les marqueurs et les QTLs ne peut être basée que sur l'analyse de liaison (LA), où la structure familiale est importante. Une fois qu'une région chromosomique a été identifiée comme porteuse d'un QTL putatif, plus de marqueurs doivent être développés pour obtenir une densité plus élevée dans cette région. Cette cartographie fine doit réduire suffisamment l'incertitude sur la position du QTL pour que l'identification des mutations de(s) gène(s) devienne faisable. Les nouveaux marqueurs SNP rendent possible cet objectif et permettent la cartographie fine du QTL sur la base du déséquilibre de liaison (LD) entre certains allèles marqueurs et le QTL. Le choix de la structure génétique de la population expérimentale pour cette cartographie fine par l'analyse conjointe des transmissions intrafamille et du déséquilibre de liaison dans la population générale (approche dites LDLA) se pose après une étape de primo localisation par analyse de liaison, ou directement quand la primo détection et la localisation fine sont confondues dans une seule étape de cartographie. Cette question est abordée dans ce travail. La démarche de cette thèse a été construite en trois étapes : (i) Validation d'une nouvelle méthode LDLA de type régression linéaire (Legarra et Fernando, 2009) et comparaison numérique par simulations de cette méthode avec la méthode de composantes de variance basée sur l'estimation des probabilités IBD (identical by descendant) de Meuwissen et al., (2002).La méthode par régression est généralement aussi précise et toujours beaucoup plus rapide que la méthode de Meuwissen et al. (2002). (ii) Optimisation, sur la base de la méthode de régression, des protocoles expérimentaux définis par le nombre de descendants par père et le type de structure (demi-frères et un mélange de pleins-et demi-frères). Nous trouvons que le QTL est localisé plus précisément en utilisant les méthodes LDLA que LA et que la structure du dispositif expérimental et la taille des haplotypes ont un impact considérable sur la précision de la localisation d'un QTL. Un équilibre entre le nombre et la taille des familles est à déterminer selon les caractéristiques de l'application pratique (longueur du segment exploré, densité en marqueurs, taille de la population totale etc...). (iii) Application des méthodes de cartographie au cas de la production de laine chez le mouton, un exemple possible parmi d'autres caractères. Dans un premier temps, nous avons appliqué l'analyse de liaison à une population de Merinos Argentins sur laquelle ont été mesurés des caractères de production de laine. Cette population comprenait 617 individus répartis en 10 familles de demi-frères de père. 48 microsatellites ont été utilisés pour marquer 280,7 cM dans des régions du génome à priori intéressantes. Des QTL ont été trouvés, notamment un QTL affectant le caractère coefficient de variation du diamètre de fibres à 67,6 cM sur le chromosome 11. Dans une seconde étape, nous avons évalué, pour les caractéristiques particulières de cette population, les recommandations de la partie (ii) pour l'organisation d'un protocole LDLA de cartographie fine dans cette population réelle. Plusieurs situations ont été envisagées en changeant le nombre de descendants par famille et la densité des marqueurs. Ce travail nous a permis de faire des recommandations pratiques pour affiner la localisation des QTL de laine.Genomic regions carrying polymorphisms associated with variation in quantitative traits are termed quantitative trait loci (QTL). Until recently, mapping QTL was mainly based on microsatellite markers. The density of these markers is such that detection of associations between markers and QTL can only be based on linkage analysis (LA), and a family structured design is needed. Once a chromosomal region has been identified to carry a putative QTL, more markers should be developed at a higher density within that region. Tightly linked markers are needed for sufficiently narrowing down the putative QTL position such that finding actual gene mutations becomes feasible. The new SNP markers make this objective realistic, allowing fine mapping based on linkage disequilibrium (LD) of these markers and QTL across families. Designing experiments aiming at fine mapping QTL combining LD and LA (LDLA) is a question raised after a primo localisation obtained from classical family LA, or directly where primo and fine localisation steps are confounded. Questions related to this designing problem were addressed in this thesis: how should one balance family size and number in LDLA design? What is the best LDLA protocol to fine map QTL that were previously roughly localised in a classical LA analysis?. Three steps were followed: (i) Evaluation of a new LDLA method based on regression (Legarra and Fernando, 2009) and numerical comparison of this method with a variance component IBD (identical by descendant) based method (Meuwissen et al., 2002). The regression approach appeared to be generally as precise as the Meuwissen et al. (2002) method and always much faster. (ii) Design optimization, using this LDLA regression technique, in terms of number of progenies by sire, and type of families (half-sib to mixture full- and half-sib). We found that QTL is more exactly localised with LDLA rather than LA and that experimental structure as well as haplotypes sizes have a big impact on this localisation. A balance between family number and size must be found depending on the case characteristics (explored segment length, marker density, total population size, etc...). (iii) Application of the mapping method to the wool production traits, an example among other of quantitative traits. In the first stage familial linkage analysis was applied to real half-sibs Merino sheep population measured for wool traits. This population consisted in 617 individuals belonging to 10 sire half-sibs. Forty eight microsatellites were used, covering 280.70 cM in candidate areas. QTLs were found, in particular affecting the fibre diameter coefficient of variation at position 67.60 cM on OAR11. In a second stage, we evaluated, considering the specificity of our ovine population, the recommendations established after the step (ii) concerning the organisation of a LDLA design. This work allowed as to make practical conclusions for a fine mapping of wool trait QTL in our population