Multidimensionnalité pour la détection de gènes influençant des caractères quantitatifs. Application à l'espèce porcine

Ce travail a pour but de développer des méthodes de détection de locus affectant les caractères quantitatifs, appelés QTL, à partir de l'information disponible sur des caractères corrélés et/ou des positions liées, chez les animaux d'élevage.Les méthodologies ont été dans un premier temps caractérisées pour leurs puissances et leurs précisions d'estimation des paramètres (positions et effets des QTL) à partir de données simulées. Nous avons développé d'une part des méthodes multivariées, extrapolées de techniques décrites pour l'analyse de données issues de croisements entre populations supposées génétiquement fixées, et d'autre part des méthodes synthétiques univariées, développées à l'occasion de ce travail. Ces dernières méthodes permettent de synthétiser l'information due à la présence du (des) QTL déterminant plusieurs caractères dans une unique variable, combinaison linéaire des caractères. Le nombre de paramètres à estimer est ainsi indépendant du nombre de caractères étudiés, permettant de réduire fortement les temps de calcul par rapport aux méthodes multivariées. La stratégie retenue repose sur des techniques d'analyse discriminante. Pour chaque vecteur de positions testé, des groupes de descendants sont créés en fonction de la probabilité que les individus aient reçu l'un ou l'autre haplotype de leur père. Les matrices de (co)variance génétique et résiduelle spécifiques de la présence du (des) QTL peuvent alors être estimées. La transformation linéaire permet de maximiser le rapport de ces deux variabilités.Les méthodes basées sur l'analyse de variables synthétiques permettent en général d'obtenir des résultats équivalents, voire meilleurs, que les stratégies multivariées. Seule l'estimation des effets des QTL et de la corrélation résiduelle entre les caractères reste inaccessible par ces méthodes. Une stratégie itérative basée sur l'analyse de variables synthétiques pour la sélection des caractères et des régions chromosomiques à analyser par les méthodes multivariées est proposée. Par ailleurs, nous avons quantité les apports des méthodologies multidimensionnelles pour la cartographie des QTL par rapport aux méthodes unidimensionnelles. Dans la majorité des cas, la puissance et la précision d'estimation des paramètres sont nettement améliorées. De plus, nous avons pu montrer qu'un QTL pléiotrope peut être discriminé de deux QTL liés, s'ils sont relativement distants.Ces méthodologies ont été appliquées à la détection de QTL déterminant cinq caractères de composition corporelle chez le porc sur le chromosome 7. Deux groupes de QTL déterminant des types de gras différents, le gras interne et le gras externe, ont ainsi été discriminés. Pour chacun de ces groupes, les analyses multiQTL ont permis d'identifier au moins deux régions chromosomiques distinctes déterminant les caractères