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Centre de Biologie pour la Gestion des Populations - UMR Inra, IRD, Cirad, Montpellier SupAgro

Hivert

Hivert

Valentin HIVERT
Courriel : valentin.hivert(at)inra.fr
Sujet : Analyse de la différentiation génétique pour la recherche de signatures de sélection dans les génomes
Dates : 1er octobre 2015 – 30 septembre 2018
Directeur de thèse : R. Vitalis
Université : Montpellier SupAgro
Financement : 50% ANR EXOTIC – 50% Département SPE

Le développement rapide des technologies de séquençage et de génotypage à haut débit (Next Generation Sequencing, NGS) permet de comparer les patrons de polymorphisme à de très nombreux marqueurs, rendant possible la caractérisation de régions génomiques impliquées dans l'adaptation des organismes à leur environnement. Cependant, la plupart des méthodes statistiques de recherche de signatures de sélection dans les génomes demeurent limitées par la simplification des modèles démo-génétiques sous-jacents et négligent l'information apportée par le déséquilibre de liaison entre les marqueurs génétiques.

L’objectif de cette thèse est de proposer et d’évaluer de nouveaux développements méthodologiques dédiés à la recherche de signatures de sélection, dans un cadre bayésien, selon deux axes principaux :

  1. proposer une meilleure modélisation de l'histoire démo-génétique des populations, en s’appuyant sur des approches existantes qui reposent sur un modèle à l’équilibre migration-dérive (Vitalis et al., 2014) ou bien sur un modèle de divergence (Gautier et Vitalis, 2013). Une approche alternative consistera à modéliser la structure de corrélation des fréquences alléliques entre populations (Guillot et al., 2014).
  2. valoriser l'information apportée par la dépendance spatiale des marqueurs (déséquilibre de liaison) et la structure haplotypique des populations. Il s’agira par exemple d’introduire une dépendance spatiale des marqueurs directement dans les modèles (modèles auto-régressifs, ou modèles de Markov cachés) ou bien d’analyser des données phasées (obtenues par reconstruction des haplotypes en utilisant des modèles de classification non-supervisée, en considérant les blocs haplotypiques comme autant de locus multi-alléliques.

Ces nouveaux développements méthodologiques seront directement appliqués à des données NGS (pool-seq) obtenues dans le cadre du projet Européen BiodivERsA EXOTIC, qui vise à caractériser les bases génétiques de l’adaptation au cours de l’invasion d’une espèce emblématique : la coccinelle asiatique Harmonia axyridis (Lombaert et al., 2014). Ces données, déjà disponibles, permettront de contraster les caractéristiques génomiques des populations natives et des populations envahissantes, à une échelle mondiale.

La thèse est co-encadrée par Renaud Vitalis (DR2 INRA, HDR) et Mathieu Gautier (CR1 INRA, HDR en cours) et bénéficie de collaborations étroites avec Arnaud Estoup (DR2 INRA) et Benoit Facon (CR1 INRA, porteur du projet européen BiodivERsA EXOTIC) notamment pour l’application des méthodes à la recherche de signatures de sélection chez la coccinelle asiatique Harmonia axyridis.

Gautier M et Vitalis R (2012). An R package to detect footprints of selection in genome-wide SNP data from haplotype structure. Bioinformatics, 28: 1176-1177.

Gautier M et Vitalis R (2013). Inferring population histories using genome-wide allele frequency data. Molecular Biology and Evolution, 30: 654-668.

Guillot G, Vitalis R, le Rouzic A & Gautier M (2014). Detecting correlation between allele frequencies and environmental variables as a signature of selection. A fast computational approach for genome-wide studies. Spatial Statistics, 8: 145-155.

Lombaert E, Guillemaud T, Lundgren J, Koch R, Facon B, Grez A, Loomans A, Malausa T, Nedved O, Rhule E, Staverlokk A, Steenberg T & Estoup A (2014). Complementarity of statistical treatments to reconstruct worldwide routes of invasion: the case of the Asian ladybird Harmonia axyridis. Molecular Ecology, 23: 5931-6205.