CHAPITRE 2 Evolution du mode de reproduction chez Magnaporthe oryzae
I. Introduction générale
2. Estimation de la recombinaison
La recombinaison affecte les patrons d’associations entre allèles que l’on peut observer dans les populations. Ainsi, les méthodes d’estimation se basent sur cette propriété et un certain nombre de prédictions peuvent être faites si la recombinaison a lieu : la diversité génotypique devrait augmenter, tous les recombinants génotypiques devraient être observés pour la plupart des paires de loci polymorphes et les différentes régions du génome devraient avoir des histoires de descendance différentes (Milgroom 1996).
Les indices de diversité génotypique sont couramment utilisés pour estimer la recombinaison (Halkett et al. 2005). Cette diversité peut être estimée simplement par la proportion de genotypes multilocus (MLG) dans un échantillon. D’autres indices comme celui de Stoddart & Taylor (1988) permettent d’estimer non seulement la richesse en MLG mais aussi l’uniformité de la distribution des différents MLG dans un échantillon (Grünwald et al. 2003).
Le Four Gamete Test (Hudson & Kaplan 1985), permet quant à lui de détecter des évènements de recombinaison entre deux loci. Il se base sur l’hypothèse que si entre deux loci bi-alléliques les quatre combinaisons alléliques possibles sont observées dans un échantillon, alors il y a eu recombinaison entre les deux loci. Les deux loci sont alors qualifiés d’incompatibles. Ce test existe pour les loci présentant plus de deux allèles (Estabrook & Landrum 1975).
Les mutations apparaissent indépendamment sur des loci uniques alors que les effets du sexe s’étendent au génome. Ainsi, une nouvelle mutation se produit sur un unique individu et est en complète association avec le polymorphisme porté par le chromosome. La reproduction clonale affecte la dynamique des gènes en empêchant le remaniement des allèles entre les loci (Halkett et al. 2005). En revanche, les associations entre loci sont cassées par le processus de recombinaison ce qui fait qu’en théorie le degré d’association (LD) entre allèles
97 dans un échantillon de chromosomes est théoriquement simplement fonction de l’âge de la mutation et du taux de recombinaison.
L’indice d’association IA est un estimateur de la recombinaison puisqu’il permet la mesure du déséquilibre de liaison multilocus (Agapow & Burt 2001). Cette statistique est basée sur la variance des distances deux à deux entre individus (c’est-à-dire le nombre de loci auxquels ils diffèrent). Elle permet de tester dans quelle mesure des individus qui sont identiques pour un locus sont plus susceptible d’être identiques pour d’autres loci que par le simple fait du hasard. Elle est calculée dans un échantillon selon la formule :
( )
−1= o e
A V V
I
Vo représente la variance de la distance observée entre chaque paire d’individus (nombre de loci pour lesquels ils présentent des allèles différents) et Ve représente la variance de la distance entre chaque paire d’individus attendue sous hypothèse de panmixie. La valeur minimale est de 0 s’il y a panmixie, et augmente avec le taux de clonalité. L’indice r
ɸ
D permet de corriger la statistique du IA pour le nombre de loci étudiés. Il est compris entre 0 (panmixie) et 1 (clonalité stricte). Sous régime de clonalité, les coefficients de déséquilibre de liaison devraient être proches de leur maximum théorique, et indépendants de la distance physique entre les gènes (Maynard Smith et al. 1993). Une question importante est de savoir à quelle fréquence les recombinaisons doivent se faire pour qu’une population apparaisse panmictique (IA=0). De Meeûs & Balloux (2004), par une approche de simulations de jeux de données microsatellites diploïdes, ont montré que les indices d’association multilocus ne variaient pas linéairement avec le taux de recombinaison et dépendaient de forces évolutives indépendantes du régime de reproduction (en particulier la taille des populations et la migration entre populations). Nous avons obtenu des résultats similaires sur des simulations sur jeux de données microsatellites, en utilisant le logiciel QuantiNemo (version 1.0.2 adaptée pour les haploïdes) (Figure 4.2). De plus, les évènements historiques de recombinaison peuvent laisser une signature dans les données de génétique des populations (Stumpf & Mc Vean 2003) et être interprétés à tort comme des évènements de recombinaison contemporains.Enfin, certaines méthodes se basent sur la coalescence pour construire un arbre ancestral de recombinaison et estimer un taux de recombinaison par génération dans un échantillon (Hudson 1987 ; Hey et Wakeley 1997 ; Fearnhead et Donnelly 2001) mais nécessitent un grand nombre de marqueurs génétique neutres.
98 a
b
Figure 4.2. Valeurs de la proportion de génotypes multilocus (a) et du déséquilibre de liaison multilocus (b) en fonction de la proportion de recombinants dans une population. Les deux indices ont été calculés sur des jeux de données haploïdes de 17 marqueurs microsatellites simulés à l’aide du logiciel Quantinemo (version 1.0.2 modifiée pour les haploïdes). Cinq conditions ont été testées sur la proportion de recombinants : 0.0001, 0.001, 0.01, 0.1, et 1. Pour chaque condition, 9 populations de taille initiale 1000 ont été simulées avec un taux de migration de 0.5 suivant en modèle en îles (la moitié des individus d’une population est redistribuée dans les 8 autres populations à chaque génération). Le nombre initial d’allèles par locus a été fixé à 25 et le taux de mutation à 10-5 mutations par individu et par génération. Deux réplicats ont été simulés pour chaque valeur de proportion de recombinants, permettant d’obtenir 18 populations par condition. Après 60000 générations, un échantillonnage aléatoire de 30 individus a été réalisé dans chaque population. Les valeurs d’indices présentées sur ces graphiques représentent la moyenne sur 18 populations et les barres d’erreurs les intervalles de confiance corrigés par le nombre de réplicats.
G:N mating proportion 0.98 1 0% 20% 40% 60% 80% 0 0.02 0.04 0.06 0.08 0.1 r̅D mating proportion 0.98 1 0.000 0.050 0.100 0.150 0.200 0.250 0 0.02 0.04 0.06 0.08 0.1
99 Il existe un certain nombre d’organismes haploïdes, tels que les bactéries et les champignons qui se propagent par le mode asexué exclusif ou couplé avec une reproduction sexuée toutefois moins importante. Dans ce cas, il est difficile de déterminer la part de recombinaison sexuée participant à cette structure. En effet, si une population connait une forte reproduction clonale après un évènement de reproduction sexuée, les traces de recombinaison sont plus difficiles à estimer (Maynard Smith et al. 1993). Inversement, dans les populations principalement clonales, les mutations peuvent contribuer au taux d’une sexualité apparente (Thompson 2007). Ainsi, afin d’estimer la recombinaison de manière correcte, il est important d’utiliser simultanément différentes approches.