Mobilit´ e ` a UCLA

Revisiting BxD F2 db/db cross data taking into account the

heteroge-neity in gene expression for QTL analyses: decomposition of the glucose

level trait

R´esum´e des travaux

Une ´etude `a ´et´e men´ee par l’´equipe de Jake Lusis sur 435 souris F2 d´eficientes au r´ecep-teur de la leptine, afin d’identifier les facr´ecep-teurs g´en´etiques responsables de la susceptibilit´e au diab`ete de type II. Les profils transcriptomiques h´epatiques ainsi que plusieurs ca-ract`eres li´es au diab`ete (taux d’insuline, de triglyc´eride et de glucose plasmatique) ont ´et´e mesur´es sur ces souris. Cette ´etude, en cours de publication `a mon arriv´ee en janvier 2012, a mis en ´evidence des QTL pour le taux de triglyc´eride et d’insuline, mais de ma-ni`ere surprenante, aucun QTL significatif n’a ´et´e d´etect´e pour le taux de glucose (Davis et al. (2012)).

Un des objectifs de mon s´ejour ´etait de tester la strat´egie de d´ecomposition du caract`ere sur ce jeu de donn´ees ayant l’avantage de porter sur plus d’animaux que l’´etude pr´ec´e-dente (Blum et al. (2011)). Appliqu´ee au taux de glucose, on montre que la strat´egie de d´ecomposition du caract`ere bas´ee sur les donn´ees d’expressions ajust´ees par les facteurs d’h´et´erog´en´eit´e permet de faire apparaˆıtre deux r´egions QTL pour ce caract`ere. Une de ces r´egions co-localise avec un QTL pour le taux d’insuline sur le chromosome 5 et l’autre avec un QTL pour le taux de triglyc´eride sur le chromosome 4, montrant l’int´erˆet de notre approche. A noter que le QTL sur le chromosome 4 a ´egalement ´et´e d´etect´e pour le taux de glucose et de triglyc´eride sur un dispositif similaire de susceptibilit´e au diab`ete de type II (Scherneck et al. (2009)).

Afin d’identifier les facteurs g´en´etiques pr´edisposant au diab`ete de type II, on s’int´eresse aux souris F2 d´eficientes au r´ecepteur de la leptine. Il a ´et´e montr´e qu’une d´eficience de ce r´ecepteur (db/db) entraˆıne une hyperphagie et une ob´esit´e chez les deux lign´ees de souris C57BL/6 et DBA/2, ce-pendant la lign´ee DBA/2 engendre un diab`ete s´ev`ere contrairement `a la lign´ee C57BL/6 (Leiter et al. (1981)). L’´etude porte sur des souris F2 (db/db) issues du croisement de ces deux lign´ees (figure 1.1). Les mesures ont ´et´e effectu´ees sur 435 souris F2 comprenant des mˆales et des femelles ˆ

ag´es de 5 ou 12 semaines (figure 1.1). Plusieurs caract`eres li´es au diab`ete ont ´et´e mesur´es, comme le taux d’insuline, de glucose et de triglyc´erides plasmatiques (pour plus de d´etails, voir Davis et al. (2012)). Les profils transcriptomiques on ´et´e mesur´es dans le foie car plusieurs ´etudes ont montr´e un lien entre la susceptibilit´e au diab`ete et l’accumulation lipidique dans le foie (Davis et al. (2010), Lan et al. (2003)). Un pr´e-traitement des donn´ees a permis de conserver 15397 g`enes uniques comme ´etant exprim´es dans le foie (Davis et al. (2012)). Une premi`ere ´etude r´ealis´ee au

laboratoire de Jake Lusis `a UCLA (Davis et al 2011) a mis en ´evidence des QTL pour le taux de triglyc´eride et d’insuline, mais aucun QTL significatif n’a ´et´e d´etect´e pour le taux de glucose. Un des objectifs de ma mobilit´e dans le laboratoire de Jake Lusis de janvier `a avril 2012, a ´et´e d’appliquer la strat´egie de d´ecomposition du caract`ere illustr´ee plus haut (Blum et al. (2011)) sur ce jeu de donn´ees, pour identifier en particulier d’´eventuels QTL pour le taux de glucose.

Figure1.1 – Croisement et plan experimental (F : femelle, M : mˆale).

La premi`ere ´etape consiste `a rechercher les g`enes dont l’expression est corr´el´ee au caract`ere, ici le taux de glucose. Nous utilisons la m´ethode FAMT de sorte `a prendre en compte la variabilit´e ind´ependante du caract`ere d’int´erˆet. Une liste de 3232 g`enes est obtenue avec un seuil de signi-ficativit´e de 5%, alors qu’avec une m´ethode classique (test de signisigni-ficativit´e des corr´elations de Pearson), 2471 g`enes sont trouv´es (95 % compris dans la liste des 3232 g`enes).

La m´ethode FAMT identifie 9 facteurs d’h´et´erog´en´eit´e qui peuvent ˆetre interpr´et´es en partie par un effet du sexe et de l’ˆage (figure 1.2).

factor 4 -3.0 -2.5 -2.0 -1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.4 0.8 1.2 1.6 2.0 2.4 Male Female 5 weeks 12 weeks

Factor interpretation

A B

Figure 1.2 – Interpr´etation des facteurs d’h´et´erog´en´eit´e : (A) test de l’association des facteurs d’h´et´erog´en´eit´e avec les facteurs sexe et ˆage, (B) repr´esentation des individus sur les facteurs d’h´et´erog´en´eit´e 2 et 4.

Une classification bas´ee sur la liste des 3232 g`enes dont les expressions sont ajust´ees pour les facteurs (figure 1.3B) permet d’identifier des sous-types d’animaux pour le taux de glucose : deux sous-types pour un taux ´elev´e en glucose et deux sous-types pour un taux faible. Il est int´eressant de noter que comme dans Blum et al. (2011), aucun sous-type pour le caract`ere n’est observ´e par une approche classique (figure 1.3A).

High glucose level High/medium glucose level

low/medium glucose level

low glucose level Glucose level

2471 genes Raw expressions

3232 genes

Adjusted expressions

High level subtypes Low level subtypes

Classical method

FAMT method

53 animals 157 animals

99 animals

126 animals

subtype H1 subtype H2 subtype L1 subtype L2

A

B

Figure 1.3 – Recherche de sous-types d’animaux pour le caract`ere. Classification des animaux bas´ee sur une liste de g`enes dont l’expression est corr´el´ee au caract`ere, obtenue par : (A) une m´ethode classique, (B) la m´ethode FAMT avec ajustement des donn´ees d’expression

Une fois les sous-types identifi´es, la deuxi`eme ´etape consiste `a r´ealiser des analyses QTL en enlevant pour chaque analyse un des sous-types ph´enotypiques d´etermin´es pr´ec´edemment. Les analyses QTL sont effectu´ees `a l’aide du package ”Rqtl” dans le logiciel R (Broman et al. (2003)) et comme dans Davis et al. (2012), les facteurs sexe et ˆage sont ins´er´es en tant que covariables dans le mod`ele d’analyse.

Sans le sous-type L1 (figure 1.3B), un QTL est d´etect´e sur le chromosome 4 : le pic est localis´e `a 127.16Mb et le LOD score (log10 likelihood ratio) est de 5.82 (p-value<10% avec 1000 simulations). En enlevant le deuxi`eme sous-type L2, un QTL est d´etect´e sur le chromosome 5 : le pic est `a 131.05Mb et le LOD est de 6.06 (p-value<10% avec 1000 simulations) (figure 1.4). Contrairement `

a l’´etude de Blum et al. (2011) (section 1.3.1), les deux QTL d´etect´es sont sugg´er´es avec l’ensemble du dispositif mais non significatifs `a un seuil de 10% (figure 1.4). La m´ethode de d´ecomposition du caract`ere permet ici de passer ce niveau de significativit´e. Il est int´eressant de remarquer que le QTL trouv´e pour le taux de glucose sur le chromosome 5 co-localise avec un QTL pour le

taux d’insuline (figure 1.4A) et celui sur le chromosome 4 co-localise avec un QTL pour le taux de triglyc´eride (figure 1.4B). Le QTL sur le chromosome 4 a ´egalement ´et´e d´etect´e pour le taux de glucose et de triglyc´eride sur un dispositif similaire de susceptibilit´e au diab`ete de type II (Scherneck et al. (2009)), ce qui conforte nos r´esultats et montre l’int´erˆet de notre approche. Nous pouvons ´emettre l’hypoth`ese qu’il existe des mutations dans les r´egions ´evoqu´ees contrˆolant `a la fois le taux de glucose et de triglyc´eride d’une part et le taux de glucose et d’insuline d’autre part. Davis et al. (2012) caract´erisent les deux r´egions QTL par une ´etude fonctionnelle des g`enes ayant un cis-eQTL co-localisant avec ces r´egions (strat´egie ´evoqu´ee dans Le Mignon et al. 2010

§3.2.b). Parmi ces g`enes, certains codent pour des prot´eines `a doigts de zinc intervenant comme des facteurs de transcription. En particulier, le facteur de transcription Zfp69, pr´esent dans la r´egion du chromosome 4, serait associ´e `a l’ob´esit´e induite par un diab`ete (Scherneck et al. (2009)) ce qui en fait un bon candidat fonctionnel et positionnel dans notre ´etude.

0.0e+00 5.0e+07 1.0e+08 1.5e+08

0 1 2 3 4 5 6 Map position (cM) lod !"#$%$&$%'()( *+ , (& -$ #' ( ./0(1$-/2$3(4056(

7

0.0e+00 5.0e+07 1.0e+08 1.5e+08

0 1 2 3 4 5 6 Map position (cM) lod 83&91:3( ;19-$&'(<:="$9=(&95=>0'(*?( ;19-$&'(<:="(/11(/3:%/1&(

0.0e+00 5.0e+07 1.0e+08 1.5e+08

0 2 4 6 Map position (cM) lod @#:A1>-'#:B'( ;19-$&'(<:="$9=(&95=>0'(*C( ;19-$&'(<:="(/11(/3:%/1&( !"#$%$&$%'(D( *+ , (& -$ #' ( ./0(1$-/2$3(4056(

E

Figure1.4 – Courbes LOD pour le chromosome 5 (A) et le chromosome 4 (B). La ligne horizontale repr´esente le seuil de significativit´e du LOD score `a 10% obtenu avec 1000 simulations