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Application d'un processus de bâton cassé à l'évolution neutre de l'ADN dupliqué pour d'expliquer une distribution à invariance d'échelle

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Academic year: 2021

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Texte intégral

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HAL Id: hal-02745075

https://hal.inrae.fr/hal-02745075

Submitted on 3 Jun 2020

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Application d’un processus de bâton cassé à l’évolution neutre de l’ADN dupliqué pour d’expliquer une

distribution à invariance d’échelle

Florian Massip, P. F. Arndt

To cite this version:

Florian Massip, P. F. Arndt. Application d’un processus de bâton cassé à l’évolution neutre de l’ADN dupliqué pour d’expliquer une distribution à invariance d’échelle. Rencontres ALPHY 2013, Feb 2013, Villeurbanne, France. �hal-02745075�

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Application d'un processus de bâton cassé à l'évolution neutre de l'ADN dupliqué pour d'expliquer une

distribution à invariance d'échelle

F. Massip & P.F. Arndt

Gao et Miller ont récemment mis en évidence un enrichissement du nombre de séquences répétés exactement dans de nombreux génomes eucaryotes après repeat-masking (Algebraic Distribution of Segmental Duplication Lengths in Whole-Genome Sequence Self-Alignments, Gao \& Miller, Plos One, 2011). Par ailleurs ils ont aussi observé que la distribution du nombre d'appariements en fonction de leur longueur suit une loi puissance d'exposant 3. La‐ question se pose donc de savoir quel mécanisme évolutif, ou quelle contrainte fonctionnelle produit une telle distribution. Nous avons développé un modèle d'évolution chromosomique simple et sans sélection ne faisant appel qu'à deux mécanismes, des mutations ponctuelles et des duplications segmentaires, et produisant la même distribution que celle observée dans les données génomiques. Par intégration des résultats issus du modèle du bâton cassé (on assimile les duplications à des bâtons que l'on casse par mutation ponctuelle), nous avons pu expliquer la distribution observée dans les séquences issues de nos simulations. Enfin, nous avons aussi démontré mathématiquement que l'exposant de cette loi puissance vaut 3 et ne‐ dépend pas des paramètres microscopiques du modèle.

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