Utilisation de marqueurs pour la sauvegarde de la variabilité génétique des populations

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Utilisation de marqueurs pour la sauvegarde de la

variabilité génétique des populations

C. Chevalet

To cite this version:

C. CHEVALET

INRA Laboratoire de

_Génétique

cellulaire BP 27 31326 Castanet-Tolosan Cedex

Apports

actuels

et

futurs des

marqueurs

génétiques

dans

l’amélioration des

_populations

animales

Utilisation de

_marqueurs

pour

la

sauvegarde

de la

variabilité

_génétique

des

populations

Résumé.

On discute une

possibilité

d’utiliser des _marqueurs

polymorphes

_pour

contrebalancer,

dans une

_{population d’effectif}

_limité,

les

_effets

de la dérive aléatoire des

_{fréquences alléliques.}

Le critère de

sélection utilisé est un index

favorisant

le maintien de

l’hétérozygotie

aux locus _marqueurs. Dans des

populations d’effectif

petit

(moins

de 100

_{reproducteurs efficaces)}

il semble

_qu’un

_{marquage peu} dense mais

_{uniformément réparti}

(3

marqueurs pour 100

centimorgans)

permette

des

gains

sensables _pour le maintien de

_{l’hétérozygotie}

sur l’ensemble du

_génome

avec une intensité de sélection

_faible.

Par ailleurs

la

_réponse

observée aux _marqueurs s’avère très élevée même avec un assez

grand

nombre de _marqueurs

sélectionnés simultanément.

En l’absence de marquage

génétique,

la variabilité

génétique

est

_appréciée

_par

_{l’analyse statistique}

de la

variance de caractères

_{quantitatifs.}

Contrôler cette

variabilité consiste à

estimer,

au fil des

_{générations,}

les variations des

_composantes

de la

_variance,

notam-ment de la variance

_génétique

additive sur

_laquelle

s’appuie

la sélection.

Dans une

_population

en

_{conservation,}

ou une

lignée

témoin non soumise à

sélection,

sinon à la sélection

_naturelle,

les méthodes de calcul de

l’évolu-tion de la

_{consanguinité}

_permettent

de

_prédire

l’évo-lution des

_composantes

_génétiques

de la

variance,

selon les

_effectifs,

la

_démographie

de la

_population,

les

_{règles d’accouplements}

(Cockerham

1967,

Choy

et

Weir

_1978,

Rochambeau et Chevalet 1985). Si des

marqueurs

polymorphes

sont

_disponibles

ils

_peuvent

être introduits _pour contrôler la

_dérive,

_{et pour}

défi-nir un

_protocole

de

_gestion

d’une

_population.

On _peut

chercher par

exemple

à maintenir la variabilité

géné-tique

dans son état

initial,

en maintenant dans la

population

les allèles à leurs

_fréquences

initiales. Des essais

_{théoriques préliminaires}

(Chevalet et

Rochambeau 1986)

suggèrent

que cette

approche

peut

prolonger

la survie simultanée de

_plusieurs

allèles en

plusieurs

locus

_{indépendants,}

en définissant un index

favorisant la

_reproduction

des individus

_porteurs

d’allèles rares. Cette

_approche

pose deux

problèmes :

- d’une

part

il faut exercer une

pression

de

sélec-tion

_qui

induit

_{systématiquement}

une limitation du

nombre des

_{reproducteurs}

et donc un

_risque

supplé-mentaire de dérive

_{aléatoire ;}

- d’autre

part

il faut évaluer

_l’impact

d’une

sélec-tion effectuée en

_quelques

_marqueurs sur la structure

globale

du

_génome.

On suppose donc

qu’on dispose

d’un échantillon

uniformément distribué de marqueurs : Peut-on les

utiliser

efficacement,

selon leur densité et selon les intensités de sélection

_applicables,

pour ralentir le processus de dérive

génétique

inévitable dans une

population

d’effectif limité ? Peut-on exercer un

contrôle sur l’ensemble du

_génome

à

_partir

d’un

nombre restreint de

_{marqueurs ?}

1

/

_Méthode

La

_population

et le

_génome

On considère une

population

d’effectif limité

N,

non structurée (un seul _groupe de

reproduction).

Cet

effectif

_correspond

au nombre d’individus

suscep-tibles de se

reproduire,

et conduirait sans sélection à une diminution de

l’hétérozygotie

_{moyenne H selon}

la formule :

où

_H(g)

est

_{l’hétérozygotie}

à la

_{génération (g).}

On considère _par ailleurs _pour

_l’espèce

considérée

une carte

_{génétique simplifiée,}

formée de C

_paires

de chromosomes de même

_longueur,

et sur

chaque

chromosome un même nombre de locus _marqueurs

bialléliques

observables utilisés _pour une

_{sélection ;}

soit L le nombre total de _marqueurs.

Caractères étudiés et critère de sélection

A

_{chaque génération}

la

_population

est décrite _par

son _{taux moyen}

d’hétérozygotie

aux locus _marqueurs,

et par son taux moyen

d’hétérozygotie global

sur

l’ensemble du

_génome.

Les individus

_{reproducteurs}

sont sélectionnés

_parmi

les N individus

_susceptibles

de se

reproduire,

selon un index

_égal

au taux

_{d’hétérozygotie}

mesuré aux L

Méthode de calcul

Le

_système

est étudié _par une simulation aléatoire

du _processus

_{génétique. Chaque}

individu de la

popu-lation est décrit _par son

_génotype

sur un ensemble de

T locus

_répartis

uniformément sur les

_chromosomes,

chaque

chromosome étant

_représenté

par T/C locus

avec des taux de recombinaison

égaux

entre deux

locus

_adjacents.

La méiose est simulée par un proces-sus de Poisson le

long

du

chromosome,

correspondant

à la fonction de carte de Haldane (sans interférence).

A

_chaque

locus,

deux allèles sont

_répartis

avec des

probabilités égales

entre les individus fondateurs.

Dans

_{chaque répétition,}

la

_population

est soumise à

une évolution sans sélection

pendant

une

vingtaine

de

_{générations}

avec l’effectif de N individus

reproduc-teurs, de

_façon

à

_générer

des conditions initiales

_qui

présentent

des valeurs vraisemblables des

déséqui-libres de liaison dus au hasard. La

population

est

ensuite soumise à une sélection _pour le taux

d’hétéro-zygotie

aux locus _marqueurs

pendant

40

_{générations.}

L’hétérozygotie globale

est

_approchée

_par sa mesu-re sur les T locus tandis _que la sélection _porte sur le

taux mesuré sur les L marqueurs.

Pour

_chaque

série de

_paramètres,

100

_{répétitions}

ont été effectuées.

2

/

_Résultats

Les calculs ont été effectués pour les valeurs

sui-vantes des

_{paramètres :}

C = 10

paires

de chromosomes de 100 cM de

longueur ;

T = 110 locus (10 cM _entre locus

adjacents) ;

L = 20 (

2 marqueurs

par chromosome ),

ou 30 (

_{3 marqueurs}

_par

chromosome ) ;

N =

25,

50 ou

_{100 ;}

Taux de sélection

_(proportion

s des individus

adultes _{retenus pour} la

_{reproduction) :}

s

_=0,50

à

_1,00.

Les résultats concernent les taux

_{d’hétérozygotie}

globale (figures

1 à 3). Les

_gains

réalisés par la

sélec-tion sont

_exprimés

en _{pourcentage par rapport} aux

valeurs attendues sans

_{sélection, après}

20 ou 40

générations,

pour les 3 valeurs considérées du

nombre total d’individus

_disponibles,

_{et pour} les 2

densités de marqueurs.

3

/

_Discussion

Ces résultats

_{préliminaires}

montrent une influence

de la densité des marqueurs sur l’efficacité de la

méthode

_envisagée.

Avec 2 marqueurs par chromoso-me, la diminution de la dérive aléatoire

globale

est

faible sur l’ensemble du

_génome

alors _que la méthode

de sélection semble très efficace sur les _marqueurs

contrôlés,

peu liés. Le

gain global

est faible et une

sélection assez intense induit

_rapidement

un effet accru de la

_dérive,

caractérisé _par des valeurs

infé-rieures à celle obtenue sans sélection. Avec 3

mar-queurs par chromosome uniformément

répartis

sur une centaine de

centiMorgans,

l’efficacité

_pourrait

devenir non

_{négligeable,}

à condition _que la

_pression

Il

_apparaît

sur les

figures

_que l’efficacité relative

est d’autant meilleure que l’effectif de la

population

est

_plus

faible. Cette différence doit être en

_partie

attribuée aux conditions initiales différentes. Dans les

différents cas une

_phase

d’évolution

préalable

sans

sélection a été

_simulée,

pendant

20

_{générations,}

_pour

chacun des effectifs

(25, 50,

et 100

_{reproducteurs).}

Ce même délai induit des

_{déséquilibres}

de liaison

aléa-toires d’autant

_{plus importants}

en valeur absolue _que

l’effectif est

_{plus faible,}

à nombre de

_{générations égal}

(Weir et Cockerham 1974). Les effets d’entraînement

qui

permettent

de contrôler l’ensemble du

_génome

à

partir

des _{marqueurs sont} donc d’autant

_plus

forts

que la

population

est de taille

_plus

restreinte. Selon ce

principe,

les résultats obtenus en 40ème

_{génération,}

avec N =

100,

et

après

une

_phase

d’évolution sans

sélection de 40

_{générations}

devraient être

_analogues

à

ceux obtenus en 20ème

génération

pour N =

50,

après

20

_{générations}

sans sélection

(figure

2) : cette

prédic-tion est vérifiée _pour des taux de sélection

relative-ment forts

_(proportion

sélectionnée

_comprise

entre 50

et 80

%),

ainsi que pour la valeur de

l’optimum

de

sélection,

mais l’accroissement de la taille de la

popu-lation rend

_plus

efficace des intensités de sélection

plus

faibles (résultats non

présentés).

Sauf _pour de

très

_petites

tailles de la

_population

(N=25),

l’intensité de sélection

_optimale

est voisine de 85

_%,

avec une

variation faible des résultats entre 80 et 90

_%,

et

d’autant

_plus

faible _que la taille de la

_population

est

plus grande.

Une autre

_façon

de mesurer le

_gain

obtenu est de

comparer les nombres de

générations correspondant,

avec ou sans

sélection,

à une même

_perte

de

variabili-té

_génétique.

Ainsi,

avec N=50 et Ns=42 (cas

optimal),

la sélection

_permet

de maintenir

_jusqu’à

la 15ème

génération

le niveau attendu sans sélection

_après

10

générations,

ou

jusqu’à

la 40ème le niveau attendu

après

25.

L’efficacité de la sélection sur les

_{régions marquées}

est en revanche très

grande, malgré

le nombre de

marqueurs considérés simultanément (20 ou 30). Sur

l’ensemble de ces _{marqueurs, et pour} des

proportions

d’individus sélectionnés de 50 à 80

%,

le taux

d’hétéro-zygotie

atteint entre les 20ème et 40ème

_{générations}

est de l’ordre de

0,36

à

_0,42

_pour

_N=25,

de

_0,475

à

0,485 pour

N=50,

et

supérieur

à 0,495 pour

N=100,

c’est à dire des valeurs

_proches

du maximum de

_0,50,

et

_qui

se maintiennent très

longtemps

malgré

la déri-ve. Cette efficacité locale du contrôle

_permet

d’envisa-ger un contrôle

_spécifique

de

quelques

_segments

chro-mosomiques

portant

des

_gènes

_importants

pour des caractères de

_production.

L’investigation

de conditions

_{plus générales}

est

nécessaire _pour

_préciser

l’intérêt de cette

_approche.

L’influence de la densité du _{marquage mérite} une

étude

_plus

détaillée,

en considérant des

_stratégies

combinant

_{progressivement plusieurs}

ensembles de

marqueurs. La combinaison d’un contrôle assisté par

marqueurs avec les méthodes de

_gestion

_par familles

devrait aussi être abordée.

Références

_{bibliographiques}

Chevalet C. et de Rochambeau H., 1986. Variabilité génétique et contrôle des souches non _{consanguines.} Sci.

Tech. Anim. Lab., 11 : 251-257.

Choy S.C. and Weir _B.S, 1978. Exact _inbreeding coefficients

in _populations with overlapping generations. Genetics, 89 : 591-614.

Cockerham C.C., 1967. _{Group inbreeding} and _coancestry. Genetics, 56 : 89-104.