La Cartographie de QTLPrincipe et ApplicationsBernard CaromelUnit de Gntique et Amlioration des Fruits et LgumesINRA AvignonBernard.Caromel@avignon.inra.frPlan du cours Principe de la cartographie La cartographie de QTL Les informations apportes par les QTL Exemples d'application Vers la caractrisation de QTL ConclusionPrincipe de la cartographie La cartographie gntique utilise les proprits de la recombinaison la miose2 marqueurs prochesplus souvent ensembleIntroduction : Les cartes gntiquesReprsentation dun gnome sous forme de balisesUtilit des marqueurs molculaires: analyser directement la variation gntique au niveau de lADN : du phnotype au gnotype saffranchir des variations environnementales lecture exhaustive du gnomeIntroduction : Les cartes gntiquesCarte = Reprsentationdun gnomesous formede balisesPour la construction d'une carte, on a besoin : d'une population de gamtes en sgrgation (> 100 individus BC, HD, F2, RIL)F1BCParentsXLes populations de cartographie : ex du Backcrossx P2aaaAAAaA AA AA AA aA AA aA AA AA AA aA de marqueurs polymorphes Gnotypage de tous les individus pour tous les marqueurs recherche des relations statistiques entre marqueurs : le pourcentage de recombinaison (r) donne une ide de la distance gntique entre deux locus (d).Pour la construction d'une carte, on a besoin : d'une population de gamtes en sgrgation (> 100 individus BC, HD, F2, RIL)Des logiciels de cartographieOMapmaker (E. Lander, WhiteHead Institute, USA)Plate-forme PC, Unix, MacIntoshCot GratuitPopulations traites F2, BC, DH et SSDFonctions Haldane et KosambiMthode Maximum de vraisemblanceAvantage Vaste gamme de possibilitsInconvnient Plus de mises--jourOAutres logiciels spcifiquesJoinmap (htrozygotes)Carthagene (populations connectes)Une espce, plusieurs cartes Les distances entre 2 locus varient suivant : le croisement, le sexe, l'environnement Les croisements inter-spcifiques donnentdes longueurs de carte souvent plus faiblesque les croisements intra-spcifiquesIntrt des cartes gntiquesPositionner sur les chromosomes des locus dintrtagronomique, voire identifier les gnesmUtilisation des cartes gntiques pour tudierla gntique de caractres quantitatifs Variation continue P = G + E + GxE Contrls par plusieurs gnes : les QTL(Quantitative Trait Loci), deffets variables010203040506070801 2 3 4 5 6 7 8 9 1001020304050601 2 3 4 5 6 7 8 9 10Variation discrte Variation continueUn caractre simple est un caractre qualitatifUn caractre complexe est un caractre quantitatif Plusieurs gnes diffrent entre les 2 parents. Un seul gne diffre entre les 2 parents.Ex: caractre complexecartographie de QTLeffectifen F2S Reffectifen F2S REx: caractre simplecartographie dun locus :gne majeur de rsistanceRM1 M2 M3 M4 M5 M6Cartographie des locus d'intrt : 2 casLODM1 M2 M3 M4 M5 M6R-QTLOn cherche s'il existe une liaison statistique entre les allles aux marqueurs et le phnotype des plantesOn veut dterminer :- le nombre de locus en cause, - leur position dans le gnome,- leurs effetsPopulation en sgrgation pour le Marqueur A/a et la taille des plantesPrincipe de lanalyse de QTLAA aa AA aa aa aa AAElments ncessaires la dtection de QTL Une descendance en sgrgation Une carte gntique de bonne qualit Une valuation fiable du caractreF1BCParentsXLes populations de cartographie de QTLBCgnotypage en BCphnotypage en BC ou mlange de BC1S1x P22 classes : AA et ABF1ParentsXLes populations de cartographie de QTLHDgnotypage et phnotypage en HDAndrognselignes HD2 classes : AA et BBF1F2ParentsXLes populations de cartographie de QTLF2gnotypage en F2phnotypage en F2 ou mlange de F33 classes : AA, AB, BBF2LRParentsXLes populations de cartographie de QTLLignesrecombinantes RILF12 classes : AA et BBF'1ParentsXLes populations de cartographie de QTLF'1Parents htrozygotesgnotypage et phnotypage en F'1une carte de chaque parentJusqu' 4 classes : AC, AD, BC, BDElments ncessaires la dtection de QTL Une descendance en sgrgation Une carte gntique de bonne qualit pour chaque individu de la descendance, disposer du gnotype un ensemble de marqueurs rgulirement rpartis sur les chromosomes (tous les 5-10 cM) Une valuation fiable du caractreElments ncessaires la dtection de QTL Une descendance en sgrgation Une carte gntique de bonne qualit Une valuation fiable du caractre pour chaque individu de la descendance, disposer du phnotype pour le(s) caractre(s) considr(s) Dpend de lhritabilit du caractre et la qualit de lvaluation du caractre Evaluation sur des familles (HD, S1, F3, TC, RIL)La matrice de donnesPPaarreennttssDDeesscceennddaanncceeP1 P2DD11DD22DD33DD44..........DDnnMarqueur 1 A BAAAAAA B BMarqueur 2 A B BAA BAAAAMarqueur 3 A BAAAAAAAA BMarqueur 4 A B A A B A A B BMarqueur 5A B . BAA BAACaract. 1 18 35 10 23 13 22 23Caract. 2 15 16 15 12 10 20 36Caract. 3 150 167 134 156 178 260 160Caract 3 201 245 187 236 298 301 239Question :Existe-t-il une liaison statistique entre les allles certains marqueurs et le phnotype des plantesAnalyse simple marqueurLigneAllle au marqueur 1 Taille de la plante ....Allle au marqueur n Taille de la plante 1B85A85 2A115B115 3B90A90 4B80B80 5A115B115 6B83A83 7A118A118 8A120B120 9A115A115 10B82B82 MoyenneA117A98 B84B102 Recherche de QTL par Analyse Simple MarqueurxxxxxxxAAxxxxxxxBBxxxxxxxxxABValeur ducaractreGnotypeau marqueurM1AA = AB = BB^ ^ ^Pas de QTL li M1M1xxxxxxxAAxxxxxxxBBxxxxxxxxxABValeur ducaractreGnotypeau marqueurM2AA BB^ ^1 QTL li M2M2Les mthodes de dtection de QTL Analyse simple marqueur Analyse de variance, test de Student Rgression Analyse par intervalle (interval mapping) maximum de vraisemblance(Lander et Bostein, 1989, Genetics, 121:185-199) rgression (Knapp et al, 1989, TAG 19:583-592 ou Haley et Knott, 1992, Heredity, 69:313-324) Analyse par intervalle composite (CIM) (Zheng, 1993, 1994; Stam et Jansen, 1993)Analyse simple marqueur Test t classique de comparaison de moyenne Analyse de variance Modle: Yij= + i+ eijavec Y = phnotype de l'individu de la classe gnotypique i au locus considri = 0, 1, 2 pour 3 gnotypes possibles (cas d'une F2) = effet du locus marqueur de gnotype i R2= SCM/(SCM+ SCe): part de variation phnotypique explique par le marqueur au QTLDominance ?valeurdu caractreAA AB BBmbbmabmaa(mbb+ maa) /2Cartographie par intervalle(simple interval mapping ou SIM) En des points rgulirement espacs au seindun intervalle on calcule: la vraisemblance de lexistence dun QTL son LODscoreV(prsence QTL) LOD = log10--------------------V(absence QTL)rr1 r2G DQG D QCartographie par intervalle(simple interval mapping ou SIM) Choix dun seuil de LOD, au del duquellexistence dun QTL est fortement probable LOD = 2 : existence dun QTL 100 fois plus probable que son absenceLODscore = 2G DQLODLimites de la SIM: hyp 1 QTL par groupesi 2 QTLs prochesQ1(+)Q2(+)Situation en couplingQ1(+) Q2(-)Situation en rpulsionCartographie par intervalle composite (composite interval mapping ou CIM) Principe: limination de l'impact des QTLs importants En pratique: premire analyse: dfinition des gros QTL (regression pas pas, ascendante ou descendante) choix des cofacteurs parmi les marqueurs de cesQTL r-analyse plus dtailleCartographie par intervalle composite (composite interval mapping ou CIM) Avantages: Prcision de localisation des QTL (cas de 2 QTL sur le mme intervalle) Se librer de leffet des gnes majeursIntrt de la CIM/SIM :Plus on dtecte de QTL, meilleure est lestimation de leur effetLOD 3.4R = 17 %LOD 3.4R = 13 %LOD 30R = 50 %LOD 7.1R = 8.4 %LOD 9.7R = 9.8 %LOD 9.9R = 10.8 %LOD 4.4R = 4.0 %R global pour les 3 QTL = 72 %R global pour les 5 QTL = 82 %h du caractre : 97 %LOD 21R = 56 %EpistasieComparaison de toutes les paires de marqueurs 2 2pb de seuilsex : 100 marqueurs 5000 tests = 1% : 50 faux positifs = 0.01 % : 0.5 faux positifs, mais seulement les effets trs fortsmBB mAB M2BmBA mAA M2AM1BM1Aex : HDLes logiciels de cartographie de QTL QTLCartographer (RL, SIM, CIM)F2, BC1, RIL, F'1, BC2 Mapmaker/QTL (SIM) F2, BC1, RILCoupl la cartographie(Paterson et al, 1989) Nombreux autres plus spcifiques Les paramtres essentiels du dispositif= les effectifs, les seuils, les populationssi possible augmenter le nombre d'individus plutt que le nombre de rptitions par gnotype => plutt 1 rep/gnotype dans plusieurs environnements que un seulenvironnement prcisPuissance de dtection des QTL? A effectif fix, la puissance de dtection dun QTL varie: avec leffet additif du QTL avec la variance intra-classe (classes gnotypiques) fonction de leffet du milieu fonction dautres QTL contrlant le caractre fonction de la distance du QTL aux marqueurs La puissance de dtection et la prcision des estimations augmente avec la taille de la populationdaprs Beavis et al, 1988Puissance de dtection de QTL en fonction de lhritabilit et de la taille de la population3063961005001000020406080100Puissanceh (%)N10 QTL3063961005001000020406080Puissanceh (%)N40 QTLChromosome 4aCT063a 0, 0TG049 15, 2TG123 30, 8TG339 51, 0CT192 58, 3H38M62f 62, 5TG287 67, 1TG457 71, 0TG075 75, 1pressure0 5 10 15 initialCT063a 0,0TG049 15,2TG123 30,7TG339 51,9T0964 55,6CT181 60,8T0954 62,8CT192(MS81=ssr450) 63,2TG506 65,0MS82(ssr94) 69,5CT097 70,7MS90(ssr555) 71,5TG208 74,1TG287 74,9TG457 79,0MS02 81,7TG075 82,9pressure0 5 10 15 finalpressureelasticityfirmnessjuicinessmealinessskinAu-del d'une densit minimale, l'ajout de marqueurs n'apporte pas plus de prcision 010203040506070800 10 20 30 40 50 60 70 80En de dune densit minimale en marqueurs QTL non dtects Surtout si effet faible 2 QTL lis au lieu dun si effet fortLes paramtres essentiels du dispositif= les seuils LODscoreseuil = 2 - 3 ? abaques de seuils suivant le nb de GL Tests de permutations LODscoreseuil tenant compte : de la matrice de gnotypage (nb ind x nb mk) de la variance entre individus dune mme classe gnotypique. Les paramtres essentiels du dispositif= le type de population gnotypes rptables (HD, RIL, espces multiplication vgtative) variance intra-famille faible (pb pour F3, S1, ) valuation de la dominance en F2Ce qu'apporte lanalyse de QTL Permet de connatre: le nombre minimum de locus en cause leur position dans le gnome leurs effets sur la variation du caractre leurs caractristiques gntiques (additivit, dominance, pistasie) leur stabilit (suivant l'environnement, )Stabilit des QTL? Il existe des interactions QTL x Environnement Affectent lampleur des effets observs, ventuellement la dtection des QTLF2 - Davis F3 - California F3 - IsralEffet de l'environnement et de la gnration sur la dtection de QTLCombien de QTL? Distribution le plus souvent en L des effets des QTL impliqus dans un mme caractre Plusieurs effet faible Quelques QTL effet fort Il y a en ralit plus de QTL que ceux que londtecte Effets faibles non dtects QTL lis QTL monomorphes ne sgrgeant pas / population tudie Des QTLs effet ngatif et positif cohabitentLes informations apportes par la cartographie de QTLQuelques exemplesEffet de 2 QTL de rsistance Globodera pallidaissus de Solanum sparsipilumBernard CaromelUGAFL - AvignonNmatodes kyste = ravageurs importants de la pomme de terre en rgion tempre 2 espces de nematode kyste Globodera pallida Globodera rostochiensis Dommages svres : jusqu 70% de chte du rendement Parasite de quarantaine en Europe Rsistance oligognique de haut niveau chez des espces apparentes(e.g. Solanum sparsipilum)1 mmRousselle-Bourgeois and Mugniry, 1995, Potato ResCycle de dveloppement des nmatodes kysteDtermination du sexe soumise aux conditions environnementalesMigration des J2 vers le cylindre central.Induction dun syncytium.Mort et enkystement des femelles. Plusieurs centaines dufs dans un kyste.Dveloppement des J4. Lescorps des femelles font clater lpiderme des racinesMobilitdes mles.Fcondation des femelles.Dveloppement des J3 sexus.Pntration dans les racines.closion des J2, stimule par les exsudats racinaires de pomme de terre.La 1re mue dans luf.J2 en diapause.Les femelles reprsentent le potentiel reproducteur de la population de nmatodes2 QTLs de Solanum sparsipilum chr. V et XIPas de QTL sur la carte Caspar H3 Caromel et al, 2005, MPMIChr. XIspl329.18(61 cM)GpaXI ssplR=12.7%LOD score03510172530414855600 10 20 30LOD scoreCh. Vspl329.18(69 cM)GpaV ssplR=76.6%GP21TG432GP179012172041690 30 60 90 120QTL detection method: CIMS. sparsipilumspl329.18 (2x)RS. tuberosumCaspar H3 (2x)S239 pseudo-F1 clones (2x)01020304050600.000.250.500.751.001.251.501.752.002.252.502.753.003.25Log10(Number of cysts + 1)hb = 0.96CasparH3spl329.18G. pallida population ChavornayArtificial inoculationnombre moyen de kyste (log)1000 00.82.24.6 9179917731556117783055051015RR GpaXI ssplGpaV ssplM = 1.7 kystesN=3200.82.24.6 9179917731556110001778305505101520RS GpaXI ssplGpaV ssplM = 14.5 kystesN=52051015GpaVssplet GpaXIssplont un effet additifNumber of clones 0510152025303500.82.24.6 91799177315561100017783055SS GpaXI ssplGpaV ssplM = 475.0 kystesN=6700.82.24.6 91799177315561100017783055SR GpaXI ssplGpaV ssplM = 126.6 kystesN=39nombre moyen de kyste (log)Number of clones Number of clones Number of clones Alleles auxQTLs Effets mcanistiques des QTL- Effet sur le dveloppement du parasite- Spectre daction- Rseau de gnes rgulsQuelle tape du cycle du nmatodeest affecte par les QTL ? clones avec les 4 combinaisonsallliques aux QTLs Inoculation en boite de Petri Dissection des racines 15 jours aprs inoculation et comptage nombre de femelles ; nombre de males ; nombre de juvnilesDanger, Femelles !!potentiel reproductifSensibleRsistantGpaVssplet GpaXIssplaffectent le dveloppementet le sex-ratio de G. pallidaAlleles aux QTLs: 0%20%40%60%80%100%GpaXI ssplGpaV sspl% males augmenteavec R du QTLFemellesMalesjuvniles~ 90 % defemelles58% juvniles% Males >> % Femelles+ NECROSE96D.31.69CASPAR H396D.31.13796D.31.5196D.31.143% de juvniles/males/femellescombinaisonsEvaluation du spectre daction des QTLGpaVssplet GpaXIssplLufnessDudingstonGrown East CraigRookmakerAudierneChavornayPerpignanPukeko- 2 3 clones par combinaison aux 2 QTLs- Inoculation avec 5 kystes par plante- Comptage des kystes forms 4 mois aprs inoculation8 populationsG. pallidaNombrede kyste(Log)Les 2 QTL ensemble maintiennent un faible nombrede kyste quel que soit la population de G. pallida00,511,522,53PukekoLufnessPerpignanChavornayAudierneG.East CraigRookmakerDuddingstonSensibleRsistantAllele aux QTLs: GpaXI ssplGpaV sspl220-1040 kystesdans les sensibles3 10 fois moins de kysteque dans les sensiblesForte interaction QTL* population (p = 5.10-8)< 4 kystes quelleque soit la populationcombinaison allliqueIdentification de gnes rguls par les QTL Analyses transcriptomiques cDNA-AFLP + Q-RT-PCR Jolivet et al 2007Claverie et al in prepPeroxidase 4DPI00,511,522,5R5R11 R5S11 S5R11 S5S11 30TDF identifis 7 gnes rguls lors de linteraction G. pallida / GpaVspl-R et/ou GpaXIspl-R Rgulation dpendante des combinaisons de QTLConclusion Malgr son faible effet (12.7 %), le QTL GpaXIsspl Modifie le mcanisme confr par le QTL majeur GpaVsspl Amplifie et stabilise laction du QTL majeur GpaVsspl Augmente le spectre daction du QTL GpaVssplCumuler les deux QTL dans une mme varit Des marqueurs PCR flanquant les deux QTL ontt dvelopps pour la SAMLa qualit du fruit de tomateUGAFL M. CausseMcontentement des consommateursLa tomate comme modle pour les fruits charnus De nombreuses composantes- Taille, forme, couleur, fermet- Composition du Fruit (sucres, acides, aromes)- Qualit Sensorielle (saveur, arome, texture)- Valeur sant (pigments, vitamines)Cartographie de QTL Cartographie de QTLs dequalit du fruit de tomatedans une descendance intraspcifiqueDescendance intraspcifiqueX150 Lignes RecombinantesPds = 7 gSSC = 8.8 BxAT=11.8 meqaromatiquePds = 125 gSSC = 5 BxAT=5.1 meqCervil LevovilRecombinant Inbred LinesCarte Gntique 90 RFLP 30 RAPD 85 % du gnome 170 AFLPSaliba-Colombani et al., Genome (2000)Mesures InstrumentalesComposantes physiques et chimiquespoids du fruit, fermet, couleursucres, acides, carotnodes18 composs volatils aromatiquesAnalyses sensorielles56 juges slectionns et entranssaveur sucre, acide, intensit aromatiquearmes citron, citrus, bonbon, pharmaceutiquetexture ferme, fondante, farineuse, juteuse peau difficile avalerSSC0204060804 5 6 7 8 9TA01020304050604 5 6 7 8 9 10 11CERCERLEVLEVSSCTAVariation dans la descendanceCartographie de QTLLocalisationsEffetsRelations entre composantes Thse de V. Saliba-Colombani, 20004a312PoidsSucresAciditFermetCouleurAciditFermetPoidsAciditFermetCouleurPigments12 PoidsAcidit11SucresPigments9 SucresAciditFermetCouleurQTLs de composantes Physiques et ChimiquesAciditSaliba-Colombani TAG 20014a3 12SucrBonbonIntensitFarineuxJuteuxFondantAcideBonbonFarineuxAgrumeFarineuxPeau difficile12 Juteux119 AcideFermeFondantQTLs de caractristiques sensoriellesPharma.Acide, citronPharma.Ferme Fondant5CitronFermeFondantCausse TAG 2001saveurs & composition2 3 19 sucr SSCsucrsucr SSC.acide ATSucresacideATsucrSucres11Les mesures instrumentales peuvent-elles remplacer les mesures sensorielles ?acideATacideATCausse J Exp Bot 2002Pour la majorit des caractres De 1 6 QTL par caractreMalgr la variation entre juges Des regroupements de QTLSensoriel & Instrumental Mais les mesures sont complmentaires Des QTL effets fortsLes allles Cervil apportent les fortes valeurs de qualitConclusion : Des QTL ...Slection assiste par marqueursExpression tardive du caractreInfluence des conditions environnementales et/ou d'infectionDifficults de conservation du pathogneExpression rcessive de certains gnesComplexit d'expression combine de plusieurs gnes (effet de masquage)SolutionLa slection assiste par marqueurs permet le suivi des gnes et le tri prcoce des plantes aprs croisement naturelDans quels cas la SAM est-elle avantageuseCumuler les gnes de diffrentes sources de rsistance+tudier leur complmentaritCombiner diffrents mcanismes de rsistance un mme parasite+durabilit de la rsistanceAssocier les allles favorables des gniteurs rsistants et sensibles+transgressions, pistasiesCumuler des rsistances plusieurs parasitesGrer les liaisons dfavorables entre caractres agronomiques et rsistanceetcUtilisation de gnes ou QTL de rsistance en slectionMarker assisted selection : transfert + recombination of QTLs from different genitors (resistance to Phytophthora capsici)GAFLV. LefebvreRecipientgenomeDonorgenomeQTL confidenceinterval3 MABcyclesResistancesourceRecipientDonorparentL'utilisation des marqueurs permet une slection plus prcise et plus exhaustive des facteurs gntiquesfavorables et connus.Intrts Construction de gnotypes sur mesure certaines constructions ne sont pas ralisablespar valuation phnotypique (effet masquage de gnes) Gain de temps Possibilit de slectionner contre parasite exotique ou de quarantaine (contrle de la rsistance a posteriori)Limites Investissement prliminaire plus important : analyse phnotypique + molculaire des descendances On ne construit que ce que lon connat a priori Nouvelles contraintes lies au marquage molculaire Ne permet pas de slectionner pour de nombreux caractres complexes slection rcurrente phnotypique + marqueursSynthse des QTL et syntnieOrganisation gnomique des locus de rsistancechez le pimentTSWVO Rsistances monogniques TMV, TSWV, Potyvirus, Meloidogyne, Xanthomonas Clusters de gnes rcessifs ou dominantsO Rsistances polygniques: Phytophthora, Leveillula, CMV, PotyvirusP1 P3 P4 P5 P6 P2P11 P12 P7 P8 P9PowderymildewP10pvr6pvr2pvr1Bs3LMe1Me7Me3Me4TswPvr4Pvr7clSRfyAupCC2PotLevCMVCMVCMVLevPhyPhyPhyPhyPot020406080100120140Syntnie chez les Solanaceaepour les locus de rsistance Pflieger et al, 2001, TAGPhy-P5TG586P5TG123TG483TG586T4Lb4TG123IVPiPhytophthora(P. capsici & P. infestans)Djian-Caporalino et al, 2001, TAGGpa2P9T12Mi3XIIMfaXIIsplMe1Me7Me3Me4CT135CT135CT135Meloidogyne(M. incognita & M. fallax)TG135pot-1TG132CT31CT31TG135pvr2TG132P4T3pvr1PVY & TEV(Potyvirus)Ol-qtl1Lt-P9 Lt-P6PowderyMildew(Leveillula taurica &Oidium lycopersici)Lefebvre et al, 2003, TAGP6T6P9Ol-1Ol-3Ol-qtl2Ol-qtl3T12LvCT100 CD25CT204CT204CD25CT100Combien de gnes dans un QTL ? un QTL = un intervalle sur une carte gntique si 1000 cM= 40.000 gnes, 1 cM~ 40 gnes 10 cM~ 400 gnes Parmi ces 400 gnes, 1 n sont variables et agissent sur le caractreVers la caractrisation des QTL Cartographie fine de QTL Clonage de gnes/QTL exemple chez le riz: QTL pour photopriode = facteur de transcription exemple chez la tomate: Lin5 = invertase Utilisation de gnes candidats problme du choix des gnes si positif: forme de validation du QTL complter par des tudes biochimiques et de transformation Example of QTL cloning : Lin5 Brix9-2-5 : a major QTL controlling soluble sild content in fruit Brx9 : (R ~ 20 %)stable over the years Fine mapping and cloning of Lin5 Screen 7000 F2 : IL9-2-5 x L. esculentum 145 recombinants & screen new markers in the region Precisely map the QTL within a recombination hotspot of 484 bpcarrying an invertase gene (Lin5)Brix9-2-5 = Lin5Fridman et al. 200091N91S0.120.33 0.400.3691N91SNb rec.22515 3 1BAC 91Rec groupsa1a2b1b2c1c2Nb rec effect7 - 62 +20*3 - 41 +24*4 +211 +17*Brix 9-2-5TG225 CP44Fridman et al. 2000Example of QTL cloning : Lin5Brix 9-2-5SNP GCAT TC CT ATAGGCTCTCCT GABrx effect (%)0 1020 30Lin5Fridman et al. 2000Example of QTL cloning : Lin5ConclusionDe nombreuses tudes de recherche de QTL, MAIS: des dispositifs souvent peu puissants (effectifs, nb de mioses, environnements)des effets surestims; pb de stabilit des QTL des colocalisations frquentes de QTL (pliotropie ou linkats) carto. fine Epistasie rarement dtecte dans les populations; mais frquente en NILs (fonds gntique; effets moins qu'additifs)- Un cot de dveloppement importantConclusion Une gntique remise au got du jour par le dveloppement des marqueurs molculaires Un pont entre la gntique quantitative et la gntique mendlienne Des problmes bio-statistiques complexes Un apport dans lanalyse fonctionnelle des gnomes Des promesses importantes pour la slectionassiste par marqueurs (SAM)