Cours QTL

La Cartographie de QTLPrincipe et Applications

Bernard Caromel

Unit de Gntique et Amlioration des Fruits et LgumesINRA Avignon

[email protected]

Plan du cours

Principe de la cartographie La cartographie de QTL Les informations apportes par les QTL Exemples d'application Vers la caractrisation de QTL Conclusion

Principe de la cartographie La cartographie gntique utilise les

proprits de la recombinaison la miose

2 marqueurs prochesplus souvent ensemble

Introduction : Les cartes gntiquesReprsentation dun gnome sous forme de balises

Utilit des marqueurs molculaires:

analyser directement la variation gntique au niveau de lADN : du phnotype au gnotype

saffranchir des variations environnementales lecture exhaustive du gnome

Introduction : Les cartes gntiques

Carte = Reprsentationdun gnomesous formede balises

Pour la construction d'une carte, on a besoin : d'une population de gamtes en sgrgation

(> 100 individus BC, HD, F2, RIL)

F1

BC

ParentsXLes populations de

cartographie : ex du Backcross

x P2

aa

aA

AA

aA 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 cartographieMapmaker (E. Lander, WhiteHead Institute, USA)

Plate-forme PC, Unix, MacIntoshCot Gratuit

Populations traites F2, BC, DH et SSD

Fonctions Haldane et Kosambi

Mthode Maximum de vraisemblance

Avantage Vaste gamme de possibilits

Inconvnient Plus de mises--jour

Autres logiciels spcifiques

Joinmap (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-spcifiques

Intrt des cartes gntiquesPositionner sur les chromosomes des locus dintrt

agronomique, voire identifier les gnes

m

Utilisation 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 variables

01020304050607080

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

0

10

2030

40

50

60

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Variation discrte Variation continue

Un caractre simple est un caractre qualitatif

Un caractre complexe est un caractre quantitatif

Plusieurs gnes diffrent entre les 2 parents.

Un seul gne diffre entre les 2 parents.

Ex: caractre complexe

cartographie de QTL

effectifen F2

SR

effectifen F2

SR

Ex: caractre simple

cartographie dun locus :gne majeur de rsistance

R

M1 M2 M3 M4 M5 M6

Cartographie des locus d'intrt : 2 cas

LOD

M1 M2 M3 M4 M5 M6

R-QTL

On cherche s'il existe une liaison statistique entre les allles aux marqueurs et le phnotype des plantes

On veut dterminer :- le nombre de locus en cause, - leur position dans le gnome,- leurs effets

Population en sgrgation pour le Marqueur A/a et la taille des plantes

Principe de lanalyse de QTL

AA aa AA aa aa aa AA

Elments ncessaires la dtection de QTL

Une descendance en sgrgation

Une carte gntique de bonne qualit

Une valuation fiable du caractre

F1

BC

ParentsX

Les populations de cartographie de QTL

BC

gnotypage en BCphnotypage en BC ou mlange de BC1S1

x P2

2 classes : AA et AB

F1

ParentsX


HD

gnotypage et phnotypage en HD

Andrognselignes HD

2 classes : AA et BB

F1

F2

ParentsX


F2

gnotypage en F2phnotypage en F2 ou mlange de F3

3 classes : AA, AB, BB

F2

LR

ParentsX


Lignesrecombinantes RIL

F12 classes : AA et BB

F'1

ParentsX


F'1Parents

htrozygotes

gnotypage et phnotypage en F'1une carte de chaque parent

Jusqu' 4 classes : AC, AD, BC, BD


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 caractre


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 donnesPPaarreennttss DDeesscceennddaannccee

P1 P2 DD11 DD22 DD33 DD44.......... DDnn

Marqueur 1 A B AA AA AA B BMarqueur 2 A B B AA B AA AA

Marqueur 3 A B AA AA AA AA B

Marqueur 4 A B AA B AA B B

Marqueur 5 A B . B AA B AACaract. 1 18 35 10 23 13 22 23

Caract. 2 15 16 15 12 10 20 36

Caract. 3 150 167 134 156 178 260 160Caract 3 201 245 187 236 298 301 239

Question :Existe-t-il une liaison statistique entre les allles

certains marqueurs et le phnotype des plantes

Analyse simple marqueurLigne Allle au

marqueur 1

Taille de la

plante

....Allle au marqueur n

Taille de la

plante

1 B 85 A 85

2 A 115 B 115

3 B 90 A 90

4 B 80 B 80

5 A 115 B 115

6 B 83 A 83

7 A 118 A 118

8 A 120 B 120

9 A 115 A 115

10 B 82 B 82

Moyenne A 117 A 98

B 84 B 102

Recherche de QTL par Analyse Simple Marqueur

xx

xx

x

x

x

AA

xx

xx

x

x

x

BB

xx

xx

x

x

x

x

x

AB

Valeur ducaractre

Gnotypeau marqueur

M1

AA = AB = BB^ ^ ^

Pas de QTL li M1

M1

xx

xx

x

x

x

AA

xx

xx

x

x

x

BB

xx

xx

x

x

x

x

x

AB

Valeur ducaractre

Gnotypeau marqueur

M2

AA BB^ ^

1 QTL li M2

M2

Les 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 QTL

Dominance ?valeur

du caractre

AA AB BB

mbb

mab

maa

(mbb + maa ) /2

Cartographie par intervalle(simple interval mapping ou SIM)

En des points rgulirement espacs au seindun intervalle on calcule: la vraisemblance de lexistence dun QTL son LODscore

V(prsence QTL) LOD = log10 --------------------

V(absence QTL)

r

r1 r2

G DQ

G DQ

Cartographie 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 absence

LODscore = 2

G D

Q

LOD

Limites de la SIM: hyp 1 QTL par groupesi 2 QTLs proches

Q1(+) Q2(+)

Situation en coupling

Q1(+) Q2(-)

Situation en rpulsion

Cartographie 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 ces

QTL r-analyse plus dtaille

Cartographie 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 majeurs

Intrt de la CIM/SIM :Plus on dtecte de QTL, meilleure est lestimation de leur effet

LOD 3.4R = 17 %

LOD 3.4R = 13 %

LOD 30R = 50 % LOD 7.1

R = 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 2

pb de seuilsex : 100 marqueurs 5000 tests

= 1% : 50 faux positifs = 0.01 % : 0.5 faux positifs,

mais seulement les effets trs forts

mBBmABM2B

mBAmAAM2A

M1B

M1A

ex :

HD

Les 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 populations

si possible augmenter le nombre d'individus plutt que le nombre de rptitions par gnotype

=> plutt 1 rep/gnotype dans plusieurs environnements que un seul environnement prcis

Puissance 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 population

daprs Beavis et al, 1988

Puissance de dtection de QTL en fonction de lhritabilit et de la taille de la population

30 63 96

100

500

1000

0

20

40

60

80

100

P

u

i

s

s

a

n

c

e

h (%)

N

10 QTL

30 63 96

100

500

1000

0

20

40

60

80

P

u

i

s

s

a

n

c

e

h (%)

N

40 QTL

Chromosome 4a

CT063a0,0

TG04915,2

TG12330,8

TG33951,0

CT19258,3H38M62f62,5

TG28767,1TG45771,0TG07575,1

press

ure

0

5

10

15

initial

CT063a0,0

TG04915,2

TG12330,7

TG33951,9T096455,6CT18160,8T095462,8CT192(MS81=ssr450)63,2TG50665,0MS82(ssr94)69,5CT09770,7MS90(ssr555)71,5TG20874,1TG28774,9TG45779,0MS0281,7TG07582,9

pre

ssure

0

5

10

15

final

pressureelasticityfirmnessjuicinessmealinessskin

Au-del d'une densit minimale, l'ajout de marqueurs n'apporte pas plus de prcision

010

20

30

40

50

60

70

80

0 10 20 30 40 50 60 70 80

En de dune densit minimale en marqueurs

QTL non dtects Surtout si effet faible

2 QTL lis au lieu dun si effet fort

Les paramtres essentiels du dispositif= les seuils

LODscore seuil = 2 - 3 ?

abaques de seuils suivant le nb de GL

Tests de permutations LODscore seuil 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 F2

Ce 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 QTL

F2 - Davis F3 - California F3 - Isral

Effet de l'environnement et de la gnration sur la dtection de QTL

Combien 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 cohabitent

Les informations apportes par la cartographie de QTL

Quelques exemples

Effet de 2 QTL de rsistance Globodera pallida

issus de Solanum sparsipilum

Bernard Caromel

UGAFL - Avignon

Nmatodes 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 mm

Rousselle-Bourgeois and Mugniry, 1995, Potato Res

Cycle de dveloppement des nmatodes kyste

Dtermination du sexe soumise aux conditions environnementales

Migration des J2 vers le cylindre central.Induction dun syncytium.

Mort et enkystement des femelles. Plusieurs centaines dufs dans un kyste.

Dveloppement des J4. Les corps des femelles font clater lpiderme des racines

Mobilitdes 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 nmatodes

2 QTLs de Solanum sparsipilum chr. V et XI

Pas de QTL sur la carte Caspar H3

Caromel et al, 2005, MPMI

Chr. XIspl329.18(61 cM)

GpaXI ssplR=12.7%

LOD score

035

10

17

2530

41

48

55

60

0 10 20 30

LOD score

Ch. Vspl329.18(69 cM)

GpaV ssplR=76.6%

GP21TG432GP179

0

121720

41

69

0 30 60 90 120

QTL detection method: CIM

S. sparsipilumspl329.18 (2x)

R

S. tuberosumCaspar H3 (2x)

S

239 pseudo-F1 clones (2x)

0102030405060

0

.

0

0

0

.

2

5

0

.

5

0

0

.

7

5

1

.

0

0

1

.

2

5

1

.

5

0

1

.

7

5

2

.

0

0

2

.

2

5

2

.

5

0

2

.

7

5

3

.

0

0

3

.

2

5

Log10(Number of cysts + 1)hb = 0.96

C

a

s

p

a

r

H

3

s

p

l

3

2

9

.

1

8

G. pallida population Chavornay

Artificial inoculation

nombre moyen de kyste (log) 10

0

00

0

.

8

2

.

2

4

.

6 9

1

7

9

9

1

7

7

3

1

5

5

6

1

1

7

7

8

3

0

5

5

0

5

10

15RRGpaXI sspl

GpaV ssplM = 1.7 kystes

N=32

0

0

.

8

2

.

2

4

.

6 9

1

7

9

9

1

7

7

3

1

5

5

6

1

1

0

0

0

1

7

7

8

3

0

5

5

05

101520

RSGpaXI sspl

GpaV ssplM = 14.5 kystes

N=52

05

1015

GpaV sspl et GpaXI sspl ont un effet additif

N

u

m

b

e

r

o

f

c

l

o

n

e

s

05

101520253035

0

0

.

8

2

.

2

4

.

6 9

1

7

9

9

1

7

7

3

1

5

5

6

1

1

0

0

0

1

7

7

8

3

0

5

5

SSGpaXI sspl

GpaV sspl M = 475.0 kystesN=67

0

0

.

8

2

.

2

4

.

6 9

1

7

9

9

1

7

7

3

1

5

5

6

1

1

0

0

0

1

7

7

8

3

0

5

5

SRGpaXI sspl

GpaV sspl M = 126.6 kystesN=39

nombre moyen de kyste (log)

N

u

m

b

e

r

o

f

c

l

o

n

e

s

N

u

m

b

e

r

o

f

c

l

o

n

e

s

N

u

m

b

e

r

o

f

c

l

o

n

e

s

Alleles aux QTLs

Effets mcanistiques des QTL

Effet sur le dveloppement du parasite Spectre daction Rseau de gnes rguls

Quelle 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 juvniles

Danger, Femelles !!potentiel reproductif

SensibleRsistant

GpaV sspl et GpaXI sspl affectent le dveloppementet le sex-ratio de G. pallida

Alleles aux QTLs:

0%

20%

40%

60%

80%

100%

GpaXI ssplGpaV sspl

% males augmenteavec R du QTL

Femelles

Males

juvniles

~ 90 % defemelles

58% juvniles% Males >> % Femelles

+ NECROSE

9

6

D

.

3

1

.

6

9

C

A

S

P

A

R

H

3

9

6

D

.

3

1

.

1

3

7

9

6

D

.

3

1

.

5

1

9

6

D

.

3

1

.

1

4

3

%

d

e

j

u

v

n

i

l

e

s

/

m

a

l

e

s

/

f

e

m

e

l

l

e

s

combinaisons

Evaluation du spectre daction des QTLGpaV sspl et GpaXI sspl

LufnessDudingstonGrown East CraigRookmakerAudierneChavornayPerpignanPukeko

2 3 clones par combinaison aux 2 QTLs

Inoculation avec 5 kystes par plante

Comptage des kystes forms 4 mois aprs inoculation

8 populationsG. pallida

No

m

b

r

e

d

e

k

y

s

t

e

(

L

o

g

)

Les 2 QTL ensemble maintiennent un faible nombrede kyste quel que soit la population de G. pallida

0

0,5

1

1,5

2

2,5

3PukekoLufness

PerpignanChavornayAudierne

G.East CraigRookmaker

Duddingston

SensibleRsistant

Allele aux QTLs:

GpaXI ssplGpaV sspl

220-1040 kystes

dans les sensibles3 10 fois moins de kyste

que dans les sensibles

Forte interaction QTL* population

(p = 5.10-8)< 4 kystes quelle

que soit la population

combinaison alllique

Identification de gnes rguls par les QTL

Analyses transcriptomiques cDNA-AFLP + Q-RT-PCR

Jolivet et al 2007Claverie et al in prep

Peroxidase 4DPI

0

0,5

1

1,5

2

2,5

R5R11 R5S11 S5R11 S5S11

30 TDF identifis

7 gnes rguls lors de linteraction G. pallida / GpaVspl-R et/ou GpaXIspl-R

Rgulation dpendante des combinaisons de QTL

Conclusion Malgr son faible effet (12.7 %), le QTL GpaXI sspl

Modifie le mcanisme confr par le QTL majeur GpaV sspl Amplifie et stabilise laction du QTL majeur GpaV sspl Augmente le spectre daction du QTL GpaV sspl

Cumuler les deux QTL dans une mme varit

Des marqueurs PCR flanquant les deux QTL ontt dvelopps pour la SAM

La qualit du fruit de tomateUGAFL M. Causse

Mcontentement 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 tomate

dans une descendance intraspcifique

Descendance intraspcifique

X

150 Lignes Recombinantes

Pds = 7 gSSC = 8.8 Bx

AT=11.8 meqaromatique

Pds = 125 gSSC = 5 Bx

AT=5.1 meq

Cervil Levovil

Recombinant Inbred Lines

Carte Gntique 90 RFLP 30 RAPD 85 % du gnome 170 AFLP

Saliba-Colombani et al., Genome (2000)

Mesures Instrumentales

Composantes physiques et chimiques poids du fruit, fermet, couleur sucres, acides, carotnodes 18 composs volatils aromatiques

Analyses sensorielles

56 juges slectionns et entrans saveur

sucre, acide, intensit aromatique armes

citron, citrus, bonbon, pharmaceutique

texture ferme, fondante, farineuse, juteuse peau difficile avaler

SSC0

20

40

60

80

4 5 6 7 8 9

TA

0102030405060

4 5 6 7 8 9 10 11

CER

CER

LEV

LEV

SSC

TA

Variation dans la descendance

Cartographie de QTLLocalisationsEffetsRelations entre composantes

Thse de V. Saliba-Colombani, 2000

4a

3

12

PoidsSucresAciditFermetCouleur

AciditFermet

PoidsAcidit

FermetCouleurPigments

12

PoidsAcidit

11

SucresPigments

9

SucresAciditFermetCouleur

QTLs de composantes Physiques et ChimiquesAcidit

Saliba-Colombani TAG 2001

4a

3

12

SucrBonbonIntensitFarineuxJuteuxFondant

Acide

BonbonFarineux

AgrumeFarineuxPeau difficile

12

Juteux

11

9

AcideFermeFondant

QTLs de caractristiques sensorielles

Pharma.

Acide, citron

Pharma.

Ferme Fondant

5

Citron

FermeFondant

Causse TAG 2001

saveurs & composition

2

3

19

sucr SSC

sucrsucr SSC

.

acide AT

SucresacideAT

sucrSucres

11

Les mesures instrumentales peuvent-elles remplacer les mesures sensorielles ?

acideAT

acideAT

Causse J Exp Bot 2002

Pour la majorit des caractres De 1 6 QTL par caractre

Malgr 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 qualit

Conclusion : Des QTL ...

Slection assiste par marqueurs

Expression 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 naturel

Dans quels cas la SAM est-elle avantageuse

Cumuler les gnes de diffrentes sources de rsistancetudier leur complmentarit

Combiner diffrents mcanismes de rsistance un mme parasitedurabilit de la rsistance

Associer les allles favorables des gniteurs rsistants et sensiblestransgressions, pistasies

Cumuler des rsistances plusieurs parasites

Grer les liaisons dfavorables entre caractres agronomiques et rsistance

etc

Utilisation de gnes ou QTL de rsistance en slection

Marker assisted selection : transfert + recombination of QTLs from different genitors (resistance to Phytophthora capsici)

GAFL V. Lefebvre

Recipientgenome

Donorgenome

QTL confidenceinterval

3 MABcycles

Resistancesource

Recipient

Donorparent

L'utilisation des marqueurs permet une slection plus prcise et plus exhaustive des facteurs gntiques

favorables 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 + marqueurs

Synthse des QTL et syntnie

Organisation gnomique des locus de rsistance chez le piment

TSWV

Rsistances monogniques TMV, TSWV, Potyvirus, Meloidogyne, Xanthomonas Clusters de gnes rcessifs ou dominants

Rsistances polygniques: Phytophthora, Leveillula, CMV, Potyvirus

P1 P3 P4 P5 P6P2 P11 P12P7 P8 P9

Powdery

mildew

P10

pvr6

pvr2pvr1

Bs3

L

Me1Me7Me3

Me4

TswPvr4Pvr7

cl

S

Rf

y

A

up

C

C2

Pot

LevCMV

CMV

CMV

LevPhy

Phy PhyPhyPot

0

20

40

60

80

100

120

140

Syntnie chez les Solanaceaepour les locus de rsistance

Pflieger et al, 2001, TAG

Phy-P5TG586

P5

TG123TG483

TG586

T4

Lb4

TG123

IV

Pi

Phytophthora(P. capsici & P. infestans)

Djian-Caporalino et al, 2001, TAG

Gpa2

P9

T12

Mi3

XII

MfaXIIspl

Me1Me7Me3

Me4CT135

CT135

CT135

Meloidogyne(M. incognita & M. fallax)

TG135

pot-1

TG132

CT31

CT31

TG135

pvr2

TG132

P4 T3

pvr1

PVY & TEV(Potyvirus)

Ol-qtl1Lt-P9Lt-P6

PowderyMildew

(Leveillula taurica &

Oidium lycopersici)Lefebvre et al, 2003, TAG

P6T6

P9

Ol-1Ol-3

Ol-qtl2Ol-qtl3

T12

Lv

CT100CD25CT204

CT204CD25

CT100

Combien 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

caractre

Vers 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 = Lin5

Fridman et al. 2000

91N 91S

0.12 0.33 0.40 0.36

91N 91S

Nb rec. 2 2 5 15 3 1BAC 91

Rec groupsa1a2b1b2c1c2

Nb rec effect7 - 62 +20*3 - 41 +24*4 + 211 +17*

Brix 9-2-5

TG225 CP44

Fridman et al. 2000

Example of QTL cloning : Lin5

Brix 9-2-5

SNP GC AT TC CT AT AG GC TC TC CT GA Brx effect (%)

0 10 20 30

Lin5 Fridman et al. 2000

Example of QTL cloning : Lin5

ConclusionDe 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 important

Conclusion 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 slection

assiste par marqueurs (SAM)

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