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Un modèle géostatistique pour la détection et la localisation des discontinuités génétiques spatiales entre populations

Cosson Jean François, Estoup Arnaud, Coulon Aurélie, Galan Maxime, Mortier Frédéric, Hewison A.J.Marc, Guillot Gilles. 2006. Un modèle géostatistique pour la détection et la localisation des discontinuités génétiques spatiales entre populations. In : Les ressources génétiques : des ressources partagées : 6ème Colloque national BRG, La Rochelle, 2-4 octobre 2006. BRG. Paris : BRG, pp. 41-55. (Les Actes du BRG, 1768-2215, 6) Colloque national BRG Ressources génétiques. 6, La Rochelle, France, 2 October 2006/4 October 2006.

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Abstract : La génétique du paysage est une nouvelle discipline dont le but est de décrire l'influence des structures paysagères et environnementales sur la structuration spatiale de la variabilité génétique. Cette approche est de première importance pour la gestion des populations et en biologie de la conservation car elle donne des informations pertinentes sur la connectivité des habitats. La première étape de la génétique du paysage est la détection et la localisation dans l'espace des discontinuités génétiques entre populations. Pourtant, il n'existait pas jusqu'à présent de méthode d'analyse efficace pour atteindre ce but. Dans ce programme, nous avons clarifié les concepts liés à la modélisation spatiale des données génétiques. Nous avons ensuite décrit un modèle Bayésien permettant d'inférer les discontinuités génétiques à partir de génotypes multilocus individuels géoréférencés, sans à priori sur le nombre de populations et leurs limites spatiales. Dans cette méthode, le jeu de données global (génétique et spatial) est modélisé comme un mélange de populations panmictiques, dont l'organisation spatiale est modélisée par des cellules de Voronoi. Outre la localisation des discontinuités génétiques, la méthode quantifie le degré de dépendance spatiale dans le jeu de données, estime le nombre de populations dans l'aire d'étude, assigne les individus à leur population d'origine, et détecte les éventuels migrants entre ces populations. La performance de cette méthode a été évaluée grâce à l'analyse de données simulées. Les résultats ont montré de bonnes performances pour des jeux de données standards à des locus microsatellites (une centaine d'individus génotypés à 10 locus avec 10 allèles chacun), y compris pour des niveaux de différenciation relativement faibles (Fst< 0,05). Cette méthode a ensuite été appliquée à deux jeux de données réels sur des grands mammifères avec des niveaux de différentiation très différents. La première application, sur le glouton (Culo gulo) dans l'Ouest des États-Unis, montre la capacité de cette méthode à détecter des populations cohérentes avec les structures paysagères connues pour freiner la dispersion chez cette espèce, et à localiser un certain nombre de migrants potentiels dans un contexte de différentiation génétique assez élevée entre unités panmictiques (Fst de 0,08 à 0,17). La deuxième application, sur le chevreuil dans le Sud Ouest de la France, illustre la capacité de cette approche à inférer des discontinuités génétiques cohérentes d'un point de vue paysager (autoroutes, canaux), dans un contexte de très faible différentiation génétique (Fst = 0,008). Un programme informatique, dénommé GENELAND, est disponible gratuitement à : http://www.inapg.inra.fr/ens_rech/mathinfo/personnel/guillot/Geneland.html. Une mailing liste a également été mise en place et compte une soixantaine d'utilisateurs enregistrés. (Résumé d'auteur)

Mots-clés Agrovoc : Distribution géographique, statistique démographique, Flux de gènes, Paysage, Modélisation environnementale, Génétique des populations, Dynamique des populations, Analyse de données, Modèle mathématique, Étude de cas, Chevreuil, Mustelidae, Intéraction génotype environnement

Mots-clés géographiques Agrovoc : États-Unis

Classification Agris : U10 - Computer science, mathematics and statistics
L20 - Animal ecology
L60 - Animal taxonomy and geography

Auteurs et affiliations

  • Cosson Jean François, INRA (FRA)
  • Estoup Arnaud, INRA (FRA)
  • Coulon Aurélie, INRA (FRA)
  • Galan Maxime, INRA (FRA)
  • Mortier Frédéric, CIRAD-FORET-UPR Génétique forestière (FRA)
  • Hewison A.J.Marc, INRA (FRA)
  • Guillot Gilles, INA-PG (FRA)

Autres liens de la publication

Source : Cirad - Agritrop (https://agritrop.cirad.fr/543797/)

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