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Architecture génétique de l'efficacité alimentaire chez le porc en croissance : exploration de données génétique et transcriptomique issues de lignées divergentes sur la consommation moyenne journalière résiduelle (CMJR)

Delpuech, Émilie. Architecture génétique de l'efficacité alimentaire chez le porc en croissance : exploration de données génétique et transcriptomique issues de lignées divergentes sur la consommation moyenne journalière résiduelle (CMJR). PhD, Pathologie, Toxicologie, Génétique et Nutrition, Institut National Polytechnique de Toulouse, 2021

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Abstract

L'efficacité de l'alimentation est un caractère économiquement important dans l'industrie porcine puisque le coût des aliments représente plus de 2/3 des coûts de production totaux. Parmi les mesures disponibles pour l'évaluation de l'efficacité alimentaire, la consommation moyenne journalière résiduelle (CMJR) reflète la différence entre la consommation observée et la consommation théorique estimée afin de répondre aux besoins de production et d'entretien. A INRAE depuis plus de 20 ans, une sélection divergente pour une meilleure (CMJR-) et une moindre efficacité alimentaire (CMJR+) a été effectuée sur des porcs Large-White (LW) pendant dix générations. En utilisant ces lignées sélectionnées, l'objectif principal de cette thèse était d'approfondir nos connaissances sur les bases génétiques et biologiques de la CMJR chez les porcs. Dans une première étude, nous avons recherché les régions génomiques affectant la CMJR et des caractères de production corrélés à la CMJR via une analyse d'association. Les données de génotypage ont été acquises à l'aide de puces de SNP de moyenne densité (MD) pour l'ensemble des individus reproducteurs des deux lignées divergentes et 32 individus fondateurs ont été génotypés à l'aide d'une puce haute densité (HD). Grace à des analyses d'imputation nous avons pu reconstruire les génotypes de 570 447 marqueurs de la puce HD pour l'ensemble des reproducteurs. Ces génotypes ont alors été utilisés pour attribuer un génotype moyen à l'ensemble des portées de descendants phénotypés pour les caractères d'intérêt (dont le CMJR). Ainsi des analyses GWAS ont été réalisées à partir d'un dispositif de 2 426 porcs phénotypés pour 24 caractères et disposant après prédiction des génotypes reconstruits à l'aide des informations généalogiques. Ces études ont été réalisées dans chaque lignée indépendamment ou en incluant les deux lignées. Au total, 186 régions QTL ont été identifiées dont 54 régions chromosomiques via l’approche globale, et 37 et 61 régions respectivement détectées à partir de la lignée CMJR- seule et la lignée CMJR+ seule. Parmi celles-ci, seules 15 régions sont partagées entre au moins deux analyses, et une seule est commune aux trois approches GWAS mais présentent des effets pour des caractères différents selon l'analyse. Parmi les 12 régions QTL détectées pour la CMJR, 3 avaient été d'ores et déjà identifiées et publiées dans d'autres études et 9 nouvelles régions génomiques ont été identifiées contenant des gènes candidats potentiels impliquées dans la prolifération cellulaire et les processus de différenciation des tissus gastro-intestinaux ou des voies de signalisation liées au métabolisme des lipides. La détection de régions QTL différentes entre les deux lignées pourrait être dû aux changements de fréquences alléliques au cours de la sélection des lignées. Afin d'affiner la caractérisation des régions QTL dans une seconde étude nous avons exploité un jeu de de données transcriptomiques disponible sur 4 tissus pour un lot d’individus issus de la 8ème génération de sélection. Des études d'enrichissement successives ont été réalisées à l'aide de l'outils GSEA, (1) en confrontant uniquement la liste des gènes différentiellement exprimés (DEG) à la base de données « Molecular Signatures Database » (MSigDB), (2) en recherchant dans cette même base de données les voies métaboliques enrichies en gènes présents dans les régions QTL et (3) en cherchant à combiner les données génétiques et transcriptomiques. Dans le cadre de cette approche nous avons choisi de porter une attention particulière aux DEG localisés en cluster dans le génome et aux régions présentant de fortes évolutions de fréquence à l'issue de la sélection. A terme l’intégration de données fonctionnelles, les plus riches et complètes possibles, doit ainsi permettre d'affiner la recherche de gènes candidats et d'identifier des processus biologiques sousjacents aux lignées divergentes pour l'efficacité alimentaire.

Item Type:PhD Thesis
Uncontrolled Keywords:
Institution:Université de Toulouse > Institut National Polytechnique de Toulouse - Toulouse INP (FRANCE)
Laboratory name:
Research Director:
Riquet, Juliette
Statistics:download
Deposited On:27 Oct 2021 09:37

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