Illustration thèse confinancée
Thèse d'Annaig de Walsche (2022 - 2025)
Metaprogramme DIGIT-BIO
Thématiques
Prédire
Thèse d'Annaig de Walsche (2022 - 2025)

Développement de méthodes statistiques pour la méta-analyse, application à l’étude des interactions Génotype x Environnement en génétique des plantes

Thèse d'Annaig de Walsche (GQE, 2022-2025). La détection de régions du génome (QTL, quantitative trait loci) associées à une variable réponse d’intérêt (phénotype) est un objectif classique de la statistique génétique, afin de reconstituer l’architecture génétique qui sous-tend la variabilité du phénotype. L’objectif de cette thèse est de développer un ensemble de méthodes pour la détection de QTLs à partir de panels caractérisés dans des expérimentations multi-environnements

  • Thèse cofinancée
  • Date de démarrage : février 2022
  • Unité d'accueil : UMR GQE Génétique Quantitative et Evolution - Le Moulon, MIA - Paris
  • Centre INRAE : Versailles-Grignon
  • Université : Paris - Saclay
  • École doctorale : EDMH
  • Discipline / Spécialité : Mathématiques/Statistique
  • Directrice de thèse : Tristan MARY-HUARD (INRAE GQE Le Moulon, MIA – Paris)
  • Encadrant(es) : Alain CHARCOSSET (INRAE GQE Le Moulon)
  • Financement :  Métaprogramme DIGIT-BIO / KWS
  • Axe du métaprogramme : Axe 2 (Prédiction des phénotypes et réponses aux changements de champs de contraintes)

Résumé

La détection de régions du génome (QTL, quantitative trait loci) associées à une variable réponse d’intérêt (phénotype) constitue un objectif classique de la statistique génétique. Cette détection permet de reconstituer l’architecture génétique qui sous-tend la variabilité du phénotype, et d’identifier les gènes et/ou les voies de régulation impliquée dans cette variabilité. 

Les études de détection récentes en génétique des plantes impliquent généralement un même panel de plantes phénotypées dans différents environnements, ce qui génère plusieurs difficultés pour le traitement statistique des données collectées. D’une part l’effet d’un QTL sur le phénotype est généralement modulé par l’environnement. Cette modulation peut sensiblement dégrader les performances des méthodes de détection dès lors que celles-ci ne prennent pas en compte l’hétérogénéité inter-environnementale des effets des QTLs. D’autre part, les temps de calcul associés aux méthodes incorporant une modélisation fine de cette hétérogénéité sont généralement rédhibitoires et ne permettent pas un passage à l’échelle – une analyse « classique » portant sur 105-107 régions génomiques.

L’objectif de la thèse est de développer un ensemble de méthodes pour la détection de QTLs à partir de panels caractérisés dans des expérimentations multi-environnements. On considèrera comme base méthodologique de départ les méthodes de méta-analyse, déjà largement employées en génétique humaine. Toutefois les méthodes de méta-analyse existantes ne permettent pas de prendre en compte les spécificités de l’application envisagée.

Contact

annaig

 

Publications

Articles

Annaïg de Walsche, Alexis Vergne, Renaud Rincent, Fabrice Roux, Stéphane Nicolas, et al.. metaGE: Investigating genotype x environment interactions through GWAS meta-analysis. PLoS Genetics, 2025, 21, pp.e1011553. ⟨10.1371/journal.pgen.1011553⟩. ⟨hal-04994005⟩

Annaïg de Walsche, Franck Gauthier, Alain Charcosset, Tristan Mary-Huard. Large-scale composite hypothesis testing for omics analyses.. 2024. ⟨hal-04508559⟩

 

 

 

Voir aussi

Date de modification : 01 avril 2025 | Date de création : 06 juillet 2022 | Rédaction : Marjorie Domergue