Mathieu Gautier : Analyse de la diversité génétique et inférence de l'histoire démographique des populations à partir de données de génotypage haut-débit

Vendredi 14 Décembre 2012, Vendredi 14 Décembre, de 14h à 15h30, salle 127, à l'IBC, 95 rue de la Galéra 34095 Montpellier cedex 5

PrésentationMathieu Gautier, INRA, UMR CBGP, Campus International de Baillarguet, 34980 Montferrier sur Lez.

 TitreAnalyse de la diversité génétique et inférence de l'histoire démographique des populations à partir de données de génotypage haut-débit.Résumé: Le développement récent des méthodes de génotypage haut-débit a révolutionné la collection de données dans un grand nombre d'espèces, à la fois modèles et non-modèles. La quantité d'information ainsi générée permet à la fois de caractériser finement la diversité génétique des populations mais également de réaliser des inférences sur leur histoire démographique.

L'objet de cette présentation est dans un premier temps, de rappeler et d'illustrer les techniques les plus courantes d'étude et de représentation de la diversité génétique dans un contexte de données haut-débit (ACP, Clustering Hiérarchique Non-Supervisé, arbre de distance). Ces approches présentent généralement l'intérêt non négligeable de résumer efficacement  (d'un point de vue computationnel) l'information contenue dans les données. Elles peuvent, de plus, permettre de corriger des biais éventuels introduits par la structuration génétique des populations lors d'analyses connexes (e.g. analyse d'association). Néanmoins, d'un point de vue inférentiel, les représentations obtenues ne permettent au mieux que de suggérer plusieurs scenarios alternatifs sur l'histoire démographique des populations considérées.
 Récemment, plusieurs méthodes d'inférence ont été développées (e.g. approches ABC, construction d'arbre). A titre d'exemple, une approche que nous avons développée sera présentée dans un deuxième temps. Elle a pour but l'estimation de temps de divergence et la comparaison d'arbres de population à partir d'un modèle Bayesien hiérarchique basé sur les équations de diffusion proposées par Kimura pour approcher finement le phénomène de dérive génétique. Les performances (et les limites) de cette approche ont pu être évaluées à partir de données simulées et une application a été réalisée sur des données de génotypage de 452,198 SNPs dans quatre populations humaines.

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Dernière mise à jour le 24/06/2013