Optimization of association genetics and genomic selection strategies for populations of different diversity levels : Application in maize (Zea mays L.) - Archive ouverte HAL Access content directly
Theses Year : 2014

Optimization of association genetics and genomic selection strategies for populations of different diversity levels : Application in maize (Zea mays L.)

Optimisation des stratégies de génétique d'association et de sélection génomique pour des populations de diversité variable : Application au maïs

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Abstract

Major progresses have been achieved in genotyping technologies, which makes it easier to decipher the relationship between genotype and phenotype. This contributed to the understanding of the genetic architecture of traits (Genome Wide Association Studies, GWAS), and to better predictions of genetic value to improve breeding efficiency (Genomic Selection, GS). The objective of this thesis was to define efficient ways of leading these approaches. We first derived analytically the power from classical GWAS mixed model and showed that it was lower for markers with a small minimum allele frequency, a strong differentiation among population subgroups and that are strongly correlated with markers used for estimating the kinship matrix K. We considered therefore two alternative estimators of K. Simulations showed that these were as efficient as classical estimators to control false positive and provided more power. We confirmed these results on true datasets collected on two maize panels, and could increase by up to 40% the number of detected associations. These panels, genotyped with a 50k SNP-array and phenotyped for flowering and biomass traits, were used to characterize the diversity of Dent and Flint groups and detect QTLs. In GS, studies highlighted the importance of relationship between the calibration set (CS) and the predicted set on the accuracy of predictions. Considering low present genotyping cost, we proposed a sampling algorithm of the CS based on the G-BLUP model, which resulted in higher accuracies than other sampling strategies for all the traits considered. It could reach the same accuracy than a randomly sampled CS with half of the phenotyping effort.
D'importants progrès ont été réalisés dans les domaines du génotypage et du séquençage, ce qui permet de mieux comprendre la relation génotype/phénotype. Il est possible d'analyser l'architecture génétique des caractères (génétique d'association, GA), ou de prédire la valeur génétique des candidats à la sélection (sélection génomique, SG). L'objectif de cette thèse était de développer des outils pour mener ces stratégies de manière optimale. Nous avons d'abord dérivé analytiquement la puissance du modèle mixte de GA, et montré que la puissance était plus faible pour les marqueurs présentant une faible diversité, une forte différentiation entre sous groupes et une forte corrélation avec les marqueurs utilisés pour estimer l'apparentement (K). Nous avons donc considéré deux estimateurs alternatifs de K. Des simulations ont montré qu'ils sont aussi efficaces que la méthode classique pour contrôler les faux positifs et augmentent la puissance. Ces résultats ont été confirmés sur les panels corné et denté du programme Cornfed, avec une augmentation de 40% du nombre de SNP détectés. Ces panels, génotypés avec une puce 50k SNP et phénotypés pour leur précocité et leur biomasse ont permis de décrire la diversité de ces groupes et de détecter des QTL. En SG, des études ont montré l'importance de la composition du jeu de calibration sur la fiabilité des prédictions. Nous avons proposé un algorithme d'échantillonnage dérivé de la théorie du G-BLUP permettant de maximiser la fiabilité des prédictions. Par rapport à un échantillon aléatoire, il permettrait de diminuer de moitié l'effort de phénotypage pour atteindre une même fiabilité de prédiction sur les panels Cornfed.
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Cite

Renaud Rincent. Optimization of association genetics and genomic selection strategies for populations of different diversity levels : Application in maize (Zea mays L.). Agricultural sciences. AgroParisTech, 2014. English. ⟨NNT : 2014AGPT0018⟩. ⟨pastel-01063720⟩
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