Genetic response of tree population to spatial climatic variation : an experimental genomic and simulation approach in Fagus sylvatica populations along altitudinal gradients

par Hadrien Lalagüe

Thèse de doctorat en Biologie Intégrative des Plantes

Sous la direction de Sylvie Oddou Muratorio et de Giovanni Vendramin.

  • Titre traduit

    Réponse génétique d'une population d'arbre à une variation dans l'espace du climat : une approche de génomique expérimentale et de simulations sur différents gradients altitudinaux chez Fagus sylvatica


  • Résumé

    Un enjeu majeur de la génétique évolutive est de comprendre comment l'adaptation locale se développe en population naturelle, et comment les différentes forces évolutives y contribuent. Les études expérimentales d'adaptation locale utilisent couramment les gradients altitudinaux présentant une variation spatiale marquée des conditions environnementales. Dans ces conditions, on s'attend à ce que la différentiation génétique pour les caractères (traditionnellement mesurée par QST) et pour les gènes déterminant ces caractères (traditionnellement mesurée par FSTq) le long du gradient soit gouvernée de façon prédominante par la sélection et les flux de gènes, et peu influencée en revanche par la dérive génétique et la mutation. En particulier, des études théoriques ont montré un découplage entre QST et FST lorsque que les flux de gènes sont forts et/ou que la sélection est récente. Dans cette étude, nous avons testé cette hypothèse en combinant une approche de génomique expérimentale et des simulations dans des populations naturelles de hêtre commun (F. sylvatica) séparées de ~trois kilomètres et soumis à des environnements contrastés.Pour l'approche expérimentale, nous avons échantillonné 4 populations sur deux gradients altitudinaux sur le Mont Ventoux (avec une population à haute altitude et une à basse altitude sur chaque gradient). Cinquante huit gènes potentiellement impliqué dans la réponse aux stress abiotiques et dans le débourrement ont été séquencés sur un total de quatre-vingt seize individus, révélant 581 SNPs (Single Nucleotide Polymorphisms). Différentes approches ont été utilisées pour identifier les SNP outlier, présentant une différentiation plus forte qu'attendu sous un modèle neutre sans sélection. Le nombre de SNPs outlier identifié comme étant sous sélection s'est révélé être grandement dépendant de la méthode utilisé. La méthode fréquentiste a détecté de nombreux outliers alors que l'approche bayésienne n'a pu permettre de détecter des SNPs sous sélection. Par ailleurs, nous avons utilisé un modèle mécaniste individu-centré pour simuler les patrons de diversité phénotypique et génétique attendus le long du gradient pour la phénologie du débourrement végétatif, un caractère généralement adaptatif dans la réponse aux variations de température. Les résultats des simulations confirment que la différentiation génétique observée pour le caractère (QST) est généralement plus forte que celle observée au gène (FSTq), et que cette différentiation génétique au trait intervient dès la première génération. Toutefois, les tests d'outlier conduits sur le le modèle simulé ont révélé que plus de 95% des SNPs outlier sont des faux positifs. Comme dans l'approche expérimentale, l'approche Bayésienne ne s'est pas révélé suffisamment fiable pour détecter des QTLs dans des populations spatialement proche et génétiquement faiblement différentiée. Néanmoins une approche multi-locus basée sur un estimateur peu utilisé en génétique (le Zg) a révélé la forte corrélation inter-populations inter-gènes des QTLs confirmant les attendus théoriques. Toutefois, cette approche ne permet pas de détecter précisément les QTLs sans connaissance a priori sur les QTLs. En conclusion, les travaux de cette thèse mettent en évidence la rapidité des changements génétique qui interviennent en moins de 5 générations pendant la modification du climat, et la difficulté de détecter les gènes codant pour des traits complexes.


  • Résumé

    A major challenge in population genetics is to understand the local adaptation process in natural population and so to disentangle the various evolution forces contributing to local adaptation. The experimental studies on local adaption generally resort to altitudinal gradients that are characterized by strong environmental changes across short spatial scales. Under such condition, the genetic differentiation of the functional trait (measured by the Qst) as well as the genes coding for trait (measured by Fstq) are expected to be mainly driven by selection and gene flow. Genetic drift and mutation are expected to have minor effect. Theoretic studies showed a decoupling between Qst and Fst under strong gene flow and / or recent selection. In this study, I tested this hypothesis by combining experimental and modelling genomic approach in natural population of Fagus sylvatica separated by ~3 kilometres and under contrasted environments.Sampling was conducted in south-eastern France, a region known to have been recently colonised by F.sylvatica. Four naturally-originated populations were sampled at both high and low elevations along two altitudinal gradients. Populations along the altitudinal gradients are expected to be subjected to contrasting climatic conditions. Fifty eight candidate genes were chosen from a databank of 35,000 ESTs according to their putative functional roles in response to drought, cold stress and leaf phenology and sequenced for 96 individuals from four populations that revealed 581 SNPs. Classical tests of departure of site frequency spectra from expectation and outlier detection tests that accounted for the complex demographic history of the populations were used. In contrast with the mono-locus tests, an approach for detecting selection at the multi-locus scale have been tested.The results from experimental approaches were highly contrasted according the method highlighting the limits of those method for population loosely differentiated and spatially close. The modelling approach confirmed the results from the experimental data but revealed that up to 95% of the SNPs detected as outliers were false positive. The multi-locus approach revealed that the markers coding for the trait are differentially correlated compared to the neutral SNPs. But this approach failed to detect accurately the markers coding for the trait if no a priori knowledge is known about them. The modelling approach revealed that genetic changes may occur across very few generation. But while this genetic adaptation is measurable at the trait level, the available method for detecting genetic adaptation at the molecular level appeared to be greatly inaccurate. However, the multi-locus approach provided much more promise for understanding the genetic basis of local adaptation from standing genetic variation of forest trees in response to climate change.


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