Méthodes statistiques pour identifier l'adaptation locale dans les populations continues et mélangées

Statistical Methods to Identify Local Adaptation in Continuous and Admixed Populations

• Auteur / Autrice : Helena Martins
• Direction : Olivier François, Michaël Blum
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Modèles, méthodes et algorithmes en biologie, santé et environnement
• Date : Soutenance le 26/09/2018
• Etablissement(s) : Université Grenoble Alpes (ComUE)
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale ingénierie pour la santé, la cognition, l'environnement (Grenoble ; 1995-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Recherche translationnelle et innovation en médecine et complexité (La Tronche, Isère, France ; 1995-....)
• Jury : Président / Présidente : Laurence Després
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Yves Vigouroux
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Mathieu Gautier, Stéphanie Manel

Mots clés

Mots clés contrôlés

Génétique des populations humaines

Mots clés libres

Génétique des populations

Scan génomique

Populations mélangées

Tests de différenciation des populations

Déséquilibre de liaison

Biostatistiques

Genome scan for selection

Population genetics

Admixed populations

Population differentiation tests

Linkage disequilibrium

Biostatistics

Résumé

La recherche des signatures génétiques de l'adaptation locale est d'un grand intérêt pour de nombreuses études de génétique des populations. Les approches pour trier les loci sélectifs à partir de leur contexte génomique, se concentrent sur les valeurs extrêmes de l'indice de fixation, FST, à travers les loci. Cependant, le calcul de l'indice de fixation devient difficile lorsque la population est génétiquement continue, lorsque la prédéfinition des sous-populations est une tâche difficile et en présence d'individus mélangés dans l'échantillon. Dans cette thèse, nous présentons une nouvelle méthode pour identifier les loci sous sélection basée sur une extension de la statistique FST à des échantillons avec des individus mélangés. Considérant notre objectif d'explorer des méthodes statistiques pour identifier l'adaptation locale dans la population mélangée, nous avons inclus des données spatiales pour calculer les coefficients d'ascendance et les fréquences d'allèles. Pour enrichir notre travail, nous avons investigué les effets du déséquilibre de liaison et des méthodes d'élagage de LD dans les analyses de génomes pour la sélection.

Finding genetic signatures of local adaptation is of great interest for many population genetic studies. Common approaches to sorting selective loci from their genomic background focus on the extreme values of the fixation index, FST, across loci. However, the computation of the fixation index becomes challenging when the population is genetically continuous, when predefining subpopulations is a difficult task, and in the presence of admixed individuals in the sample. In this thesis, we present a new method to identify loci under selection based on an extension of the FST statistic to samples with admixed individuals. Considering our goal of exploring statistical methods to identify local adaptation in admixed population, we included spatial data to compute ancestry coefficients and allele frequencies. To enrich our work, we investigated the effects of linkage disequilibrium and LD-pruning methods in genome scans for selection.