Exploration de la complexité, de l’expressivité et de l’héritabilité manquante des traits à l’échelle de l’espèce
Langue Anglais
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Auteur : Tsouris, Andreas
Date de soutenance : 06-09-2023

Directeur(s) de thèse : Schacherer, Joseph - Friedrich, Anne

Établissement de soutenance : Strasbourg
Laboratoire : Génétique moléculaire, génomique et microbiologie (Strasbourg)
École doctorale : École doctorale Sciences de la vie et de la santé (Strasbourg ; 2000-....)
 
Discipline : Biologie des systèmes
Classification : Sciences de la vie, biologie, biochimie

Mots-clés libres : Levure, Saccharomyces cerevisiae, Héritabilité manquante, Transcriptome, Génotype, Phénotype, Architecture des traits, GWAS
Mots-clés :
  • Génétique quantitative
  • Étude d'association pangénomique
  • Variabilité
  • Expression génique
Résumé : La diversité phénotypique des populations naturelles est contrôlée par une base génétique complexe. Les technologies de séquençage nous permettent d’analyser les génotypes de grandes populations qui peuvent être utilisés pour disséquer la relation génotype-phénotype. Ceci est souvent fait en étudiant des populations naturelles, mais cette approche ne détecte qu’une partie de cette relation alors que le reste de la relation n’est pas expliquée, appelée l’héritabilité manquante. Pour explorer les sources d’héritabilité manquante nous avons utilisé le croisement diallèle. Nous avons quantifié l’héritabilité de l’abondance des transcrits, exploré la variation de leur régulation et l'impact des variants à basse fréquence. En analysant la complexité génétique de la croissance sur différents milieux, nous avons détecté des variants avec des impacts extrêmes sur le phénotype qui peuvent être une source d’héritabilité manquante grâce à leur impact et prévalence. Dans l'ensemble, nous avons pu identifier la variation de la base génétique des traits à travers différents fonds génétiques ainsi que les façons dont elle contribue à l'héritabilité manquante.
 
Type de contenu : Text
Format : PDF
 
Entrepôt d'origine : STAR : dépôt national des thèses électroniques françaises
Identifiant : 2023STRAJ046
Type de ressource : Thèse