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Une nouvelle méthode pour décrire le paysage génomique des interactions entre différentes espèces

Une nouvelle méthode pour décrire le paysage génomique des interactions entre différentes espèces
Dans un récent article publié dans le journal PNAS, des chercheurs du LIPM (UMR CNRS/INRA) et de l’Université de Chicago présentent une nouvelle méthode – dénommée ATOMM – permettant d’établir une cartographie simultanée d’associations génétiques sur deux espèces en interaction.

La cartographie d'association pangénomique (GWA) est un outil puissant pour l'identification de variants génétiques sous-jacents à des traits phénotypiques complexes. Cependant, les méthodes qui existent actuellement ne permettent généralement que de réaliser la cartographie GWA au sein d’une seule espèce. Les méthodes permettant de décrire le paysage génomique des interactions entre différentes espèces commencent tout juste à être développées.

Cartographier simultanément un trait phénotypique sur une paire de génomes

Dans cet article, les chercheurs présentent une nouvelle méthode statistique permettant d’effectuer simultanément la cartographie GWA sur deux espèces en interaction. Dénommée ATOMM (Analyse avec un modèle mixte en considérant deux organismes), cette méthode permet de cartographier simultanément un trait phénotypique d’intérêt sur une paire de génomes, en utilisant par exemple les données de séquence du génome entier d’un organisme hôte et de son espèce pathogène. En appliquant cette approche au duo formé entre la plante modèle Arabidopsis thaliana et l’espèce pathogène Xanthomonas arboricola, les auteurs ont pu mettre en évidence que les bases génétiques de la résistance quantitative chez A. thaliana étaient largement spécifiques de l’identité de la souche de X. arboricola.

ATOMM : modéliser l'interaction entre les variants des génomes hôte et pathogène

En intégrant les données de séquences de génomes entiers disponibles pour des paires d'espèces en interaction, les auteurs ont pu déchiffrer l'architecture génétique de caractères complexes avec des détails plus fins que ceux qui avaient été possibles auparavant. ATOMM semble donc une approche puissante pour identifier simultanément les variants génétiques sur les deux génomes qui contribuent à la variation phénotypique adaptative.

Voir aussi

Miaoyan Wang, Fabrice Roux, Claudia Bartoli, Carine Huard-Chauveau, Christopher Meyer, Hana Lee, Dominique Roby, Mary Sara McPeek, and Joy Bergelson (2018) Two-way mixed-effects methods for joint association analysis using both host and pathogen genomes. PNAS 115 (24) E5440-E5449 https://doi.org/10.1073/pnas.1710980115