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« Geographical genetics » Epperson 2003 « Landscape genetics » Manel et al. 2003 « Spatial analysis of genetic diversity » Escudero et al. 2003 « Landscape.

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1 « Geographical genetics » Epperson 2003 « Landscape genetics » Manel et al « Spatial analysis of genetic diversity » Escudero et al « Landscape level gene flow » Wartrud et al 2004 « Isolation by distance » Wright 1943

2 Pourquoi sintéresser à la dimension spatiale de la diversité génétique ? Théorie de la Biogéographie insulaire (McArthur & Wilson 1967) Métapopulation (Levins 1969) Dispersion/colonisation Hétérogénéité spatiale

3 Dimension spatiale car fragmentation fréquente de lhabitat à un ou plusieurs niveaux dorganisation Distribution de Clematis fremontii à Plusieurs échelles (1129 km 2 Missouri)

4 Populations fragmentées ou métapopulation ? Exemple de milieu hétérogène, 3 espèces, Combien de populations ? Pourquoi certains fragments sont vides ou occupés ? Pourquoi lune des espèces est elle plus fréquente ? Simulation avec WOODS dun écosystème forestier à 3 espèces

5 Ces questions nous obligent à replacer la biologie des populations dans un contexte spatiale de populations ouvertes en considérant mortalité, fécondité, mais aussi immigration et émigration en fonction du voisinage. Structure spatiale de la diversité génétique Modalités dexploitation de lespace (disperstion à distance + colonisation locale)

6 Quelle hypothèse nulle pour analyser la structuration génétique ? Distribution aléatoireDistribution en agrégats

7 Distribution aléatoireDistribution en agrégats Panmixie (rencontre aléatoire des allèles) Hypothèse très forte ! Rencontre des gamètes plus probable entre voisins : Première hypothèse => panmixie

8 Deuxième hypothèse => Distance limitée des flux de gène Flux de gène restreint au « voisinage », hypothèse plus parcimonieuse

9 Quelques générations d évolution par Dérive/Dispersion

10 Coefficients de Parenté 2 gènes sont Identiques par descendances (IBD) sils partagent un ancêtre commun et quaucune mutation nest apparue Dans les populations naturelles lIBD ne peut pas être mesuré (pas de pédigré), on parle plutôt didentité par létat (IIS) : 2 allèles identiques par exemple. rij= Q ij - Q 1 - Q Principe du calcul dun coefficient de parenté à partir des fréquences alléliques Q ij = 1 si i et j (2 gènes) sont IIS et =0 autrement Q = P 2 => Proba de tirer 2 gènes identiques par hasard dans la population r(d) (d =distance) dans un modèle disolation par la distance est une mesure de la différenciation comme le Fst

11 3 aires déchantillonnage Probabilité de tirer deux fois le même allèle en fonction de laire déchantillonnage ? Classes de distance Probabilité didentité par descendance

12 distance Variance inter population Probabilité que deux individus soient proches parents À léchelle des populations À léchelle dune population Isolation par la distance

13 Rechercher la répétition dun motif dans lespace, par exemple la plus grande probabilité de tirer des allèles identiques à une échelle déchantillonnage. Plusieurs possbilités : - indice de Moran, - similarité génétique - Corrélation de Mantel - Variance, etc …. Autocorrélation spatiale

14 Echantillonnage : « régulier » spatialisé une maille à léchelle de lindividu Analyse spatiale « intra-population »

15 3 2 - On définit des classes de distances croissantes - A lintérieur de chaque classe de distance on compare les individus, ont-ils les mêmes allèles, le même génotype ? Démarche : 1 Analyse dautocorrélation spatiale

16 Dans cet exemple théorique on observe : - dans les classes de distances 1, 2, voir 3 les génotypes sont les mêmes - à partir des classes de distances, 3, 4 ou plus les génotypes changent. distance Variance >3 distance Corrélation >

17 Indice de Moran Rq :Codage des génotypes : A un génotype AA, x = 1, pour AB x = 0.5 et pour BB x = 0. Si distribution aléatoires des gènes : I k = -1/(n-1) IkIk = Z 2 i n i j w ij (k) Z i Z j n i w ij (k) j i Où : k = classe de distance précise i et j sont des variants génétiques localisé (allèles, génotype, fréquence alléliques Z i = x i – x, idem pour Z j w ij = 1 si i et j sont dans la même classe k, 0 sinon. n = nombre de variants Si dans un classe donnée i et j sont toujours identiques I = 1

18 Autre approche : Délimiter les zones de chutes des flux de gènes (limites de la population ?)


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