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Modélisation des Données Génétiques et Génomiques
(ACR)
- Mot(s) clé(s) :
Objet d'étude : animal
Question sociétale et finalité, contexte : programme de recherche, variabilité génétique
Démarche, discipline : Génétique animale, génomique, Méthodes et statistiques, Modélisation et simulation, Science des productions animales, Zootechnie
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Objet d'étude : animal
Question sociétale et finalité, contexte : programme de recherche, variabilité génétique
Démarche, discipline : Génétique animale, génomique, Méthodes et statistiques, Modélisation et simulation, Science des productions animales, Zootechnie
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- Description détaillée :
L’équipe Modélisation des Données Génétiques et Génomiques a pour ambition (1) de contribuer à la Afficher la suite
L’équipe Modélisation des Données Génétiques et Génomiques a pour ambition (1) de contribuer à la production de connaissances sur les méthodes mathématiques utiles à un domaine ciblé, et destinées à l’ensemble de la communauté concernée par la génétique quantitative et ses applications en sélection (incluant la modélisation, les approches statistiques d’estimation et de test, l’algorithmique), (2) d’apporter son expertise, y compris au-delà du projet de recherche ciblé, aux autres équipes de la SAGA dans leurs travaux spécifiques.

Considérant l’émergence du génotypage de SNP à haut débit qui rend possible la cartographie fine de gènes affectant les caractères d’élevage et la sélection génomique, le projet de l’équipe à quatre ans se concentre sur le développement de méthodes mathématiques nécessaires à l’analyse de la variabilité génétique et à la gestion des populations animales basées sur les informations génomiques.

Ce projet comprend donc deux volets correspondant aux champs thématiques 2 et 3 du Département de Génétique Animale.

Volet 1 : Méthodes pour l’analyse de la variabilité génétique à l’aide de marqueurs du génome. Nous nous focalisons (1) sur l’amélioration des approches d’analyse de liaison (LA) intra-famille afin de les rendre compatibles avec la très grande quantité d’information fournie par les puces à SNP, (2) sur leur combinaison avec l’analyse du déséquilibre de liaison (méthode LDLA) dans une approche originale, très rapide, qui a été développée en collaboration avec l’Université d’Iowa et fait l’objet d’une évaluation fouillée et (3) sur l’analyse théorique et numérique des propriétés des statistiques de test utilisées en LA, LD ou LDLA afin de mieux contrôler les erreurs et accroître leur puissance et robustesse.

Volet 2 : Méthodes pour l’évaluation des reproducteurs et la gestion des populations utilisant des informations génomiques. Nous contribuons à la conception et à la mesure des nouvelles méthodes d’évaluation génomique (GEBV) en développant une approche globale combinant les données pedigree et génomique et en explorant l’efficacité de techniques d’estimation adaptées aux situations d’échantillons de faible taille par rapport à la dimension de l’espace des inconnues. L’appréciation expérimentale de la pérennité des effets SNP fait aussi partie de nos objectifs. Enfin, nous contribuons à la conception de plans de sélection basés sur les informations moléculaires, et abordons l’estimation de l’efficacité technique et de la rentabilité de la sélection génomique appliquée aux petits ruminants (ovins, caprins) en France.

En termes de valorisation et transfert, nous accordons une grande importance à la production de logiciels optimisés et documentés, en collaboration avec les laboratoires INRA GAREn et GABI du Département de Génétique Animale.
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- Champs de rattachement :
 

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