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Dernière mise à jour : Mai 2018

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Genetique Animale et Biologie Integrative

Unité Mixte de Recherche INRA AgroParisTech GABI Génétique Animale et Biologie Intégrative

Génomique, Biodiversité, Bioinformatique, Statistique

Animation: Denis Laloë

GiBBS
© Inra
La première vocation de GiBBS est de conduire des recherches méthodologiques en génétique des populations et en biostatistiques, tout en ancrant ces recherches dans des problématiques concrètes et des études appliquées, réalisées au sein de l’équipe ou via des collaborations.

Thématique globale

 Trois axes structurent l’équipe :

  • Génétique des populations et ressources génétiques ;
  • Biostatistiques ;
  • Expérimentation animale et lignées expérimentales.

Projets de l'équipe

Pour le premier axe, les sujets de recherche portent à la fois sur des problématiques théoriques et appliquées. Les questions théoriques concernent l’estimation de paramètres démographiques et historiques des populations, en mettant l’accent sur les signaux de sélection (projets ANR Demochips, collaborateur S Boitard) et les processus de domestication (projet ANR Domestichick, coordination M Tixier-Boichard, coll. F Hospital). L’aspect historique s’étend également aux concepts de la génétique quantitative (D Laloë) et de la biologie évolutive (T Heams). Les applications s’intéressent à la structure génétique des populations des animaux domestiques (ruminants, volaille, chevaux et chiens) (X Rognon, G Leroy, D Laloë ; projet GA Pintaseq (coord X Rognon)), l’étude des facteurs extérieurs susceptibles d’influencer cette structure (climat, géographie, stress abiotiques, systèmes d’élevage) (projet ACCAF Galimed, coord. D Laloë), la gestion de la variabilité génétique et la préservation des ressources génétiques, plus spécialement des races locales (projets CASDAR Biodiva, coll. M Tixier-Boichard, G Leroy, X Rognon et Varume, coll E Verrier, G Leroy et D Laloë). La préservation des ressources n’a de sens que dans le cadre d’actions de valorisation ou de développement (projet ANR O2LA, coll. E Verrier).

Les biostatistiques comprennent également deux volets. Le premier volet,  méthodologique, s’intéresse à l’analyse de données x-omiques (méthodes bayésiennes, modèles mixtes, inférence de réseaux, sélection génomique, intégration de données hétérogènes) (F Jaffrézic, A Rau, M Galopin, D Laloë ; projets ANR Periscope (coll F Jaffrézic), Mixstatseq (coll A Rau). Ces recherches débouchent sur la création d’extensions R/Bioconductor (suite d’extensions HTS) . Le second se consacre à l’appui et au conseil statistique pour les biologistes, à l’intérieur comme à l’extérieur du laboratoire.

L’expérimentation sur la volaille (poule, caille) est réalisée dans le cadre d’expériences de sélection de long terme sur l’efficacité alimentaire et la production d’œufs. L’équipe maintient un nombre conséquent de populations de poules pour leur intérêt biologique. L’ensemble de ces populations est utilisé comme modèle dans des études de génomique fonctionnelle ou de génomique des populations.

Dispositifs de recherche

M. Tixier-Boichard est la responsable de l’ensemble des plates-formes de GABI. Elle coordonne le réseau CRB-Anim (projet Infrastructure), dont l’objectif est l’intégration et le renforcement des centres de ressources biologiques conservant du matériel reproductif et du matériel génomique pour les espèces d’animaux domestiques.

Collaborations internationales

Nous entretenons de nombreuses collaborations, qui se déclinent selon le thème de recherches, et dont les plus importantes concernent:

  • Europe, Taiwan et Japon : Etudes de génétique et génomique des populations sur la volaille (poulet, cailles) ;
  • Afrique, Inde, VietNam : Etudes de génétique des populations sur des populations locales de buffles, tilapia, poules, chèvres, pintade ;
  • USA : Statistique et génétique des populations.

Publications récentes

Boitard, S., Kofler, R., Françoise, P., Robelin, D., Schlötterer, C., & Futschik, A. (2013). Pool‐hmm: a Python program for estimating the allele frequency spectrum and detecting selective sweeps from next generation sequencing of pooled samples. Molecular ecology resources, 13:337-340

Danchin-Burge, C., Palhière, I., François, D., Bibé, B., Leroy, G., & Verrier, E. (2010). Pedigree analysis of seven small French sheep populations and implications for the management of rare breeds. Journal of animal science, 88(2), 505-516

Dillies M-A*, Rau A*, ..., D Laloë , ..., F Jaffrézic, 2012. A Comprehensive Evaluation of Normalization Methods for Illumina High-Throughput RNA-Seq Data Analysis. Briefings in Bioinformatics. 14, 671-683

Galopin M., Rau A., Jaffrézic F., 2013. A hierarchical Poisson log-normal model for network inference from RNA-sequencing data. PlOS One, 2013, 8(10), e77503

Gianola D., Hospital F., Verrier E., 2013. Contribution of an additive locus to genetic variance when inheritance is multifactorial with implications on interpretation of GWAS. Theoretical and  Applied Genetics 2013:1-16

Heams T. (2012). Selection within organisms in the nineteenth century: Wilhelm Roux’s complex legacy. Progress in Biophysics and Molecular Biology, 110(1), 24-33

Lambert-Derkimba A., Lauvie A., Verrier E. (2013) How the development of products valorizing local breeds changes breeding goals: examples from French cattle breeds. Animal Genetics Resources 53, 135-140

Leroy, G., Kayang, B. B., Youssao, I. A., Yapi-Gnaoré, C. V., Osei-Amponsah, R., N’Goran, E. L., ... & Rognon, X. (2012). Gene diversity, agroecological structure and introgression patterns among village chicken populations. BMC Genetics. 13, 34

Leroy G., Mary-Huard T., Verrier E., Danvy S., Charvolin E., Danchin-Burge C. 2013. Methods to estimate effective population size using pedigree data: Examples in dog, sheep, cattle and horse. Genetics Selection Evolution 45 1

Mir, C., Zerjal, T., Combes, V., Dumas, F., Madur, D., Bedoya, C., ... & Charcosset, A. (2013). Out of America: tracing the genetic footprints of the global diffusion of maize. Theoretical and Applied Genetics, 126(11), 2671-2682.

Rau, A., Jaffrézic, F., & Nuel, G. (2013). Joint estimation of causal effects from observational and intervention gene expression data. BMC systems biology, 7(1), 111.

Rincent, R., Laloë, D., Nicolas, S., Altmann, T., Brunel, D., Revilla, P., ... & Moreau, L. (2012). Maximizing the Reliability of Genomic Selection by Optimizing the Calibration Set of Reference Individuals: Comparison of Methods in Two Diverse Groups of Maize Inbreds (Zea mays L.). Genetics, 192(2), 715-728.

Rubin, C. J., Zody, M. C., …,Tixier-Boichard M., ... & Andersson, L. (2010). Whole-genome resequencing reveals loci under selection during chicken domestication. Nature, 464(7288), 587-591

Zerjal T, Gourichon D, Rivet B, A. Bordas A. (2013) Performance comparison of laying hens segregating for the frizzle gene under thermoneutral and high ambient temperatures. Poultry Science.  92:1474-1485.

Voir aussi

> Fiche de présentation de l'équipe