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1. Insertion Sequences as Highly Resolutive Genomic Markers for Sequence Type 1 Legionella pneumophila Paris

Author

Dominique Schneider, Max Maurin, Sophie Jarraud, Jean Thioulouse, Elisabeth Kay, Mike Vergnes, Christophe Ginevra, Philippe Normand, Laboratoire Adaptation et pathogénie des micro-organismes [Grenoble] (LAPM), Université Joseph Fourier - Grenoble 1 (UJF)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Centre National de Référence des Légionella, Université de Lyon-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM), Immunité infection vaccination (I2V), Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-Université de Lyon-IFR128-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM), Laboratoire d'Ecologie Microbienne - UMR 5557 (LEM), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-Université de Lyon-Ecole Nationale Vétérinaire de Lyon (ENVL)-VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Ecologie quantitative et évolutive des communautés, Département écologie évolutive [LBBE], Laboratoire de Biométrie et Biologie Evolutive - UMR 5558 (LBBE), Université de Lyon-Université de Lyon-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-Université de Lyon-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Laboratoire de Biométrie et Biologie Evolutive - UMR 5558 (LBBE), Université de Lyon-Université de Lyon-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire de Bacteriologie, BRON, Hospices Civils de Lyon (HCL), CHU Grenoble, Université Joseph Fourier - Grenoble 1 (UJF)-CHU Grenoble, French Centre National de la Recherche Scientifique, Bonus Qualité Recherche grant, University Joseph Fourier, Agence Française de Sécurité Sanitaire de l’Environnement et du Travail (AFSSET, grant EST-2007-1), French Ministry of Education and Research, Delorme, Christine, Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Joseph Fourier - Grenoble 1 (UJF), Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-IFR128-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-Université de Lyon, Université de Lyon-Université de Lyon-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-Ecole Nationale Vétérinaire de Lyon (ENVL), CNRS UMR 5163, Université Joseph Fourier - Grenoble 1 (UJF), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Ecole Nationale Vétérinaire de Lyon (ENVL)-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-Université de Lyon-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS), Laboratoire Adaptation et pathogénie des micro-organismes [Grenoble] ( LAPM ), Université Joseph Fourier - Grenoble 1 ( UJF ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Université Joseph Fourier - Grenoble 1 ( UJF ), Université de Lyon-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale ( INSERM ), Immunité infection vaccination ( I2V ), Université Claude Bernard Lyon 1 ( UCBL ), Université de Lyon-Université de Lyon-IFR128-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale ( INSERM ), Ecologie microbienne ( EM ), Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ) -Ecole Nationale Vétérinaire de Lyon ( ENVL ) -Université Claude Bernard Lyon 1 ( UCBL ), Université de Lyon-Université de Lyon-Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ) -VetAgro Sup ( VAS ), Laboratoire de Biométrie et Biologie Evolutive ( LBBE ), Université de Lyon-Université de Lyon-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique ( Inria ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Hospices Civils de Lyon ( HCL ), Université Joseph Fourier - Grenoble 1 ( UJF ) -CHU Grenoble, and Schneider, Dominique

Subjects
Microbiology (medical), Genotype, Legionella, colonisation, infection humaine, marqueur génomique, Legionella pneumophila, Microbiology, 03 medical and health sciences, eau, [SDV.BBM.GTP]Life Sciences [q-bio]/Biochemistry, Molecular Biology/Genomics [q-bio.GN], Environmental Microbiology, medicine, Humans, Typing, Serotyping, Insertion sequence, 030304 developmental biology, Genetics, Molecular Epidemiology, 0303 health sciences, biology, 030306 microbiology, Genetic Variation, Bacteriology, biology.organism_classification, medicine.disease, DNA Fingerprinting, Bacterial Typing Techniques, Electrophoresis, Gel, Pulsed-Field, DNA profiling, [ SDV.BBM.GTP ] Life Sciences [q-bio]/Biochemistry, Molecular Biology/Genomics [q-bio.GN], DNA Transposable Elements, [SDV.BBM.GTP] Life Sciences [q-bio]/Biochemistry, Molecular Biology/Genomics [q-bio.GN], Legionnaires' disease, Legionnaires' Disease, Restriction fragment length polymorphism, france, Polymorphism, Restriction Fragment Length
Abstract

The causative agent of legionellosis, Legionella pneumophila , colonizes all natural and human-made water networks, thus constituting the source of contaminated aerosols responsible for airborne human infections. Efficient control of infections, especially during epidemics, necessitates the fastest and most resolutive identification possible of the bacterial source for subsequent disinfection of reservoirs. We thus compared recognized typing approaches for Legionella with a method based on characterization of insertion sequence (IS) content. A total of 86 clinical or environmental isolates of L. pneumophila , including 84 Paris isolates, sampled from 25 clinical investigations in France between 2001 and 2007, were obtained from the Legionella National Reference Center. All strains were typed by monoclonal antibody subgrouping, sequence-based typing, pulsed-field gel electrophoresis, and restriction fragment length polymorphism based on the presence or absence of IS elements. We identified six different types of IS elements in L. pneumophila Paris and used them as genomic markers in hybridization experiments. One IS type, IS Lpn11 , revealed a high discriminatory power. Simpson's index of discrimination, calculated from the distribution of IS elements, was higher than that obtained with the other typing methods used for L. pneumophila Paris. Moreover, specific IS Lpn11 copies were found only in strains isolated from particular cities. In more than half of the cases, each clinical isolate had an IS Lpn11 profile that was recovered in at least one environmental isolate from the same geographical location, suggesting that our method could identify the infection source. Phylogenetic analysis suggests a clonal expansion for the L. pneumophila Paris strain.

Published
2011
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2. Microgeographic variation in tropical trees: selection shapes intra-populational divergence at hundreds of loci

Author

Brousseau, Louise, Scotti, Ivan, Centre de Biologie pour la Gestion des Populations (UMR CBGP), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Université de Montpellier (UM)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD [France-Sud])-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Ecologie des Forêts Méditerranéennes [Avignon] (URFM 629), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro), and Ecologie des Forêts Méditerranéennes (URFM)

Subjects
arbre tropical, marqueur génomique, [SDE.BE]Environmental Sciences/Biodiversity and Ecology, variation géographique
Abstract

Microgeographic variation in tropical trees: selection shapes intra-populational divergence at hundreds of loci. 15. ESEB Meeting

Published
2015

3. Development of two major resources for pea genomics: the GenoPea 13.2K SNP Array and a high-density, high-resolution consensus genetic map

Author

Anthony Klein, Marie-Christine Le Paslier, Grégoire Aubert, Judith Burstin, Jonathan Kreplak, Hervé Houtin, Alain Baranger, Nadim Tayeh, Françoise Jacquin, Christelle Aluome, Marie-Laure Pilet-Nayel, Chantal Martin, Aurélie Chauveau, Céline Rond, Matthieu Falque, Pascal Marget, Karen Boucherot, Thomas D. Warkentin, Dominique Brunel, Aurélie Bérard, Agroécologie [Dijon], Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université de Bourgogne (UB)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement, Biodiversité, Gènes & Communautés (BioGeCo), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université de Bordeaux (UB), Génétique Quantitative et Evolution - Le Moulon (Génétique Végétale) (GQE-Le Moulon), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-AgroParisTech-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Etude du Polymorphisme des Génomes Végétaux (EPGV), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Institut de Génétique, Environnement et Protection des Plantes (IGEPP), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-AGROCAMPUS OUEST, University of Saskatchewan [Saskatoon] (U of S), Chercheur indépendant, Agence Nationale de la Recherche, ANR-09-GENM-026, GENOPEA, ANR-09-GENM-0026,GENOPEA,Génomique comparative du cycle de l'azote entre M. truncatula et le pois : étude des potentialités de transfert des connaissances entre espèces modèles et cultivées(2009), Biodiversité, Gènes et Communautés, Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-AgroParisTech-Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), AGROCAMPUS OUEST-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro), Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ) -Université de Bourgogne ( UB ) -AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement, Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ), Génétique Quantitative et Evolution - Le Moulon (Génétique Végétale) ( GQE-Le Moulon ), Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ) -Université Paris-Sud - Paris 11 ( UP11 ) -AgroParisTech-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Etude du Polymorphisme des Génomes Végétaux ( EPGV ), Institut de Génétique, Environnement et Protection des Plantes ( IGEPP ), Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ) -Université de Rennes 1 ( UR1 ), Université de Rennes ( UNIV-RENNES ) -Université de Rennes ( UNIV-RENNES ) -AGROCAMPUS OUEST, University of Saskatchewan [Saskatoon] ( U of S ), Centre National de Génotypage, CEA/DSV/IG, Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université de Rennes (UR)-AGROCAMPUS OUEST, and ANR-11-BTBR-0002,PeaMUST,Adaptation multistress et régulations biologiques pour l'amélioration du rendement et de la stabilité du pois protéagineux(2011)

Subjects
polymorphisme nucléotidique simple (SNP), [ SDV.BV ] Life Sciences [q-bio]/Vegetal Biology, recombinant inbred lines, carte génétique, DNA, Plant, Genotype, GenoPea 13.2K SNP Array, marqueur génomique, Genomics, Plant Science, Computational biology, pea (Pisum sativum L.), Biology, Molecular Inversion Probe, Polymorphism, Single Nucleotide, Genome, Chromosomes, Plant, Gene mapping, Gene Expression Regulation, Plant, single nucleotide polymorphism, Genetics, [SDV.BV]Life Sciences [q-bio]/Vegetal Biology, pisum sativum, Synteny, 2. Zero hunger, Whole genome sequencing, consensus genetic map, synteny, Chromosome Mapping, High-Throughput Nucleotide Sequencing, food and beverages, genome structure and organization, Sequence Analysis, DNA, Cell Biology, Tag SNP, duplication, peas, genetic mapping, Transcriptome, organisation du génôme, Genome, Plant, SNP array
Abstract

International audience; Single nucleotide polymorphism (SNP) arrays represent important genotyping tools for innovative strategies in both basic research and applied breeding. Pea is an important food, feed and sustainable crop with a large (about 4.45 Gbp) but not yet available genome sequence. In the present study, 12 pea recombinant inbred line populations were genotyped using the newly developed GenoPea 13.2K SNP Array. Individual and consensus genetic maps were built providing insights into the structure and organization of the pea genome. Largely collinear genetic maps of 3918-8503 SNPs were obtained from all mapping populations, and only two of these exhibited putative chromosomal rearrangement signatures. Similar distortion patterns in different populations were noted. A total of 12 802 transcript-derived SNP markers placed on a 15 079-marker high-density, high-resolution consensus map allowed the identification of ohnologue-rich regions within the pea genome and the localization of local duplicates. Dense syntenic networks with sequenced legume genomes were further established, paving the way for the identification of the molecular bases of important agronomic traits segregating in the mapping populations. The information gained on the structure and organization of the genome from this research will undoubtedly contribute to the understanding of the evolution of the pea genome and to its assembly. The GenoPea 13.2K SNP Array and individual and consensus genetic maps are valuable genomic tools for plant scientists to strengthen pea as a model for genetics and physiology and enhance breeding.

Published
2015
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4. Genome-Wide Prediction Methods in Highly Diverse and Heterozygous Species: Proof-of-Concept through Simulation in Grapevine

Author

Agota Fodor, Loïc Le Cunff, Philippe Chatelet, Félix Abdel Aziz Homa, Marie Denis, Thierry Lacombe, Patrice This, Samuel Neuenschwander, Vincent Segura, Alexandre Fournier-Level, Amélioration génétique et adaptation des plantes méditerranéennes et tropicales (UMR AGAP), Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro), Unité de recherche Amélioration, Génétique et Physiologie Forestières (UAGPF), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Department of Ecology and Evolution, Université de Lausanne (UNIL), Swiss Institute of Bioinformatics, Vital-IT, Department of Genetics, University of Melbourne, Swiss National Science Foundation grant 31003A_138180 to Dr. J. Goudet. French Ministry of Research and Higher Education and the French Ministry of Food, Agriculture and Fisheries (project CAS DAR n u10AAPIT n u1009). PhD grant from the French Grapevine and Wine Institute (IFV)., Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro), and Unité de recherche Amélioration, Génétique et Physiologie Forestières (AGPF)

Subjects
0106 biological sciences, cartographie génomique, [SDV.BIO]Life Sciences [q-bio]/Biotechnology, Agricultural Biotechnology, marqueur génomique, Selection Markers, lcsh:Medicine, Population genetics, Breeding, 01 natural sciences, Linkage Disequilibrium, F30 - Génétique et amélioration des plantes, genomic selection, GWAS, Vitis, Statistical Analysis of Genetic Association, lcsh:Science, 2. Zero hunger, Genetics, 0303 health sciences, education.field_of_study, Multidisciplinary, Agriculture, Biodiversity, Biological Evolution, Phenotype, genome wide, association study, Quantitative Trait Association Studies, Research Article, Heterozygote, Marker-Assisted Selection, Quantitative Trait Loci, Population, Genomics, Context (language use), Biotechnologies, Computational biology, Biology, Quantitative trait locus, Research and Analysis Methods, 03 medical and health sciences, vitis vinifera, Quantitative Trait, Heritable, Genome-Wide Association Studies, valeur phénotypique, Computer Simulation, donnée génomique, sélection génomique, Selection, Genetic, Family-Based Association Studies, Molecular Biology Techniques, education, Molecular Biology, Genetic Association Studies, Selection (genetic algorithm), 030304 developmental biology, Genetic diversity, Models, Statistical, Models, Genetic, lcsh:R, Reproducibility of Results, Biology and Life Sciences, Computational Biology, étude d'association pangénomique, Marker Genes, Genome Analysis, Genetic architecture, modèle prédictif, détection de qtl, lcsh:Q, Genome-Wide Association Study, 010606 plant biology & botany
Abstract

INRA UMR 1334 AGAP, Equipe DAVEM = Diversité et Adaptation de la Vigne et des Espèces Méditerranéennes; Nowadays, genome-wide association studies (GWAS) and genomic selection (GS) methods which use genome-wide marker data for phenotype prediction are of much potential interest in plant breeding. However, to our knowledge, no studies have been performed yet on the predictive ability of these methods for structured traits when using training populations with high levels of genetic diversity. Such an example of a highly heterozygous, perennial species is grapevine. The present study compares the accuracy of models based on GWAS or GS alone, or in combination, for predicting simple or complex traits, linked or not with population structure. In order to explore the relevance of these methods in this context, we performed simulations using approx 90,000 SNPs on a population of 3,000 individuals structured into three groups and corresponding to published diversity grapevine data. To estimate the parameters of the prediction models, we defined four training populations of 1,000 individuals, corresponding to these three groups and a core collection. Finally, to estimate the accuracy of the models, we also simulated four breeding populations of 200 individuals. Although prediction accuracy was low when breeding populations were too distant from the training populations, high accuracy levels were obtained using the sole core-collection as training population. The highest prediction accuracy was obtained (up to 0.9) using the combined GWAS-GS model. We thus recommend using the combined prediction model and a core-collection as training population for grapevine breeding or for other important economic crops with the same characteristics.

Published
2014
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5. Linkage analysis of the XVIth QTLMAS simulated dataset using QTLMAP

Author

Demeure, Olivier, Filangi, Olivier, Gilbert, Hélène, Moreno-Romieux, Carole, Legarra, Andres, Elsen, Jean Michel, Le Roy, Pascale, Physiologie, Environnement et Génétique pour l'Animal et les Systèmes d'Elevage [Rennes] (PEGASE), AGROCAMPUS OUEST-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Laboratoire de Génétique Cellulaire (LGC), Ecole Nationale Vétérinaire de Toulouse (ENVT), Institut National Polytechnique (Toulouse) (Toulouse INP), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut National Polytechnique (Toulouse) (Toulouse INP), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Station d'Amélioration Génétique des Animaux (SAGA), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AGROCAMPUS OUEST, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Ecole Nationale Vétérinaire de Toulouse (ENVT), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées, AGRIS. Algero, ITA. Università degli Studi di Sassari (UniSS), ITA., AGROCAMPUS OUEST, and Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)

Subjects
[SDV]Life Sciences [q-bio], cartographie qtl, marqueur génomique, food and beverages, analyse de liaison, animal d'élevage
Abstract

Session : Common data set: methods for QTL detection and association analysis; absent

Published
2012

6. Cartographie fine d'un facteur de résistance quantitative à Melampsora larici-populina chez le peuplier

Author

Masle, Jean-Philippe, Unité de recherche Amélioration, Génétique et Physiologie Forestières (AGPF), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), France. Institut Supérieur d’Agriculture de Beauvais (ISAB), FRA., Véronique Jorge, and 18759Q

Subjects
résistance aux maladies, Vegetal Biology, carte génétique, cartographie fine, AFLP, quantitative resistance, résistance quantitative, marqueur génomique, populus, Peuplier, STS, identification de gènes, Melampsora larici-populina, melampsora larici populina, Poplars, fine mapping, [SDV.BV]Life Sciences [q-bio]/Vegetal Biology, Biologie végétale
Abstract

Depuis une dizaine d'années, les peupleraies cultivées en Europe ont un problème récurrent dû à Melampsora larici-populina (Mlp), agent d’une rouille foliaire. Les méthodes de culture "intensives" des peupleraies, les effets de mode des cultivars couplés à une sélection basée sur des résistances qualitatives ont provoqué l'apparition de races de Mlp qui contournent toutes ces résistances. Les sélectionneurs se tournent à présent sur la recherche de gènes ayant une pression de sélection moindre sur l'agent pathogène ; les gènes de résistance quantitative sont une bonne alternative. La recherche des déterminants génétiques de la résistance quantitative a mis en évidence un facteur génétique majeur hérité de Populus trichocarpa (RUS) qui contrôle la taille des urédosores de Mlp. Pour permettre le clonage positionnel de ce facteur génétique il faut déterminer la localisation précise de ce facteur contrôlant la résistance quantitative à Mlp chez le peuplier.[br/] Pour ce faire, nous avons densifié la zone du génome contenant RUS par un criblage d'amorces AFLP1 en utilisant la technique BSA2. Les marqueurs les plus intéressants ont été clonés et séquencés. Les séquences nucléotidiques obtenues ont ensuite été ancrées sur la séquence du génome de P. trichocarpa Nisqually-1. En parallèle, nous avons construit des amorces spécifiques STS3 pour cartographier finement la région de RUS.[br/] Huit bandes s'avèrent discriminantes sur 62 couples d'amorces testées. L'ancrage de 9 marqueurs sur la séquence de Nisqually-1 confirme que le facteur RUS se situe sur le groupe de liaison XIX. Nous avons réussi à développer 3 marqueurs STS valides pour la cartographie fine du locus de RUS. Nous avons cartographié à l’aide de 1429 individus les marqueurs STS E1M4-1S, E6M5-1S et E21M18-1S respectivement à 8.1, 30.3 et 9.3 cM de RUS. Cependant il reste encore à améliorer les amorces STS des autres marqueurs qui ne ségrègeaient pas sur les descendants. Cela permettra d’améliorer la précision de la carte génétique à cet endroit précis et d’obtenir des marqueurs suffisamment proches pour faciliter le criblage d’une banque BAC développée par ailleurs., Since ten years, poplars cultivated in Europe have a recurring problem due to Melampsora larici-populina (Mlp), agent of a leaf rust. The "intensive" methods of poplars cultivation, the fashion effects of cultivars coupled with a selection based on qualitative resistances provoked the appearance of races of Mlp which by-pass all resistances. Breeders turn toward the research for genes having a lesser selection pressure on the pathogenic agent: the quantitative resistance genes are a good alternative. The research for genetic factors of quantitative resistance put in evidence a major genetic factor inherited from Populus trichocarpa (RUS) which controls the size of Mlp uredinia. To allow positionnal cloning of RUS it is necessary to determine the precise localization of this factor controlling the quantitative resistance to Mlp to the poplar.[br/] To do it, we have densified the zone of the genome containing RUS by a screening of AFLP primers using the BSA technique. The most interesting markers were cloned and sequenced. Nucleotidic sequences obtained were then anchored on the sequence of the genome of P. trichocarpa Nisqually-1. In parallel, we built specific STS primers in order to map finely the region of RUS.[br/] Eight bands were discriminating on 62 primers combinations. The anchoring of 9 markers on the sequence of Nisqually-1 confirms that the factor RUS is located on the linkage group XIX. We managed to develop 3 valid STS markers for fine mapping of the locus RUS. We mapped, with 1429 individuals, our STS markers, E1M4-1S, E6M5-1S and E21M18- 1S respectively at 8.1, 30.3 and 9.3 cM of RUS. However, it still necessary to improve the other STS markers which not segregate in the progenies. It will allow to improve the precision of the genetic map in this place and to obtain markers enough close to facilitate the screening of a BAC library developed elsewhere

Published
2005

Catalog

Books, media, physical & digital resources
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