"Luzerne -- G\u00E9n\u00E9tique" . . . "Th\u00E8ses et \u00E9crits acad\u00E9miques" . "G\u00E8nes de symbiose" . "D\u00E9tection de g\u00E8nes coadapt\u00E9s par analyse pang\u00E9nomique de signatures de s\u00E9lection \u00E9pistatique, application chez la l\u00E9gumineuse mod\u00E8le Medicago truncatula" . "S\u00E9lection \u00E9pistatique" . "D\u00E9tection de g\u00E8nes coadapt\u00E9s par analyse pang\u00E9nomique de signatures de s\u00E9lection \u00E9pistatique, application chez la l\u00E9gumineuse mod\u00E8le Medicago truncatula" . "Adaptation by natural selection is central to the evolution of species. By targeting differences in survival and/or reproduction of individuals according to changes in the environment, selection filters genetic variants in populations. Extremely conserved genes are subjected to purifying selection which eliminates deleterious mutations, while other more polymorphic genes will carry positively selected mutations in a certain environmental context. For more than 20 years, modeling in population genetics and the emergence of sequencing technologies allowing the identification of genetic variants at the genome level (e.g. Single Nucleotide Polymorphisms - SNP) have allowed the development of numerous statistical methods analyzing polymorphism to identify genes or regions of the genome presenting selection signatures, while taking into account the other evolutionary forces (genetic drift, gene flow) influencing this polymorphism. However, they test the selection hypothesis independently at each locus and do not allow the interaction between the alleles of genes to be explored as a potential target for epistatic selection. Still, quantitative genetics and modern biology unquestionably show that genes are not functionally independent entities, but that they are interacting elements in larger networks allowing the expression of biological characteristics. The purpose of this thesis is to propose a new statistical test which makes it possible to identify epistatic selection signatures, therefore coadapted genes, on the basis of linkage disequilibrium (DL) using SNP markers. In the first part, we describe the proposed statistics, Trv and TcorPC1v, which compare pairs of SNPs or genomic regions. They are based on recent work showing that the correlation coefficient (r), strongly influenced by the genetic structure of populations and the degree of genetic similarity between individuals, must be corrected (rv) by the relationship matrix between individuals (V). Coupled with intensive calculations, simulations of genome-wide SNP data in structured populations have made it possible to demonstrate that Trv and TcorPC1v follow a Student distribution t(n-2), greatly reduce noisy DL background generated by non-selective evolutionary forces, and show good detection power. In a second part, we use the \\\"Genome-Wide Epistatic Selection Scan\\\" (GWESS) approach in the model plant Medicago truncatula, where a candidate gene is used as bait to calculate its correlation with all the other genes in the genome. Following the identification of an epistatic selection signature between MtSUNN and MtCLE02, coding respectively for a receptor and a signaling peptide, a proof of concept is provided by the experimental demonstration (collaboration) that MtCLE02 has a MtSUNN-dependent negative role on nodulation. The GWESS approach applied to SNP data in humans shows an epistatic selection signature between the SLC24A5 and EDAR genes, involved in skin pigmentation and the development of ectodermal organs (hair, teeth).[...]" . "L'adaptation par s\u00E9lection naturelle est centrale dans l'\u00E9volution des esp\u00E8ces. En ciblant les diff\u00E9rences de survie et/ou de reproduction des individus en fonction des changements de l'environnement, la s\u00E9lection filtre les variants g\u00E9n\u00E9tiques dans les populations. Les g\u00E8nes extr\u00EAmement conserv\u00E9s sont soumis \u00E0 la s\u00E9lection purifiante qui \u00E9limine les mutations d\u00E9l\u00E9t\u00E8res, alors que d'autres g\u00E8nes plus polymorphes porteront des mutations positivement s\u00E9lectionn\u00E9es dans un certain contexte environnemental. Depuis plus de 20 ans, la mod\u00E9lisation en g\u00E9n\u00E9tique des populations et l'\u00E9mergence de technologies de s\u00E9quen\u00E7age acc\u00E9l\u00E9rant l'identification de variants g\u00E9n\u00E9tiques \u00E0 l'\u00E9chelle du g\u00E9nome (e.g. les Single Nucleotide Polymorphisms - SNP) ont permis le d\u00E9veloppement de nombreuses m\u00E9thodes statistiques analysant le polymorphisme pour identifier des g\u00E8nes ou r\u00E9gions du g\u00E9nome pr\u00E9sentant des signatures de s\u00E9lection, tout en tenant compte des autres forces \u00E9volutives (d\u00E9rive g\u00E9n\u00E9tique, flux g\u00E9niques) influen\u00E7ant ce polymorphisme. Cependant, elles testent l'hypoth\u00E8se de s\u00E9lection ind\u00E9pendamment sur chaque locus et ne permettent pas d'explorer l'interaction entre les all\u00E8les des g\u00E8nes comme cible potentielle de la s\u00E9lection \u00E9pistatique. Or, la g\u00E9n\u00E9tique quantitative et la biologie moderne montrent indiscutablement que les g\u00E8nes ne sont pas des entit\u00E9s fonctionnellement ind\u00E9pendantes, mais qu'ils sont des \u00E9l\u00E9ments interagissant dans des r\u00E9seaux plus vastes permettant l'expression des caract\u00E9ristiques biologiques. Cette th\u00E8se a pour objectif de proposer un nouveau test statistique qui permet d'identifier des signatures de s\u00E9lection \u00E9pistatique, donc des g\u00E8nes coadapt\u00E9s, sur la base du d\u00E9s\u00E9quilibre de liaison (DL) \u00E0 l'aide de marqueurs SNP. Dans une premi\u00E8re partie, nous d\u00E9crivons les statistiques propos\u00E9es, Trv et TcorPC1v, qui comparent des paires de SNP ou de r\u00E9gions g\u00E9nomiques. Elles sont bas\u00E9es sur des travaux r\u00E9cents montrant que le coefficient de corr\u00E9lation (r), fortement influenc\u00E9 par la structuration g\u00E9n\u00E9tique des populations et l'apparentement des individus, doit \u00EAtre corrig\u00E9 (rv) par la matrice d'apparentement entre les individus (V). Coupl\u00E9es \u00E0 des calculs intensifs, des simulations de donn\u00E9es SNP pang\u00E9nomiques en populations structur\u00E9es ont permis de d\u00E9montrer que Trv et TcorPC1v suivent une distribution de Student t(n-2), r\u00E9duisent fortement le bruit de fond de DL g\u00E9n\u00E9r\u00E9 par les forces \u00E9volutives non s\u00E9lectives, et ont une bonne puissance de d\u00E9tection. Dans une deuxi\u00E8me partie, nous utilisons l'approche de \\\" Genome-Wide Epistatic Selection Scan \\\" (GWESS) chez la plante mod\u00E8le Medicago truncatula, o\u00F9 un g\u00E8ne candidat est utilis\u00E9 comme app\u00E2t pour calculer sa corr\u00E9lation avec tous les autres g\u00E8nes du g\u00E9nome. Suite \u00E0 l'identification d'une signature de s\u00E9lection \u00E9pistatique entre MtSUNN et MtCLE02, codant respectivement pour un r\u00E9cepteur et un peptide de signalisation, une preuve de concept est apport\u00E9e par la d\u00E9monstration exp\u00E9rimentale (collaboration) que MtCLE02 a un r\u00F4le n\u00E9gatif sur la nodulation et d\u00E9pendant de MtSUNN.[...]" . "Text" . "\u00C9s\u00E9quilibre de liaison" . "2020" . "Detection of coadapted genes by genome-wide analysis of epistatic selection signatures, application in the model legume Medicago truncatula" . . . . . . . "Medicago truncatula" . . . "\u00C9tude d'association pang\u00E9nomique" . . . "SNP" . . . .