89 research outputs found

    Regulation of the ovulation rate in female mammals : example of proliflcity genes in sheep

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    Sheep provides an interesting model to study ovulation rate control, as this species is associated with a wide genetic variability of its ovulation rate, and hence of the size of its litter. This variability has been shown in numerous cases to be due to the mutation of a single gene. To date, seven mutations have been identified in three different genes: BMP15, GDF9 and BMPR-IB. These three genes belong to the same regulatory pathway involving BMPs (Bone Morphogenetic Proteins), whose role in ovarian development was so far unsuspected. The analysis of these natural ovine mutants demonstrated that certain proteins of the BMP family play a dual role, first as key promoters of early ovarian folliculogenesis and afterwards as inhibitors of its hormone-dependent differentiation. Identifying all the mutations uncovered may confirm the exceptional role of the “BMP system”, or reveal new genes involved in ovulation rate control in female mammals.Le mouton peut être considéré comme une espèce modèle pour l'étude du contrôle du taux d'ovulation. En effet, cette espèce présente une grande variabilité génétique du taux d'ovulation et donc, de la taille des portées. Dans de nombreux cas, il a été montré que cette variabilité était due à la mutation d'un seul gène. À ce jour, sept de ces mutations ont été identifiées: elles affectent trois gènes, BMP15, GDF9 et BMPR-IB. Ces trois gènes font partie d'une même voie de régulation par les BMP (bone morphogenetic proteins) dont le rôle ovarien était insoupçonné. L'analyse de mutations naturelles a démontré que certaines protéines de la famille des BMP avaient une double action, étant d'abord indispensables au développement précoce du follicule ovarien et inhibant ensuite sa différenciation hormono-dépendante. L'identification de l'ensemble des mutations mises en évidence devrait permettre de vérifier le rôle exceptionnel de ce « système BMP » ou d'identifier d'autres gènes clés du contrôle de leur taux d'ovulation par les femelles des mammifères

    Regulation of ovulation rate in mammals: contribution of sheep genetic models

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    Ovarian folliculogenesis in mammals from the constitution of primordial follicles up to ovulation is a reasonably well understood mechanism. Nevertheless, underlying mechanisms that determine the number of ovulating follicles were enigmatic until the identification of the fecundity genes affecting ovulation rate in sheep, bone morphogenetic protein-15 (BMP-15), growth and differentiation factor-9 (GDF-9) and BMP receptor-1B (BMPR-1B). In this review, we focus on the use of these sheep genetic models for understanding the role of the BMP system as an intra-ovarian regulator of follicular growth and maturation, and finally, ovulation rate

    Expressed sequence tags for genes: a review

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    Expressed sequence tags (ESTs) are partial sequences from the extremities of complementary DNA (CDNA) resulting from a single pass sequencing of clones from cDNA libraries, and different ESTs can be obtained from one gene. Sequence information from ESTs can be used for deciphering the function and the organisation of the genome. From a functional viewpoint, they allow the determination of the expression profiles of genes in any particular tissue, in different conditions or status, and thus the identification of regulated genes. In order to identify genes involved in particular processes one can select a specific group of mRNAs. For such a selection, classical techniques include subtraction or differential screening and new techniques, using polymerase chain reaction (PCR) amplification, are now available. For studies on the organisation of the genome the main use of ESTs is the determination of chromosomal localisation of the corresponding genes using a somatic hybrid cell panel. This chromosomal localisation information is needed to identify genes or quantitative trait loci, according to the ’positional candidate’ approach. ESTs also contribute to comparative genetics and they can help to decipher gene function by comparison between species, even genetically distant ones. Thus, combining sequence, functional and localisation data, ESTs contribute to an integrated approach to the genome.Les « étiquettes » correspondent aux séquences des extrémités des ADN complémentaires, obtenues de manière systématique à partir d’une seule réaction de séquençage. Cependant, à partir d’un seul gène plusieurs étiquettes différentes peuvent être obtenues : celles qui correspondent aux deux extrémités de l’ADN complémentaire, aux ADN complémentaires de tailles différentes synthétisés à partir d’un même ARN messager, et aux différents ARN messagers issus d’une même séquence d’ADN génomique. L’identification des gènes correspondants est faite par comparaison avec les séquences nucléiques ou protéiques contenues dans les bases de données publiques (GenBank ou EMBL, SwissProt), en utilisant des logiciels d’alignement automatique tels que FASTA ou BLAST. Les séquences annotées des étiquettes sont stockées dans une base de données particulière, dbEST, et soumises régulièrement à des tests de comparaison avec les bases de données citées. En raison de la présence d’une longue région non codante à l’extrémité 3’ des ARN messagers, les étiquettes de l’extrémité 3’ sont souvent non informatives. La comparaison des étiquettes entre elles permet d’essayer de regrouper celles qui peuvent appartenir à un même gène et de déterminer ainsi une séquence consensus, plus longue et donc plus informative. Au niveau fonctionnel, les étiquettes permettent d’établir les profils d’expression des gènes d’un tissu donné dans différentes situations physiologiques ou expérimentales et donc d’identifier les gènes qui sont régulés. Ces profils sont établis en utilisant les étiquettes pour mesurer la fréquence des différents ADNc dans une génothèque préparée à partir de ce tissu dans les différentes conditions étudiées. Dans une nouvelle stratégie, la SAGE (Serial Analysis of Gene expression), des étiquettes d’une dizaine de nucléotides sont collectées, mises bout à bout et séquencées en série, ce qui permet d’accélérer l’acquisition de ces profils d’expression. Une autre approche est basée sur l’hybridation d’un grand nombre de clones déposés sur une même membrane en nylon «filtres haute densité », ou, dans un format miniature, sur une lame de verre, « microarrays». Pour identifier les gènes impliqués dans des processus bien définis, différentes stratégies de soustraction ou de comparaison permettent de sélectionner une population particulière d’ARN messagers ; les techniques les plus récentes utilisent l’amplification par PCR. Au niveau de l’organisation du génome, les étiquettes contribuent au développement de la cartographie génique : les gènes correspondants sont localisés en utilisant un panel d’hybrides somatiques, les amorces nécessaires pour amplifier l’ADN des hybrides sont choisies grâce aux informations de séquence fournies par les étiquettes. Cette information de localisation chromosomique est indispensable pour identifier les gènes responsables des caractères étudiés par une stratégie de gène candidat positionnel. L’utilisation d’étiquettes d’une autre espèce peut également permettre d’effectuer ces localisations et donc de développer des cartes comparées entre espèces qui mettent en évidence une certaine conservation de l’organisation des gènes sur les chromosomes. Enfin, la conservation des gènes n’est pas limitée à la séquence et à l’organisation : grâce aux étiquettes, des analogies fonctionnelles de gènes appartenant à des espèces génétiquement éloignées ont été décrites et sont recherchées systématiquement pour identifier la fonction des gènes. Ainsi, en permettant de combiner des données de séquence, d’expression et de localisation chromosomique, les étiquettes participent au développement d’une approche intégrée du génome

    Segregation of a major gene influencing ovulation in progeny of Lacaune meat sheep

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    Inheritance of the ovulation rate (OR) in the Lacaune meat breed was studied through records from a small nucleus of 36 hyper-prolific ewes screened on farms on the basis of their natural litter size, and from progeny data of three selected Lacaune sires. These sires were chosen at the AI centre according to their breeding values estimated for the mean and the variability of their daughters' litter size. Non-carrier Lacaune dairy ewes were inseminated to produce 121 F1 daughters and 27 F1 sons. Twelve sons (four from each sire) were used in turn to inseminate non-carrier Lacaune dairy ewes providing 260 BC progeny ewes. F1 and BC progeny were brought from private farms and gathered after weaning on an experimental farm where ovulation rates were recorded in the first and second breeding seasons. With an average of 6.5 records each, the mean OR of hyper-prolific ewes was very high (5.34), and 38.4% of records showed a rate of 6 or more. F1 data showed high repeatability of OR (r = 0.54) within ewe, with significant variability among ewes. High OR (≥ 4) were observed in each family. A segregation analysis provided a significant likelihood ratio and classified the three founders as heterozygous. BC ewes also displayed high repeatability of OR (r = 0.47) and the mean OR varied considerably between families (from 1.24 to 1.78). Seven of the 12 BC families presented high-ovulating ewes (at least one record ≥ 4) and segregation analysis yielded a highly significant likelihood ratio as compared to an empirical test distribution. The high variability of the mean ovulation rate shown by a small group of daughters of BC ewes inseminated by putative carrier F1 rams, and the very high ovulation rate observed for some of these ewe lambs, confirmed the segregation of a major gene with two co-dominant alleles borne by an autosome. The difference between homozygous non-carriers and heterozygous ewes was about one ovulation on the observed scale and 2.2 standard deviations on the underlying scale

    Identification d'un gène majeur influençant le taux d'ovulation en race ovine Lacaune

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    TOULOUSE3-BU Sciences (315552104) / SudocSudocFranceF
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