Population genomics of picophytoplankton unveils novel chromosome hypervariability

Tiny photosynthetic microorganisms that form the picoplankton (between 0.3 and 3 mm in diameter) are at the base of the food web in many marine ecosystems, and their adaptability to environmental change hinges on standing genetic variation. Although the genomic and phenotypic diversity of the bacterial component of the oceans has been intensively studied, little is known about the genomic and phenotypic diversity within each of the diverse eukaryotic species present. We report the level of genomic diversity in a natural population of Ostreococcus tauri (Chlorophyta, Mamiellophyceae), the smallest photosynthetic eukaryote. Contrary to the expec- tations of clonal evolution or cryptic species, the spectrum of genomic polymorphism observed suggests a large panmictic population (an effective population size of 1.2 × 107) with pervasive evidence of sexual reproduction. De novo assemblies of low-coverage chromosomes reveal two large candidate mating-type loci with suppressed recom- bination, whose origin may pre-date the speciation events in the class Mamiellophyceae. This high genetic diversity is associated with large phenotypic differences between strains. Strikingly, resistance of isolates to large double- stranded DNA viruses, which abound in their natural environment, is positively correlated with the size of a single hypervariable chromosome, which contains 44 to 156 kb of strain-specific sequences. Our findings highlight the role of viruses in shaping genome diversity in marine picoeukaryotes

Analyse du méthylome chez l'embryon de poulet par séquençage haut-débit

Investigating the molecular causes of phenotypic variations observed in farmed species usually involves thestudy of the variability in the DNA sequence. Recently, many studies have described the important role of theenvironment in the regulation of gene expression, particularly through epigenetic mechanisms. In order tocharacterize one of these epigenetic marks in chicken, DNA methylation, we have used 8 embryos (4 males and4 females) from the reciprocal cross of two lines. We developed a bioinformatic analysis pipeline to analyzemethylation marks from high-throughput sequencing. We have observed a lower methylation rate in thepromoter regions than within the genes and intergenic regions. Thanks to the transcriptomic data also availableon these embryos, we have shown that the gene expression level was higher when the promoter regions werepoorly methylated, and vice versa. The possible interaction of the genetic background or sex with themethylation level and the link with expression level in these 8 embryos is being analyzed. These analyses will beextended as part of the ANR ChickStress project, which studies the methylome response to changes intemperature and the use of a low-energy diet in chicken.L'étude des causes moléculaires des variations phénotypiques observées chez les espèces d’élevage passegénéralement par l'analyse de la variabilité de la séquence d’ADN. Récemment, de nombreuses études décriventle rôle important de l’environnement dans la régulation de l’expression des gènes, notamment via desphénomènes épigénétiques. Afin de caractériser une des marques épigénétiques chez le poulet, la méthylation del'ADN, un dispositif de 8 embryons (4 mâles et 4 femelles) issus du croisement réciproque de deux lignées a étéutilisé. À partir d'une technique d'analyse par séquençage à haut-débit des marques de méthylation, un pipelined’analyse bioinformatique a été développé. Un taux de méthylation plus faible dans les régions promotrices quedans les régions géniques et intergéniques a été observé. Grâce aux données transcriptomiques égalementdisponibles sur ces embryons, nous avons confirmé que le niveau d’expression des gènes est plus fort quand lesrégions promotrices sont peu méthylées, et inversement. La possible interaction du fond génétique ou du sexeavec le niveau de méthylation, et son lien avec les niveaux d’expression chez les 8 embryons est en coursd’analyse. Ces analyses vont être étendues dans le cadre du projet ANR ChickStress qui étudie la réponse duméthylome à des variations de température et à l’utilisation d’un aliment de faible valeur énergétique chez lapoule

Les systèmes d’informations transversaux multi‑espèces

National audienceLe Cati Sicpa (systèmes d’informations et calcul pour le phénotypage animal) met en place des outils informatiques multi‑espèces. Ainsi, pour répondre à la réglementation et aux engagements de la charte sanitaire de l’Inra, le système d’informations sanitaire est déployé dans les Unités Expérimentales ; la description et l’utilisation des aliments par les animaux peuvent s’enregistrer dans le système d’informations alimentation ; les nombreuses données collectées sur les parcelles sont centralisées dans le système d’informations parcelle. De plus, les systèmes d’informations espèces développés par le Cati sont en lien avec l’outil eSIToul Barcode pour une gestion homogène des échantillons biologiques. Quelle que soit l’espèce, les agents des Unités Expérimentales disposent donc d’outils cohérents permettant une gestion centralisée et sécurisée de leurs données

Local Score Based Method On Pool-Sequenced Behavior-Divergent Quail Lines Precisely Detected Selection Signatures Related To Autism

absen

Genome-wide study of structural variants in bovine Holstein, Montbéliarde and Normande dairy breeds

High-throughput sequencing technologies have offered in recent years new opportunities to study genome variations. These studies have mostly focused on single nucleotide polymorphisms, small insertions or deletions and on copy number variants. Other structural variants, such as large insertions or deletions, tandem duplications, translocations, and inversions are less well-studied, despite that some have an important impact on phenotypes. In the present study, we performed a large-scale survey of structural variants in cattle. We report the identification of 6,426 putative structural variants in cattle extracted from whole-genome sequence data of 62 bulls representing the three major French dairy breeds. These genomic variants affect DNA segments greater than 50 base pairs and correspond to deletions, inversions and tandem duplications. Out of these, we identified a total of 547 deletions and 410 tandem duplications which could potentially code for CNVs. Experimental validation was carried out on 331 structural variants using a novel high-throughput genotyping method. Out of these, 255 structural variants (77%) generated good quality genotypes and 191 (75%) of them were validated. Gene content analyses in structural variant regions revealed 941 large deletions removing completely one or several genes, including 10 single-copy genes. In addition, some of the structural variants are located within quantitative trait loci for dairy traits. This study is a pan-genome assessment of genomic variations in cattle and may provide a new glimpse into the bovine genome architecture. Our results may also help to study the effects of structural variants on gene expression and consequently their effect on certain phenotypes of interest

Accounting for Linkage Disequilibrium in genome scans for selection without individual genotypes: the local score approach

Detecting genomic footprints of selection is an important step in the understanding of evolution. Accounting for linkage disequilibrium in genome scans increases detection power, but haplotype-based methods require individual genotypes and are not applicable on pool-sequenced samples. We propose to take advantage of the local score approach to account for linkage disequilibrium in genome scans for selection, cumulating (possibly small) signals from single markers over a genomic segment, to clearly pinpoint a selection signal. Using computer simulations, we demonstrate that this approach detects selection with higher power than several state-of-the-art single marker, windowing or haplotype-based approaches. We illustrate this on two benchmark data sets including individual genotypes, for which we obtain similar results with the local score and one haplotype-based approach. Finally, we apply the local score approach to Pool-Seq data obtained from a divergent selection experiment on behavior in quail, and obtain precise and biologically coherent selection signals: while competing methods fail to highlight any clear selection signature, our method detects several regions involving genes known to act on social responsiveness or autistic traits. Although we focus here on the detection of positive selection from multiple population data, the local score approach is general and can be applied to other genome scans for selection or other genome-wide analyses such as GWAS

AgroDataRing: Une infrastructure partagée et mutualisée pour le stockage longue durée

National audienceLes communautés scientifiques se trouvent aujourd’hui confrontées à un changement de paradigme autour de la gestion des données, nécessitant une meilleure gestion du cycle de vie des données avec notamment leur traitement et intégration, et leur partage. À la suite du chantier « Data Partage » lancé dès 2012 à l’Inra, le groupe de travail « e-infra Storage » a initié en 2016 une réflexion collective autour des besoins de l’Institut en matière de dispositif de stockage des données patrimoniales scientifiques qui a abouti à la co-construction d’une infrastructure partagée et mutualisée : AgroDataRing

AgroDataRing: Une infrastructure partagée et mutualisée pour le stockage longue durée

Les communautés scientifiques se trouvent aujourd’hui confrontées à un changement de paradigme autour de la gestion des données, nécessitant une meilleure gestion du cycle de vie des données avec notamment leur traitement et intégration, et leur partage. À la suite du chantier « Data Partage » lancé dès 2012 à l’Inra, le groupe de travail « e-infra Storage » a initié en 2016 une réflexion collective autour des besoins de l’Institut en matière de dispositif de stockage des données patrimoniales scientifiques qui a abouti à la co-construction d’une infrastructure partagée et mutualisée : AgroDataRing