Selection of candidate genes in garden roses of the 18th and 19th centuries and development of a data processing strategy to study their diversity
Sélection de gènes candidats chez des rosiers des XVIIIe et XIXe siècles et mise en place d'une stratégie de traitement des données permettant l'étude de leur diversité
Résumé
This report is part of the FloRHiGe project and more particularly the diversity study of candidate genes of roses which were selected during the 18th and 19th centuries, period when rose breeding was abundant. This report focused on the reflections and the strategies organized upstream to the diversity study of candidate genes. Its aim is to explain the choice of these genes and to develop the strategy of data processing organized. Ten candidate genes were selected for their role in the determinism of interest characters. Then a strategy of primers creation was developed to amplify in a specific way the genes while respecting constraints which were identified and ranked. The data processing on Galaxy allowed us to obtain clean mapped reads of good quality. The reflection concerning the choice of the parameters to be fixed for the quality trimming served to realize a compromise between the preservation of the poor quality bases and the loss of information due to the deletion of these. A method of sliding window was retained. The mapping software was chosen in a reasoned way by watching the good management of indels and SNP’s positions. Finally, an Excel® code was created for the reads assembly, the elimination of the sequencing errors and the haplotypes countig.
Ce mémoire s’inscrit dans le projet FloRHiGe et plus particulièrement sur l’étude de la diversité de gènes candidats chez des rosiers sélectionnés aux XVIIIe et XIXe siècles, période où la création variétale fut foisonnante. Ce rapport s’est focalisé sur les réflexions et stratégies mises en place en amont de l’étude de la diversité génétique de gènes candidats. Son objectif est d’expliquer le choix de ces derniers et de développer la stratégie de traitement des données mise en place. Dix gènes candidats ont été retenus pour leur rôle dans le déterminisme de caractères d’intérêt. Une stratégie de création d’amorces a alors été élaborée afin d’amplifier de façon spécifique les gènes tout en veillant à respecter des contraintes qui ont été identifiées et hiérarchisées. Le traitement des données sur Galaxy a permis d’obtenir des reads mappés propres et de bonne qualité. La réflexion concernant le choix des paramètres à fixer pour le quality trimming a servi à réaliser un compromis entre la conservation des bases de mauvaise qualité et la perte d’informations due à la suppression de celles-ci. Une méthode de fenêtre glissante a été retenue. Le logiciel de mapping utilisé a été choisi de façon raisonnée en veillant à la bonne gestion des indels et de la position des SNP. Enfin, un code Excel® a été mis en œuvre pour le contigage des reads, l’élimination des erreurs de séquençage et le dosage d’haplotypes.
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Sciences agricoles
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