Génétique évolutive et quantitative offre de formation 2024-2028

Génétique évolutive et quantitative
Master Sciences du vivantParcours Biologie et génétique moléculaire (BGM)

Credits3 crédits

Description

Alors que la génétique Mendélienne a posé les fondements de l’étude de l’hérédité des caractères, elle est cependant limitée à des caractères simples dans lesquels un seul et unique locus est en jeu. Il est cependant évident qu’un grand nombre de caractères ont une variation continue et dans la plupart des cas mesurable. Dans le cadre de ces traits continus, le déterminisme génétique est complexe et leur variance incombe à la génétique (effets additifs mais également non additifs) mais également à l’environnement. L’essor des stratégies de séquençage et la capacité à séquencer systématiquement le génome d’individus d’une grande population (la génomique des populations) a fondamentalement changé nos capacités à étudier et précisément caractériser ces traits complexes.
L’objectif de cette unité d’enseignement est d’introduire les notions essentielles de la génétique quantitative. De nombreux caractères (la taille, la vitesse de croissance…) sont quantitatifs et à variation continue. L’étude théorique et pratique de ces caractères dont l’origine génétique est multifactorielle sera abordée. Tout cela sera replacé dans un contexte d’étude des populations et plus particulièrement de génomique des populations et donc de l’évolution des génomes.

Compétences requises

compréhension et utilisation du vocabulaire de génétique classique

Compétences visées

À la fin de l’UE l’étudiant-e devra être capable :
- Acquérir et maîtriser les notions fondamentales utilisés en génétique quantitative
- Assimiler les stratégies utilisées pour disséquer la variance phénotypique des caractères
- Manipuler et analyser des jeux de données importants
- Explorer l’intérêt des divers organismes modèles en génétique quantitative

Disciplines

  • Biologie des organismes
  • Biologie des populations et écologie

Contacts

Responsable(s) de l'enseignement

Réseau Alumni Unistra
CNRS
INRAE
INSERM
UHA