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Domaine de recherche: Génome du cheval, mécanismes génétiques et épigénétiques de l'activité mitochondriale, miRNA, développement musculo-squelettique.

Amélioration génétique du porc, cartographie de QTL, reproduction, résistance aux maladies

Sélection génomique ; amélioration génétique des bovins ; évaluation des reproducteurs ; analyse d'association ; composition du lait ; santé des bovins ; anomalies génétiques

Domaines d'activité : Schémas de sélection des poissons, en particulier la truite arc en ciel (Oncorhynchus mykiss) mais aussi le bar (Dicentrarchus labrax)

Génomique des interactions hôte (porc)-virus et annotation fonctionnelle des génomes des principales espèces d'élevage.

Domaines de recherche : Analyse de données de génomique haut-débit, principalement transcriptome (microarrays et RNA-seq) : analyse différentielle et inférence de réseaux de gènes. Modèle mixte (linéaire, non linéaire et linéaire généralisé), algorithme EM stochastique, modélisation des variances hétérogènes, analyse de données longitudinales (modélisation de structures de covariance).

J'exerce au sein de PSGEN une activité d'analyse de données concernant divers secteurs (x-omique, biodiversité et structuration génétique des populations, zootechnie). Je suis plus spécialisé dans les analyses factorielles (Analyse en composantes principales, analyse des correspondances, analyse factorielle multiple, coinertie,...).

Mes projets ont pour objectif de mieux comprendre les facteurs environnementaux et génétiques influençant le continuum mère-petit qui se fait via le lait et de décrypter les mécanismes moléculaires associés. Pour cela j’étudie, d’une part, la glande mammaire dont la mise en place joue un rôle clé sur la production laitière, et d’autre part, la composition du lait, élément central de ce continuum.

Mes domaines de recherche sont : réseaux de gènes régulateurs, analyse statistique de données de séquençage à haut-débit (RNA-seq), modèles de mélanges, analyses bayésiennes, approximate Bayesian computation (ABC), analyse de données génomiques et transcriptomiques

Claire Rogel-Gaillard est Directrice scientifique adjointe Agriculture à INRAE et Directrice adjointe Recherche de la graduate school Biosphera de l'Université Paris-Saclay. Elle est membre de l'équipe Génétique, Microbiote, Santé de l'unité GABI (INRAE, AgroParisTech, Université Paris-Saclay).