Thèse soutenue

Contribution des stratégies de sélection génomique et phénomique aux programmes d'amélioration génétique de l'abricotier (Prunus armeniaca L.) pour quelques traits d'intérêt

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Auteur / Autrice : Mariem Nsibi
Direction : Jean-Luc RegnardJean-Marc AudergonChristopher Sauvage
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Génétique et amélioration des plantes
Date : Soutenance le 09/06/2021
Etablissement(s) : Montpellier, SupAgro
Ecole(s) doctorale(s) : Biodiversité, Agriculture, Alimentation, Environnement, Terre, Eau
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Génétique et amélioration des fruits et légumes
Jury : Président / Présidente : Jacques David
Examinateurs / Examinatrices : Jean-Luc Regnard, Jean-Marc Audergon, Jacques David, Eric Duchêne, David Chagné, Laurence Moreau, Elisabeth Dirlewanger, Laurent Bouffier
Rapporteurs / Rapporteuses : Eric Duchêne, David Chagné

Résumé

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L'adossement de l'amélioration génétique des espèces animales et végétales aux progrès technologiques a permis l'avènement de stratégies récentes de sélection s'appuyant sur des données à haut-débit. Le progrès génétique résultant, sous-tendu par l'étude de l'architecture génétique des caractères d'intérêt agronomique, permet désormais un changement de paradigme pour substituer à une démarche de caractérisation des candidats à la sélection une démarche de prédiction de leur réponse à la variation environnementale.Ainsi, la sélection génomique (SG) fondée sur la contribution de plusieurs dizaines de milliers de marqueurs couvrant tout le génome a révolutionné les programmes de sélection, en surmontant le problème de l'héritabilité manquante rencontré dans les stratégies de sélection assistées par marqueurs qui s'appuient sur les locus impliqués dans la variation de caractères quantitatifs (QTL), préalablement détectés par analyse de liaison génétique ou par des études d'association pangénomiques (GWAS). Certaines limites de la SG ont récemment ouvert la voie à la sélection phénomique (SP) qui, en se basant sur la spectroscopie infrarouge, semble offrir une alternative potentiellement aussi efficace et moins coûteuse que la SG.Dans cette perspective, cette thèse s'inscrit dans l'objectif d'évaluer le potentiel de ces avancées scientifiques et technologiques dans les programmes de sélection de l'abricotier Prunus armeniaca. Chez cette espèce fruitière, les méthodes conventionnelles se heurtent à diverses limites biologiques et à la longueur des cycles de sélection, qui freinent le progrès génétique. En corollaire, le recours aux données à large échelle s'inscrit dans l'ambition d'accélérer le gain génétique par unité de temps et créer des variétés performantes afin de répondre aux attentes des différents acteurs du secteur abricot. Dans cette perspective, nous avons évalué la performance des modèles de SG et SP en termes de précision de prédiction des caractères agronomiques. Ce travail s'est appuyé sur une population biparentale en pseudo-F1 (Goldrich × Moniqui) et sur une collection de ressources génétiques présentant un large panel de diversité, pour laquelle de nombreuses données phénotypiques étaient disponibles.Pour répondre aux objectifs de la thèse, une stratégie de validation croisée a été utilisée afin de prédire des caractères d'intérêt tels que la qualité des fruits, la phénologie (dates de floraison et de maturité) et la sensibilité aux maladies. Nos résultats ont souligné l'intérêt des approches de SG et de SP pour cet ensemble de caractères présentant des architectures génétiques contrastées. Également, nous avons proposé des scénarios d'optimisation des approches de SG et SP en nous appuyant sur la pondération des modèles de prédiction par le biais de la valorisation de l'information apportée par l'architecture génétique des caractères sous investigation. De surcroît, nous avons évalué une stratégie de prédiction multivariée reposant sur des caractères proxy pour prédire des caractères focaux coûteux et difficiles à mesurer. L'implémentation pratique de ces approches dans les programmes de sélection est discutée et les contributions respectives de la SG et la SP sont évaluées.