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Blanc, Guylaine (2006) Selection assistee par marqueurs (sam) dans un dispositif multiparental connecte - application au maÏs et approche par simulations. Doctorat Génétique quantitative, INAPG 2006INAP0039 p.150.
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Résumé
L’avènement des marqueurs moléculaires dans les années 80 a ouvert de nouvelles perspectives
pour l’identification de locus impliqués dans la variation de caractères quantitatifs (QTL). De
nombreuses études, notamment théoriques, ont montré que l’utilisation en sélection des
marqueurs associés aux QTL (la Sélection Assistée par Marqueurs, SAM) pourrait permettre un
gain d’efficacité par rapport à la sélection conventionnelle. En génétique végétale, la plupart des
expériences de détection de QTL sont réalisées dans des populations issues du croisement entre
deux lignées pures. Ainsi, beaucoup de moyens se retrouvent concentrés sur une base génétique
étroite. Pourtant la probabilité de détecter des QTL est plus importante dans des populations
avec une base génétique large, impliquant plus de deux parents car la diversité génétique est plus
importante. Dans un contexte multiparental, le cas des populations multiparentales connectées,
c'est-à-dire issues de croisements ayant un des parents en commun, présente un intérêt majeur
puisque les connexions entre populations permettent pour un effectif global donné d’augmenter
la puissance de détection des QTL, de comparer pour chaque QTL l’intérêt relatif de plusieurs
allèles, et d’étudier leurs éventuelles interactions avec le fonds génétique. En termes de SAM, on
peut penser que les marqueurs seront particulièrement intéressants dans un tel contexte pour
diriger les croisements entre individus, afin de contrôler les recombinaisons entre les différents
génomes parentaux et d’aider à la sélection d’individus qui cumulent les allèles favorables
provenant des différents parents de départ.
Aussi l’objectif de ce programme est-il de valider l’intérêt d’un schéma de SAM dans un dispositif
multiparental connecté.
Un croisement diallèle entre quatre lignées de maïs a permis de générer 6 populations de 150
plantes F2 chacune. La détection de QTL sur ce dispositif de 900 individus a été réalisée pour
différents caractères grâce à MCQTL qui permet de prendre en compte les connexions entre
populations. La comparaison des QTL détectés population par population et ceux détectés sur le
dispositif complet en prenant en compte les connexions ou non, montre que l’analyse globale du
dispositif en prenant en compte les connexions entre populations permet un gain de puissance
substantiel et conduit à une meilleure précision de la localisation des QTL. A partir de ces
résultats nous avons mis en place trois cycles de sélection sur marqueurs dans deux schémas
présentant des objectifs distincts : i. obtenir un matériel plus précoce, pour le premier ii.
augmenter le rendement tout en conservant une humidité des grains constante à la récolte pour le
second. Pour pouvoir suivre la transmission des allèles parentaux aux QTL au cours des
générations, un programme de calcul de probabilités d’identité par descendance adapté au
dispositif à été développé. L’évaluation expérimentale du progrès génétique nous a permis de
mettre en évidence, après 3 cycles de sélection, un gain significatif de précocité de 3 jours pour le
schéma floraison et un gain significatif de 3.2 quintaux de rendement pour le schéma rendement.
Parallèlement, nous avons comparé par simulation différents schémas de sélection, en nous
basant sur le dispositif expérimental mis en place (nombre et effet des QTL, h² …). Nos résultats
indiquent que la sélection dans un dispositif multiparental permet d’obtenir un progrès génétique
supérieur à celui obtenu dans des populations biparentales considérées indépendamment, en
particulier lorsque l’héritabilité est faible et la sélection réalisée avec des marqueurs. La SAM s’est
avérée supérieure à la sélection phénotypique pour un modèle génétique où les allèles favorables
étaient apportés de façon équivalente par les différentes lignées parentales.
L’intérêt d’un schéma multiparental connecté est donc ici mis en avant tant pour la détection de
QTL que pour la SAM. Plusieurs perspectives de recherche restent encore à explorer, mais ces
résultats ouvrent d’intéressantes perspectives pour l’application de la SAM dans des programmes
de sélection.
| Type d'EPrint: | Thèse (Doctorat) |
|---|---|
| Directeur de Mémoire: | Charcosset, A. |
| Date: | Juin 2006 |
| Jury de Mémoire: | Gallais, A. et Bernardo, R. et Charmet, G. et Courtois, B. et Desbons, P. et Ragot, M et Moreau, L. |
| Ecole Doctorale: | ED 435 AGRICULTURE, ALIMENTATION, BIOLOGIE, ENVIRONNEMENTS ET SANTE |
| Discipline: | Génétique quantitative |
| Fonds: | INAPG |
| Institution: | INAPG |
| Sujets: | 8. Sciences de la terre et génie de l'environnement |
| Mots-clés libres: | Maïs, Zea mays, Sélection Assistée par Marqueurs (SAM), Quantitative Trait Locus (QTL), Epistasie, Optimisation des croisements., Maize, Zea mays, Marker Assisted Selection (MAS), Quantitative Trait Locus (QTL), Epistasis, Cross optimization. |
| Code ID: | 3478 |
| Déposé par : | Nadine Pontal |
| Déposé le : | 28 Février 2008 |
Table des Matières
INTRODUCTION 1
CHAPITRE I - CARTOGRAPHIE GENETIQUE ET DETECTION DE QTL 8
I.Présentation du dispositif : - 8
II.Connected Populations for Detecting QTL and Testing for Epistasis - 13
Abstract - 14
Introduction - 15
Material and methods - 18
Plant material and experimental design - 18
Genetic map - 18
Agronomic data analyses - 19
QTL detection - 19
Epistasis test - 23
QTL-by-genetic-background interactions - 23
QTL-by-QTL interactions - 24
Results - 26
Genetic map - 26
Agronomic results - 26
QTL detection and comparison across analyses - 27
Epistasis - 29
Discussion - 32
LITERATURE CITED - 39
IV. Conclusion : - 43
CHAPITRE II – MISE EN PLACE EXPERIMENTALE DE LA SELECTION 44
I. Matériel et méthode : - 44
1. Objectifs de sélection et démarche : - 44
2. Première étape – sélection des individus : - 45
a. Choix des marqueurs pour suivre les QTL : - 46
b. Vérification du marquage moléculaire en fonction du pedigree : - 47
c. Suivi de « génotypes complets » : - 48
3. Deuxième étape – sélection des couples : - 51
a. Principe du choix : - 51
b. Gestion des croisements : - 52
4. Mise en place expérimentale des cycles de sélection : - 53
a. Les QTL utilisés: - 53
QTL utilisés lors du 1er cycle de sélection : - 53
QTL utilisés lors du 2ème au 4ème cycle de sélection : - 54
b. Mise en place de la sélection – 1er cycle : - 55
c. 2ème, 3ème et 4ème cycles de sélection : - 56
5. Evaluation du progrès génétique : - 57
a. Matériel évalué : - 57
b. Lieux et plans d’essais : - 57
6. Évaluation du potentiel de création variétale : - 58
7. Analyse des résultats de PG : - 59
a. Calcul de caractères composites : - 59
b. Analyses des données agronomiques : - 59
Analyses préliminaires - 59
Analyses individuelles des essais : - 60
Analyse conjointe des essais - 61
c. Calcul des valeurs prédites aux QTL et du progrès génétique attendu : - 62
d. Evolution des fréquences alléliques : - 63
e. Calcul de la taille efficace : - 64
II. Résultats : - 64
1. Les QTL utilisés pour la sélection : - 64
a. QTL détectés par régression multiple et utilisés lors du 1er cycle : - 64
b. Choix des QTL pour les cycles de sélection suivants : - 65
c. Suivi des QTL : - 66
Choix des marqueurs - 66
Marquage moléculaire - 66
2. Les génotypes sélectionnés et les croisements réalisés : - 67
a. 1er cycle : - 67
b. 2ème cycle : - 68
c. 3ème cycle : - 69
3. Évolution génétique du matériel : - 71
a. Pedigree et taille efficace : - 71
b. Evolution de la valeur génétique associée aux marqueurs : - 73
c. Evolution des fréquences alléliques : - 74
Floraison : - 74
Rendement : - 75
4. Résultats des analyses agronomiques des essais de progrès génétique : - 76
a. Analyses individuelles : - 76
Campagne 2004 – PG I : - 76
Campagne 2005 – PG II : - 77
b. Corrélations entre caractères : - 77
c. Corrélations entre essais et interaction GxE : - 78
d. Evolution des performances : - 79
Quelques individus remarquables - 79
e. Progrès génétiques attendus et observés : - 80
Floraison : - 80
Rendement : - 80
f. Corrélations entre valeurs observées et prédites : - 82
Corrélation valeur prédite sur les QTL et valeur phénotypique observée - 83
III. Conclusion partielle : - 85
Réponse à la sélection - 85
Limites à cette étude expérimentale - 87
CHAPITRE III – UN DISPOSITIF MULTIPARENTAL CONNECTE POUR LA SAM :
ETUDE PAR SIMULATIONS 88
Connected multiparental populations for Marker-Assisted Selection: a simulation study - 89
Abstract - 90
Introduction - 91
Models and methods - 93
Results - 99
Discussion and perspectives - 106
References - 111
Conclusion partielle - 114
CHAPITRE III – DISCUSSION GENERALE ET PERSPECTIVES 116
REFERENCES BIBLIOGRAPHIQUES 138
ANNEXES 151
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