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Dernière mise à jour : Mai 2018

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UMR GDEC

UMR 1095 Génétique Diversité et Ecophysiologie des Céréales

2. Développement de méthodologies en sélection génomique

Gilles Charmet (coordinateur), S. Bouchet, D. Ly, A. Zidi

Le développement récent des plates-formes de génotypage à haut débit et celui attendu des plateaux de phénotypage commencent à générer une avalanche de données potentiellement utilisable en sélection Il nous faut imaginer à la fois des méthodes et des procédures pour assurer l’exploitation conjointe des données de génotypage et de phénotypage pour identifier les meilleures lignées à croiser, c'est-à-dire celles qui donneront les meilleurs descendants. Cette « breeding value » (valeur en sélection), habituellement estimée par le phénotype ou des tests de descendances, peut également être prédite par l’utilisation de marqueurs moléculaires, en particulier par un marquage très dense de l’ensemble du génome. Ce concept de sélection génomique parait particulièrement prometteur pour les caractères complexes, peu héritables et ou couteux à phénotyper comme le rendement ou la tolérance à certains complexes fongiques (septoriose…). De plus, chez les plantes sans doute plus que chez les animaux domestiques où ces méthodes commencent à être utilisées à grande échelle, il faudra prendre en compte les interactions GxE, et prédire les normes de réponses à des facteurs environnementaux changeants.

Plusieurs approches ont été proposées pour estimer cette « GEBV » (genomic estimate of breeding value). Dans tous les cas, nous assurons une veille méthodologique, pour choisir les plus pertinentes parmi les méthodes disponibles, afin de mettre en œuvre des programmes de comparaisons sur des données virtuelles générées selon des scénarios mimant le plus possible un programme de sélection du blé (générations chevauchantes, apparentements entre les fondateurs, sélection par étape au cours de la fixation des lignées, plan de croisements non panmictiques…), encore peu mis en œuvre dans les publications s’appuyant sur des modèles théoriques simplifiés. En collaboration avec l’UMRGV du Moulon et l’unité UBIA de Toulouse, nous contribuons à des développements méthodologiques, soit de portée théorique, soit plus spécifiquement dédiés au cas des espèces autogames.

Dans le cadre du projet BREEDWHEAT, nous avons développé un pipeline intégré pour la sélection génomique, basé sur des bibliothèques publiques disponibles en R permettant la mise en œuvre rapide de différentes méthodes pour 1) la sélection de marqueurs, 2) l’imputation de données manquantes et 3) la prédiction des GEBV. Le pipeline comprend deux fonctions principales, une pour la sélection de modèle à partir de critères fournis par validation croisée, une autre pour le calcul des GEBV dans la population cible.
Ce pipeline a été appliqué avec succès sur les données historiques du programme de sélection INRA-Agri-Obtentions. La précision des prédictions permet d’envisager leur utilisation dans les schémas de sélection futurs.

Optimisation schémas de sélection via Sélection génomique (SG)

Optimisation schémas de sélection via Sélection génomique (SG)

Enfin, dans le cadre d’une thèse (D Ly, janvier 2016), nous avons développé une extension du modèle G-BLUP intégrant une régression aléatoire sur une (ou plusieurs) covariables environnementales. Ce modèle appelé Fr-GBLUP permet d’améliorer la valeur prédictive des modèles en présence d’interactions Génotype x environnement.