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Dernière mise à jour : Mai 2018

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Prédiction génomique pour l'amélioration du pommier

La prédiction génomique est basée sur l'utilisation de modèles statistiques permettant d'identifier des individus d'intérêt issus de croisements dès leur plus jeune âge à partir de données génotypiques seulement. La construction des modèles repose sur des informations génotypiques et phénotypiques obtenues sur une population dite d'entraînement ou de référence. Notre équipe, avec l'équipe VaDiPom de l'IRHS et l'UE Horti d'INRAE à Angers, participe à un consortium européen qui a créé une population de référence pour le pommier et l'a implantée dans un réseau d'essais de six lieux, en Belgique, Espagne, France, Italie, Pologne et Suisse pour générer les données nécessaires à cette approche. Ceci représente un dispositif unique à ce jour pour le pommier.

La population de référence de pommier compte 534 génotypes, répartis en 269 accessions majoritairement anciennes et 265 descendants de 27 croisements biparentaux, représentant respectivement la diversité des variétés traditionnelles de pommier cultivé et le matériel ‘élite’ utilisé dans les programmes d'amélioration du pommier au niveau européen. Des données de marquage SNP en haute densité, portant sur plus de 300 000 SNPs, ont été obtenues pour ces génotypes par la combinaison de résultats de deux puces de génotypage à haute et moyenne densité, grâce à l'imputation. Des caractères d'adaptation à l'environnement, les dates de floraison et de maturité, ont été étudiés dans les six lieux où la population a été plantée dès la première année de récolte. Des précisions de prédiction génomique de 0.57 et 0.75 ont été estimées pour les dates de floraison et de maturité, respectivement. Ces résultats ont confirmé l'adéquation de la population de référence pour l'utilisation de la génomique dans la sélection du pommier. Son implantation dans six lieux, ainsi que le phénotypage coordonné de nombreux caractères d'intérêt comme la productivité, la taille et qualité des fruits permettront d'étudier les interactions génotype x environnement (GxE) ainsi que l'intérêt de modèles de prédiction multi-traits pour augmenter les précisions de prédiction génomique, et ainsi l'efficacité des programmes d'amélioration du pommier.

Prediction_genomique_

Emplacements des six lieux d'implantation de la population de référence de pommier

Par ailleurs, nous étudions la possibilité d'utiliser la prédiction génomique dans le cadre du transfert d'allèles d'intérêt depuis les ressources génétiques vers le matériel élite. En effet, alors que les ressources génétiques présentent une large diversité, avec plus de 10000 variétés décrites dans le monde, la production commerciale de pommes est aujourd'hui dominée par un très petit nombre de variétés, et les programmes d'amélioration reposent fortement sur l'utilisation de génotypes qui leur sont apparentés. L'élargissement de la diversité par une meilleure valorisation des ressources génétiques semble une nécessité pour réduire la vulnérabilité induite par cette uniformité génétique. Dans ce contexte, nous étudions les précisions de prédiction génomique qui peuvent être obtenues pour prédire des hybrides entre ressources génétiques et variétés ou géniteurs "élite", en utilisant, pour construire le modèle de prédiction, soit les données de la population de référence de pommier, soit des données historiques obtenues antérieurement sur les ressources génétiques d'une part, et du matériel élite d'autre part. Nous appliquons alors les modèles obtenus à des hybrides de première génération qui ont été phénotypés et génotypés. Pour aller au-delà de la première génération de croisements entre ressources génétiques et matériel élite, nous utilisons des approches de simulations.

Publications associées:

Jung M, Roth M, Aranzana MJ, A. Auwerkerken, M. Bink, C. Denancé, C. Dujak, C.-E. Durel, C. Font i Forcada, C.M. Cantín, W. Guerra, N. Howard, M. Lewandowski, M. Ordidge, M. Rymenants, N. Sanin, B. Studer, E. Zurawicz, F. Laurens, A. Patocchi, H. Muranty (2020) The apple REFPOP—a reference population for genomics-assisted breeding in apple. Horticulture Research 7:189. doi: 10.1038/s41438-020-00408-8