Sélection génomique chez le pin maritime.

par Victor Papin

Projet de thèse en Écologie évolutive, fonctionnelle et des communautés

Sous la direction de Laurent Bouffier et de Leopoldo Sanchez rodriguez.

Thèses en préparation à Bordeaux , dans le cadre de École doctorale Sciences et Environnements , en partenariat avec BIOdiversité, Gènes & Communautés (laboratoire) et de XylomeS - Bois, génomes et sélection anthropique (equipe de recherche) depuis le 30-09-2020 .


  • Résumé

    Contexte L'amélioration génétique des espèces animales et végétales fait actuellement face à un nouveau paradigme avec l'avènement de technologies de caractérisation de leur génome. Ainsi, la sélection génomique permet d'estimer la valeur génétique des individus à partir d'un grand nombre de marqueurs moléculaires et d'un modèle de prédiction calibré sur une population de taille limitée. La sélection génomique a profondément modifié les schémas de sélection chez les animaux (bovins en particulier) et commence aujourd'hui à être introduite dans les schémas de sélection de certaines plantes (blé, colza…). L'introduction de l'information génomique est également envisagée dans les programmes de sélection génétique des arbres forestiers où elle pourrait permettre de réduire la durée des cycles de sélection et de faciliter l'introduction de critères difficiles à phénotyper (caractères liés, par exemple, à la qualité du bois ou aux contraintes biotiques et abiotiques). Un programme d'amélioration a été initié dans les soixante chez le pin maritime. Il est aujourd'hui géré par le groupe d'intérêt scientifique « Pin Maritime du Futur ». C'est un des programmes d'amélioration forestier les plus avancés au niveau international avec 3 générations successives et plus de 500 000 arbres phénotypés. Les marqueurs moléculaires sont intégrés progressivement dans les stratégies de sélection, en particulier pour vérifier et compléter les pedigrees afin d'augmenter la précision des BLUP [Vidal, et al. (1), (2)]. Deux études de sélection génomique ont été menées par l'UMR BIOGECO [Bartholome, et al. (3), Isik, et al. (4)] chez le pin maritime. Elles mettent en évidence la difficulté à capter la variabilité intra-famille (ségrégation Mendélienne) dans les schémas actuels. Un schéma adapté pour rendre plus accessible la ségrégation Mendélienne est pourtant un préalable indispensable pour implémenter efficacement la sélection génomique chez les conifères, et ainsi favoriser une gestion de la diversité génétique sur le long-terme. Objectif de la thèse L'objectif de cette thèse est de définir les conditions de mise en œuvre de la sélection génomique chez le pin maritime (nombre et distribution des marqueurs, structure de la population d'entrainement / de validation, définition d'un schéma de recombinaison et de sélection intégrant la prédiction génomique). Un premier jeu de données sera disponible en début de thèse (projet européen B4EST : http://b4est.eu/). Il s'agit d'une population d'environ 750 individus génotypés avec une puce 12500 SNPs (puce multi-espèces en cours de développement) et phénotypés pour les critères de sélection actuels (croissance, rectitude du tronc, branchaison). Ce jeu de données permettra de compléter et perfectionner les modèles de prédiction génomique existants [Bartholome, et al. (3), Isik, et al. (4)]. Un second jeu de données (environ 1500 individus) sera disponible en fin de première année. Il s'agira d'une population d'environ 1500 individus échantillonnés en choisissant, un nombre limité de familles avec environ 50 individus par famille afin d'essayer de capter et prédire la ségrégation Mendélienne. Le doctorant participera à l'échantillonnage sur le terrain, aux campagnes de mesures et à l'extraction ADN. Des phénotypes complémentaires sont déjà disponibles sur une partie de cette population (profil de densité du bois notamment) permettant d'intégrer de nouveaux phénotypes dans les modèles de prédiction. L'ensemble de ces données de phénotypage / génotypage permettront d'évaluer et comparer différents modèles de prédiction afin d'en préciser les paramètres clés dans le cadre des populations d'amélioration du pin maritime (nombre de marqueurs, nature des phénotypes, choix de la population d'entrainement…). L'objectif final est de définir les conditions dans lesquelles la ségrégation Mendélienne peut être utilisée de façon optimale afin de proposer un schéma de sélection intégrant une approche de type « sélection génomique ».

  • Titre traduit

    Genomic selection in maritime pine.


  • Résumé

    Context The genetic improvement of animal and plant species is currently facing a new paradigm with the advent of genome characterization technologies. Thus, genomic selection makes it possible to estimate the genetic value of individuals from a large number of molecular markers and a prediction model calibrated on a population of limited size. Genomic selection has profoundly modified the selection schemes for animals (cattle in particular) and is now beginning to be introduced into the selection schemes for some plants (wheat, rapeseed, etc.). The introduction of genomic information is also envisaged in genetic selection programs for forest trees, where it could reduce the duration of selection cycles and facilitate the introduction of criteria that are difficult to phenotype (traits related, for example, to wood quality or to biotic and abiotic constraints). An improvement program was initiated in the 1960s for maritime pine. It is now managed by the scientific interest group "Pin Maritime du Futur". It is one of the most advanced forest improvement programs at the international level with 3 successive generations and more than 500,000 phenotyped trees. Molecular markers are progressively integrated in the selection strategies, in particular to verify and complete the pedigrees in order to increase the accuracy of the BLUP [Vidal, et al. (1), (2)]. Two genomic selection studies have been conducted by UMR BIOGECO [Bartholome, et al. (3), Isik, et al. (4)] in maritime pine. They highlight the difficulty of capturing intra-family variability (Mendelian segregation) in current schemes. An adapted scheme to make Mendelian segregation more accessible is however an essential prerequisite to efficiently implement genomic selection in conifers, and thus promote long-term genetic diversity management. Objective of the thesis The objective of this thesis is to define the conditions for implementing genomic selection in maritime pine (number and distribution of markers, structure of the training/validation population, definition of a recombination and selection scheme integrating genomic prediction). A first dataset will be available at the beginning of the thesis (European project B4EST : http://b4est.eu/). It consists of a population of about 750 individuals genotyped with a 12500 SNPs chip (multi-species chip under development) and phenotyped for current selection criteria (growth, trunk straightness, branching). This dataset will allow to complete and improve the existing genomic prediction models [Bartholome, et al. (3), Isik, et al. (4)]. A second dataset (about 1500 individuals) will be available at the end of the first year. It will be a population of about 1500 individuals sampled by choosing a limited number of families with about 50 individuals per family in order to try to capture and predict Mendelian segregation. The PhD student will participate in the field sampling, measurement campaigns and DNA extraction. Complementary phenotypes are already available on part of this population (wood density profile in particular) allowing to integrate new phenotypes in the prediction models. All of these phenotyping/genotyping data will be used to evaluate and compare different prediction models in order to specify the key parameters for maritime pine improvement populations (number of markers, nature of phenotypes, choice of training population, etc.). The final objective is to define the conditions under which Mendelian segregation can be optimally used in order to propose a selection scheme integrating a "genomic selection" type approach. Translated with www.DeepL.com/Translator (free version)