Evaluation et mise en œuvre de la sélection phénomique pour la sélection du blé tendre

Evaluation and application of phenomic selection for bread wheat breeding

• Auteur / Autrice : Pauline Robert
• Direction : Jacques Le Gouis
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Biologie végétale
• Date : Soutenance le 10/05/2022
• Etablissement(s) : Université Clermont Auvergne (2021-...)
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale des sciences de la vie, santé, agronomie, environnement (Clermont-Ferrand)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Génétique, Diversité et Ecophysiologie des Céréales
• Jury : Président / Présidente : Christophe Tatout
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Renaud Rincent, Ellen Goudemand-Dugue
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Anne Laperche, Anne Ricard

Mots clés

Mots clés contrôlés

Plantes -- Amélioration génétique

Triticum aestivum

Mots clés libres

Amélioration des plantes

Blé tendre

Essais multi-environnementaux (MET)

Interaction génotype-environnement (GxE)

Sélection génomique

Sélection phénomique

Spectroscopie proche infrarouge

Bread wheat

Genomic selection

Genotype-environment interaction (GxE)

Multi-environment trials (MET)

Near infrared spectroscopy (NIRS)

Phenomic selection

Plant breeding

Résumé

Evaluation et mise en œuvre de la sélection phénomique pour la sélection du blé tendre L’amélioration variétale connaît d’importants progrès depuis une vingtaine d’années grâce à l’apport de la génomique et des méthodes prédictives, comme la sélection génomique. D’autres types d’informations sont disponibles pour mieux modéliser la relation entre génotype et phénotype. L’objectif de cette thèse était d’évaluer et d’optimiser une nouvelle méthode de sélection, appelée sélection phénomique, qui intègre la spectroscopie proche infrarouge dans les modèles prédictifs pour améliorer les programmes de sélection du blé tendre. Après avoir clairement défini la méthode, nous avons évalué, sur des données issues de programme de sélection, différents facteurs qui peuvent influencer les capacités de prédictions de cette méthode. Nous avons alors montré qu’à l’instar de la sélection génomique, la sélection phénomique est aussi influencée par le modèle statistique, la taille et la composition du jeu de calibration. Les capacités de prédictions sont aussi influencées par l’origine d’acquisition des spectres et le nombre de spectres intégrés dans le modèle, et cela dépend du caractère à prédire. Nous avons ensuite évalué la sélection phénomique dans différents scénarios de prédiction multi-environnementale et montré que l’interaction génotype-environnement est mieux modélisée par les spectres dans le proche infrarouge que par les marqueurs moléculaires. Sur l’ensemble de ces évaluations nous avons montré que la sélection phénomique représente une bonne alternative ou un complément à la sélection génomique, et nous avons proposé différentes pistes d’intégration de la méthode dans les programmes de sélection.

Plant breeding has made significant progress over the last twenty years with the contribution of genomics and predictive methods, such as genomic selection. Other types of information are available to better model the relationship between genotype and phenotype. The objective of this thesis was to evaluate a new selection method, named phenomic selection, which integrates near infrared spectroscopy in predictive models, to improve breeding programs for bread wheat. After having clearly defined the method, we evaluated on data from breeding programs, different factors that can influence the predictive ability of the method. We showed that like genomic selection, phenomic selection is also influenced by the statistical model, the size and the composition of the calibration set. The prediction abilities are also influenced by the origin of acquisition of the spectra and the number of spectra integrated in the model, and this depends on the trait to be predicted. We then evaluated the phenomic selection in different multi-environmental prediction scenarios and showed that the genotype-environment interaction is better modelled by NIR spectra than by molecular markers. On the whole, we showed that phenomic selection is an accurate and low-cost alternative or complement to genomic selection, and we proposed different ways of integrating the method in breeding programs.