Comprendre la diversité du germoplasme du riz élite pour optimiser les stratégies de sélection; une étude de cas sur le programme de sélection de l'IRRI

Understanding the diversity of elite rice germplasm to optimize breeding strategies: a case study on the IRRI breeding program

• Auteur / Autrice : Van hieu Nguyen
• Direction : Jean Christophe Glaszmann, Hayde Galvez
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Génétique et amélioration des plantes
• Date : Inscription en doctorat le ; Soutenance le 11/12/2023
• Etablissement(s) : Université de Montpellier (2022-....) en cotutelle avec University of the Philippines Los Baños
• Ecole(s) doctorale(s) : Biodiversité, Agriculture, Alimentation, Environnement, Terre, Eau
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : AGAP Institut, Amélioration Génétique et Adaptation des Plantes
• Partenaire(s) de recherche : Equipe de recherche : Dynamiques de la diversité, sociétés et environnements (DDSE)
• Jury : Président / Présidente : Jose Hernandez
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Jean Christophe Glaszmann, Hayde Galvez, Mathias Lorieux, Marie-Noelle Ndjiondjop, Stanley Omar Samonte
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Marie-Noelle Ndjiondjop, Stanley Omar Samonte

Mots clés

Mots clés libres

Selection génomique

Riz

Oryza sativa

Diversité génomique

Genomic Selection

Rice

Oryza sativa

Genomic diversity

Résumé

Le riz (Oryza sativa) nourrit près de la moitié de la population humaine mondiale. La diversité du riz est importante et a été façonnée par la sélection naturelle et la domestication. Une partie de cette diversité a servi de base aux programmes de sélection pour créer des variétés modernes. Les efforts déployés au cours des dernières décennies pour sélectionner des cultivars à haut rendement ont entraîné une réduction de la diversité génétique utilisée par les sélectionneurs. Avec l'intégration des outils génomiques et la recherche de gains génétiques plus élevés, les sélectionneurs ont besoin d'une meilleure caractérisation de leur pool d'élite pour atteindre les objectifs à court et à long terme. Cette thèse visait à mieux comprendre la diversité génétique des lignées élites, afin d’améliorer l’efficacité de la sélection. Le programme de sélection de l'Institut international de recherche sur le riz (IRRI, Philippines) a été utilisé comme exemple en raison de sa riche histoire et de son mandat international. Le premier objectif était de caractériser la structure génétique du pool élite à une échelle fine. Le second objectif était d'évaluer les stratégies de sélection génomique qui intègrent les informations provenant des lignées élites. Un panel de 124 lignées élites représentant la diversité du programme a servi de base aux analyses menées dans ce travail de recherche. Pour le premier objectif, les lignées élites ont été reséquencées pour capturer la diversité allélique. Nous avons trouvé 360 régions allant de 100kb à 1.42Mb avec une faible diversité. Ces régions, qui représentent un cinquième du génome, comprennent des gènes dont l'impact agronomique est avéré et qui méritent donc une attention particulière pour la gestion de la diversité. En outre, nous avons comparé les lignées élites à 254 accessions représentatives de la diversité de O. sativa. Nos analyses ont révélé une similarité avec le groupe Xian/Indica et identifié 83 régions génomiques qui différencient ces deux groupes et portent potentiellement des facteurs génétique d’adaptation. Pour le deuxième objectif, les lignées élites ont été phénotypées dans 15 environnements en Asie et en Afrique. Sept modèles multi-environnements ont été utilisés pour évaluer l'efficacité de la prédiction génomique pour prédire des environnements non testés. Les précisions pour la durée avant floraison varient de 0,06 à 0,79, pour la hauteur des plantes de 0,25 à 0,88 et pour le rendement de -0,29 à 0,62. Nous avons constaté que les modèles avec les effets d'interaction génotype-environnement n'étaient pas significativement plus performants que les modèles avec les effets principaux. En guise de complément exploratoire, ce travail a été complété par une participation à la caractérisation de ressources génétiques péri-himalayennes originales. Ces résultats aideront à gérer la diversité des programmes de sélection et à mieux comprendre les facteurs génétiques qui sont essentiels à l'adaptation et à la performance des variétés. En outre, ils permettront d'affiner la stratégie de test, ce qui améliorera la précision et la prévisibilité des modèles de prédiction génomique.

Rice (Oryza sativa) is the main source of calories for over half of the world's population. Rice diversity is large and has been shaped by natural selection and domestication. Part of it has been the basis of breeding programs for creating modern rice varieties. The efforts to select high-yielding cultivars during the past decades have led to a reduction of the genetic diversity used by breeders. With the integration of genomic tools and the pursuit of higher genetic gains, breeders need a better characterization of their elite pool to meet short- and long-term targets. This PhD research aimed to gain a deeper insight into the genetic diversity of elite germplasm, thus enabling a more efficient selection. The breeding program at the International Rice Research Institute (IRRI, Philippines) was used in this work for its rich history and global mandate, with a focus on South Asia and Eastern Africa. The first objective was to characterize the genetic structure of the elite germplasm at a fine scale. The second objective was to evaluate genomic selection strategies that integrate the information from elite lines. A panel of 124 elite lines representing the diversity of the material presently used by the program served as the basis of the analyses conducted in this research work. For the first objective, the elite lines were resequenced at medium depth to capture the allelic diversity. We found 360 regions ranging from 100kb to 1.42Mb with low diversity. These regions, which represent one-fifth of the genome, include genes that have proven agronomical impact and therefore deserve specific attention for managing diversity in the long term. In addition, we compared the elite lines with 254 accessions that represented the diversity of O. sativa and we could observe the general similarity of elite lines with the Xian/Indica group, and we revealed 83 genomic regions that differentiate between the two groups, which may bear adaptive genetic factors. For the second objective, the elite breeding lines were phenotyped across 15 environments in Asia and Africa. Seven multi-environment models were used to assess the efficiency of genomic prediction to predict untested environments. The predictive abilities for days to flowering were found to range from 0.06 to 0.79, for plant height from 0.25 to 0.88, and for grain yield from -0.29 to 0.62. We found that models integrating genotype-by-environment interaction effects did not significantly perform better than models integrating only main effects. This work was complemented by a participation in exploration of exotic diversity through the characterization of peri-Himalayan germplasm with original adaptive traits. These results will help in managing breeding program diversity and gaining deeper insights into the genetic factors that are critical to crop adaptation and performance. Furthermore, they will help refine the testing strategy, leading to improved accuracy and predictability of the genomic prediction models.