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Utilisation des marqueurs moléculaires pour la création de variétés synthétiques

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Academic year: 2021

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THESE

pour l’obtention du Grade de

DOCTEUR DE L’UNIVERSITE DE POITIERS (Faculté des Sciences Fondamentales et Appliquées)

(Diplôme National - Arrêté du 7 août 2006)

Ecole Doctorale : Sciences pour l’environnement – Gay Lussac Secteur de Recherche : Agronomie

Présentée par :

Laurence PAULY

************************

Utilisation des marqueurs moléculaires pour la création de variétés

synthétiques. Exemple du ray-grass anglais (Lolium perenne L.)

************************

Préparée à l’Unité de Recherche Pluridisciplinaire Prairies et Plantes Fourragères INRA, 86 600 LUSIGNAN

et à la station de recherche Jouffray-Drillaud La Litière, 86 600 SAINT SAUVANT

Bourse CIFRE n°1076 / 2008 ************************

Soutenue le 31 janvier 2012 devant la Commission d’Examen : ************************

JURY

M. Philippe BRABANT Professeur, AgroParisTech

Rapporteur

M. Charles-Eric DUREL Directeur de Recherche, INRA Angers

Rapporteur

M. François BALFOURIER Ingénieur de Recherche, INRA Clermont-Ferrand Examinateur

M. Rémi LEMOINE Professeur, Université de Poitiers

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Remerciements

Tout d’abord, je souhaite adresser mes remerciements à Vincent Béguier pour m’avoir fait confiance et m’avoir permis de faire cette thèse.

Je remercie Bernadette Julier pour avoir accepté d’être ma directrice de thèse et de m’avoir accompagnée notamment pendant cette dernière année.

Mes remerciements vont bien sûr à mes encadrants Philippe Barre et Sandrine Flajoulot pour leur patience et leurs nombreux conseils tout au long de ces trois années.

Je tiens à remercier Charles-Eric Durel et Philippe Brabant d’avoir accepté d’être rapporteurs de cette thèse. Je remercie également Rémi Lemoine et François Balfourier pour leur rôle d’examinateur.

Je remercie tous les membres de mes comités de thèse : Dominique Crouzillat, Cyril Falentin, Brigitte Mangin, Laurence Moreau et Lesley Turner pour leurs conseils avisés dans l’orientation de cette thèse.

Mes remerciements s’adressent également à toutes les personnes de la station expérimentale de Jouffray-Drillaud ayant participé de près ou de loin à cette thèse : Jérôme Garon, Christophe Caillet, Régine, Julie, Alexandre, Mickaël, Thierry, Laurent, Jean-Baptiste, Bruno D. et Bruno M., Sandrine, Gaëlle et Nathalie.

Mes remerciements sincères s’adressent à toutes les personnes du laboratoire de l’INRA de Lusignan m’ayant accompagnée pendant mes manips : Chrystel Gibelin, Françoise Durand et Sabrina Delaunay, Denise Cadier pour son implication dans une de mes expérimentations, Céline Bernier pour m’avoir aidée à lancer ma toute première PCR et pour bien d’autres choses hors labo, et Philou pour nos nombreux échanges sur nos manips respectives.

Je remercie Marion Genest et Gwendoline Le Brenn qui au cours de leur stage ont permis de faire avancer cette thèse. Merci à tous les autres stagiaires que j’ai pu rencontrer au cours de cette aventure : Eva, Hélène avec qui j’ai partagé mon bureau et qui a dû me supporter…, Maria, Sophie, Helena… Merci aussi à Amel (alias Noisette) pour ta bonne humeur permanente ! Bon courage pour ces deux dernières années de thèse.

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Un grand merci à toutes les personnes croisées au cours de cette thèse et avec qui j’ai passé de bons moments : Jean-François, David, Sébastien, Marylin, Geneviève, Annelise, Nathalie, Joël, Catherine, Claudine et tous ceux que j’oublie.

Merci à toi Magali, pour ta bonne humeur permanente, ta façon d’être et bien sûr tes post-it ! J’ai adoré nos réorganisations de bureau, en particulier celui de Gaëlle... La ferme est venue jusqu’à toi ! Un grand merci à toi Gazou pour tes apéros au ChupeauParme, nos escapades gastronomiques, les baleines en chocolat ou encore nos discussions jusqu’à pas d’heure… Merci à toutes les deux pour votre soutien. Cette thèse aurait été bien plus difficile sans vous…

Et bien sûr, un énorme merci à toi Corinne. Tu m’as accueillie dans ton bureau, tu m’as transmis ta bonne humeur (ta mauvaise humeur aussi parfois !) et tu m’as apportée un grand soutien moral. Merci à toi, Céline et Yves pour ces pauses chocolat, confiture ou gâteaux !

Enfin, un grand merci à tous mes proches qui m’ont accompagnée, soutenue et rassurée pendant ces trois années. Papa, Maman, Sébastien, Séverine, et toi Julien, cette thèse est pour vous…

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Liste des abréviations

ADN : Acide DésoxyriboNucléique

AFLP : Amplified Fragment Length Polymorphism ANOVA : Analyse de Variance

BAC : Bacterial Artificial Chromosome

BC3S1 : trois générations de backcross suivies d’une génération d’autofécondation

BC3S3 : trois générations de backcross suivies de trois générations d’autofécondation

CIM : Composite Interval Mapping cM : centiMorgan

CTPS : Comité Technique Permanent de la Sélection DArT : Diversity Arrays Technology

DHS : Distinction, Homogénéité et Stabilité DL : Déséquilibre de Liaison

EST : Expressed Sequence Tag GAI : Gibberellic Acid Insensitive

GEBV : Genomic Estimated Breeding Values

GEVES : Groupe d’Etude et de contrôle des Variétés et des Semences GL : Groupe de Liaison

Ht : Hauteur étirée IM : Interval Mapping

INRA : Institut National de la Recherche Agronomique iQTLm : iterative QTL mapping method

LAI : Leaf Area Index LER : Leaf Elongation Rate

LOD score : Logarithme of the odds : logarithme des probabilités NBS - LRR : Nucleotide Binding Site - Leucine Rich Repeat NIL : Near Isogenic Line

PCR : Polymerase Chain Reaction QTL : Quantitative Trait Loci RIL : Recombinant Inbred Line

Ro : notation de sensibilité à la rouille couronnée SAM : Sélection Assistée par Marqueurs

SNP : Single Nucleotide Polymorphism SG : Sélection Génomique

SIM : Simple Interval Mapping SSR : Simple Sequence Repeat STS : Sequence-Tagged Sites

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Table des matières

1 Introduction ... 10

2 Synthèse bibliographique ... 14

2.1 Le ray-grass anglais ... 14

2.1.1 Présentation ... 14

2.1.2 Schéma de création variétale ... 15

2.1.3 Critères d’amélioration ... 18

2.1.3.1 Le rendement végétatif ... 18

2.1.3.2 La tolérance à la rouille couronnée ... 20

2.1.3.3 Autres critères d’amélioration ... 22

2.1.4 Progrès génétique ... 23

2.2 Détection de QTL ... 23

2.2.1 Outils moléculaires disponibles chez le ray-grass anglais ... 24

2.2.2 Populations utilisées pour la détection de QTL ... 25

2.2.3 Méthodes de détection de QTL chez les espèces végétales hétérozygotes ... 27

2.2.4 QTL détectés chez le ray-grass anglais ... 29

2.2.4.1.1 QTL liés au rendement végétatif ... 29

2.2.4.1.2 QTL liés à la tolérance à la rouille couronnée ... 31

2.3 La Sélection Assistée par Marqueurs (SAM) ... 32

2.3.1 Définition ... 32

2.3.2 L’introgression assistée par marqueurs ... 32

2.3.3 La prédiction des valeurs génétiques assistées par marqueurs ... 33

2.3.4 La sélection génomique ... 35

2.3.5 Exemples de sélections assistées par marqueurs ... 36

2.3.5.1 SAM uniquement basée sur les marqueurs ... 36

2.3.5.2 SAM basée sur les marqueurs et les phénotypes ... 36

(6)

3.4 Analyses statistiques ... 52

3.4.1 Analyse des données phénotypiques ... 55

3.4.1.1 Calcul des paramètres de croissance de plante ... 55

3.4.2 Cartographie génétique et détection de QTL ... 57

3.4.2.1 Première approche : cartographie et détection de QTL par parent ... 57

3.4.2.2 Deuxième approche : cartographie et détection de QTL au sein de populations multiparentales connectées ... 58

3.4.2.3 Troisième approche : cartographie et détection de QTL au sein d’une seule population ... 63

4 Résultats et discussion ... 66

4.1 Chapitre 1 : Détection d’allèles favorables pour la hauteur de plante et la tolérance à la rouille couronnée dans trois populations connectées de ray-grass anglais ... 66

4.1.1 Rappel de l’objectif ... 66

4.1.2 Résultats ... 66

4.1.2.1 Données de phénotypage ... 66

4.1.2.2 Cartographie génétique ... 72

4.1.2.3 Détection de QTL et comparaison entre analyses ... 76

4.1.3 Discussion ... 80

4.1.3.1 Paramètres de croissance de plante ... 80

4.1.3.2 Tolérance à la rouille couronnée ... 81

4.1.3.3 Intérêt du dispositif multipopulations connectées ... 82

4.1.3.4 Conséquences en sélection ... 84

4.1.4 Conclusion partielle ... 85

4.2 Chapitre 2 : Détection de QTL dans des familles issues de polycross ... 88

4.2.1 Rappel des objectifs ... 88

4.2.2 Résultats ... 88

4.2.2.1 Données de phénotypage ... 88

4.2.2.2 Données de génotypage ... 90

4.2.2.2.1 Identification des différents croisements ... 90

4.2.2.2.2 Cartographie génétique ... 92

(7)

4.2.3.2 Cartographie ... 96

4.2.3.3 QTL détectés ... 97

4.2.3.4 Implications en sélection ... 100

4.2.3.5 Conclusion partielle ... 100

4.3 Chapitre 3 : Effet du fond génétique sur la détection de QTL ... 102

4.3.1 Rappel des objectifs ... 102

4.3.2 Résultats ... 102

4.3.2.1 Cartographie génétique ... 102

4.3.2.2 Détection de QTL et comparaison des analyses ... 108

4.3.3 Discussion ... 112

4.3.3.1 Comparaison des différentes analyses ... 112

4.3.3.2 Comparaison des QTL identifiés chez Némo F dans les trois fonds génétiques ... 113

4.3.3.3 Implications pour la sélection ... 115

4.3.3.4 Conclusion partielle ... 117 5 Conclusion et perspectives ... 119 Références bibliographiques ... 124 Annexes ... 138 Résumé ... 172 Abstract ... 172

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(9)

Figure 1 : Schéma de création variétale des espèces fourragères. Les familles de demi-frères barrées sont éliminées en raison de leurs résultats en microparcelles. Si les résultats en microparcelles sont satisfaisants, la sélection sera faite au sein des familles de demi-frères implantées en pépinières de plantes isolées. 3RO\FURVV z z z z- - - z z z z z z z z- - - z z z z z z z z- - - z z z z z z z z- - - z z z z z z z z- - - z z z z z z z z- - - z z z z z z z z- - - z z z z z z z z- - - z z z z z z z z z z z z 3RO\FURVV z z z z- - - z z z z z z z z- - - z z z z z z z z- - - z z z z z z z z- - - z z z z z z z z- - - z z z z z z z z- - - z z z z z z z z- - - z z z z z z z z- - - z z z z z z z z z z z z 3RO\FURVV z z z z- - - z z z z z z z z- - - z z z z z z z z- - - z z z z z z z z- - - z z z z z z z z- - - z z z z z z z z- - - z z z z z z z z- - - z z z z z z z z- - - z z z z z z z z z z z z z z z z z z z z 5HVVRXUFHV  JpQpWLTXHV H[WpULHXUHV z z z z z z z z 3RO\FURVV z z z z- - - z z z z z z z z- - - z z z z z z z z- - - z z z z z z z z- - - z z z z z z z z- - - z z z z z z z z- - - z z z z z z z z- - - z z z z z z z z- - - z z z z 3RO\FURVV 3RO\FURVV 'pSDUWHQ YDULpWp 'pSDUWHQ YDULpWp 3RO\FURVV (VVDLV RIILFLHOV G·LQVFULSWLRQ )DPLOOHVGHGHPLIUqUHV )DPLOOHVGHGHPLIUqUHV )DPLOOHVGHGHPLIUqUHV )DPLOOHVGHGHPLIUqUHV 'pSDUWHQ YDULpWp Syn 4 Syn 2 Syn 3 Syn 1

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1 Introduction

La Sélection Assistée par Marqueurs (SAM) est un outil d’aide à la sélection qui vise à augmenter l’efficacité de la sélection et à permettre un progrès plus rapide que la sélection phénotypique classique. Elle est basée sur l’utilisation de marqueurs qui sont des loci polymorphes pour lesquels il est possible de connaître le génotype des individus. Depuis les années 1990, les marqueurs les plus utilisés sont les marqueurs moléculaires qui sont directement développés à partir de l’ADN. La baisse du coût du marquage moléculaire, le développement de nouveaux marqueurs, ainsi que les techniques de génotypage haut-débit permettent de donner de nouvelles perspectives à l’utilisation de la SAM (Xu et Crouch 2008).

Les exemples de SAM trouvés dans la littérature se rapportent principalement à des espèces pour lesquelles les variétés sont des lignées homozygotes ou des hybrides de lignées (Francia et al. 2005). La SAM est peu développée pour les espèces allogames dont les variétés sont des synthétiques. Ces dernières sont des populations artificielles résultant de la multiplication en fécondation libre d’un nombre limité de parents (polycross avec quatre à plusieurs centaines de plantes), choisis pour leurs qualités agronomiques propres et leur aptitude à la combinaison (Gallais 1990 ; Bourdon et al. 2005 - Figure 1). Les variétés synthétiques sont utilisées dans les espèces dont la reproduction n’est pas maîtrisée et chez qui la dépression de consanguinité est forte. Les outils pour implémenter la SAM pour la création des variétés synthétiques sont encore peu développés. Dans la littérature, chez les espèces dont les variétés sont des synthétiques, les exemples de détection de QTL (Quantitative Trait Loci) au sein de populations biparentales sont nombreux mais ces études sont réalisées à partir de matériel contrasté afin de permettre une meilleure puissance de détection. Les études portant sur du matériel élite (base génétique restreinte) sont donc peu communes. D’autre part, les populations biparentales ne sont pas directement utilisables dans les schémas de sélection des variétés synthétiques. Les populations issues de polycross qui constituent le matériel de base du schéma de sélection pourraient être utilisées mais les outils statistiques pour y détecter des QTL sont encore limités. Enfin, la question de la stabilité des QTL dans différentes populations, c’est-à-dire dans différents fonds génétiques, se pose lorsque l’on veut assembler plusieurs parents cumulant des allèles favorables au sein d’un

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Parmi les plantes allogames dont les variétés sont des synthétiques, on trouve en particulier les plantes fourragères. Parmi elles, le ray-grass anglais (Lolium perenne L.) occupe une place importante car c’est la principale espèce fourragère semée dans les prairies des régions tempérées (Huyghe 2005). Elle présente de nombreux intérêts. C’est une plante pérenne qui résiste bien à la défoliation (fauche ou pâture). Son installation est facile et elle possède une très bonne tolérance au piétinement. Enfin, son appétibilité est élevée et sa valeur énergétique est forte en raison d’une forte teneur en sucres solubles et une forte digestibilité. Deux caractères sont particulièrement importants pour le sélectionneur : la hauteur de plante, en tant qu’estimateur du rendement végétatif, et la résistance à la rouille couronnée. Par ailleurs, le ray-grass anglais est une espèce diploïde pour laquelle de nombreux outils moléculaires sont disponibles. C’est une plante allogame, fortement hétérozygote, qui possède un système d’auto-incompatibilité et présente une forte sensibilité à la dépression de consanguinité. Dans cette espèce, la SAM permettrait d’augmenter la fréquence d’allèles favorables sur des loci ciblés et d’accélérer le processus de sélection, puisque le tri sur la base des marqueurs permet une sélection précoce sur plantules.

L’objectif général de cette thèse est de proposer des outils méthodologiques pour utiliser la SAM dans le schéma de sélection du ray-grass anglais. Il est divisé en trois objectifs. Le premier consiste à détecter des allèles favorables au sein de trois populations biparentales connectées les unes aux autres par un parent commun et à comparer différentes méthodes de détection de QTL. Ces populations biparentales n’étant pas directement utilisables dans le schéma de sélection des plantes fourragères, nous avons souhaité dans un deuxième objectif nous rapprocher du matériel du sélectionneur pour détecter des QTL. Ainsi, nous avons cherché à voir s’il est possible de réaliser une détection de QTL directement au sein d’une population issue de polycross. Enfin, dans un troisième objectif, nous avons souhaité tester la stabilité des QTL dans différents croisements. Il s’agit de voir si un parent porte les mêmes QTL quel que soit le parent avec lequel il est croisé.

Pour répondre à ces trois objectifs, deux dispositifs expérimentaux ont été mis en place. Cette thèse ayant été réalisée en collaboration avec un obtenteur privé,

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Jouffray-Figure 2 : Arbre phylogénétique du genre Lolium. D’après Kellogg (2001) et Torrecilla et Catalan (2002). Oryza Triticum Hordeum Avena Zea Sorghum Lolium Festuca Zoysia Poaceae Pooideae Ehrhartoideae Chloridoideae Bambusoideae Panicoideae Phyllostachys Bambuseae Oryzeae Poeae Triticeae Aveneae Cynodonteae Andropogoneae

Famille Sous-Famille Tribu Genre

Bromeae Brachypodieae Bromus Brachypodium (b) (a) Limbes adultes Ligule (c) (d) Plateau de tallage Talle Limbe adulte

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2 Synthèse bibliographique

Cette synthèse bibliographique a été divisée en trois parties. La première présente l’espèce étudiée : le ray-grass anglais, ainsi que le schéma de sélection permettant son amélioration. Les critères sélectionnés chez cette espèce ont été détaillés en s’intéressant plus particulièrement à deux d’entre eux : le rendement végétatif et la résistance à la rouille couronnée, en raison de leur importance en sélection. Le progrès génétique permis par la sélection phénotypique sera présenté pour ces critères. Dans une seconde partie, nous avons abordé la détection de QTL chez les espèces hétérozygotes et plus particulièrement chez le ray-grass anglais avec les outils moléculaires disponibles chez cette espèce et les différents types de populations et de méthodes statistiques existant pour détecter des QTL. Les QTL mis en évidence chez le ray-grass anglais pour la résistance à la rouille couronnée et les paramètres de croissance reliés au rendement végétatif y sont présentés. Enfin, dans une dernière partie, nous avons présenté les différentes stratégies de SAM existant chez les végétaux et nous avons donné des exemples d’application de ces stratégies chez les espèces cultivées.

2.1 Le ray-grass anglais

2.1.1 Présentation

Le ray-grass anglais, Lolium perenne L., appartient à la même famille que les céréales cultivées, celle des Poacées, anciennement appelées Graminées (Figure 2). Comme toutes les graminées, c’est une plante composée d’un brin maître et de talles (tiges secondaires) avec des entre-nœuds très courts à l’état végétatif constituant le plateau de tallage (Figure 3). Elle est vivace, de taille moyenne (entre 40 et 80 cm de hauteur), glabre, de couleur vert foncé et brillant (Huyghe 2005). Le ray-grass anglais peut être utilisé en tant que fourrage ou en tant que gazon. Dans cette thèse, nous nous sommes intéressés à son utilisation en tant que plante fourragère.

A l’état naturel, le ray-grass anglais est diploïde avec 2n = 14 chromosomes mais il existe des variétés tétraploïdes obtenues à la suite d’un traitement à la colchicine (Myers

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liaison (GL) 1 et 2 respectivement (Thorogood et al. 2002). L’existence de ce système d’auto-incompatibilité, auquel s’ajoute une forte dépression de consanguinité, a des conséquences au niveau de la structure variétale et rend très difficile la création de lignées.

Les intérêts du ray-grass anglais en tant que plante fourragère sont nombreux. C’est une plante pérenne qui résiste bien à la défoliation (animaux ou fauche). De plus, son installation est très facile. En effet, une fois semée, c’est une espèce qui lève rapidement et vigoureusement en poussant plus vite que les autres graminées. Elle est donc très compétitive vis-à-vis des adventices (Gillet 1980). D’autre part, elle possède une très bonne adaptation au pâturage avec une très bonne tolérance au piétinement. Son appétibilité est élevée et sa valeur énergétique est forte grâce à une forte teneur en sucres solubles et une forte digestibilité. C’est l’une des graminées les plus riches en PDIE (Protéines Digestibles dans l’Intestin permis par l’Energie). En revanche, elle est plus pauvre en PDIN (Protéines Digestibles dans l’Intestin permis par l’Azote). Elle peut alors être associée à du trèfle blanc pour pallier cette carence.

La large gamme de précocité existant chez le ray-grass anglais lui permet également de s’adapter à de nombreuses zones climatiques. Cependant, le ray-grass anglais est surtout adapté aux températures fraîches avec un optimum de température de 18-20°C et un zéro de végétation bas. Il supporte bien l’excès d’humidité (Gillet 1980).

La principale limite à l’utilisation du ray-grass anglais est sa très faible pousse en périodes de fortes chaleurs (au-delà de 25°C) et/ou de sécheresse intense. De plus, le ray-grass anglais est difficile à récolter mécaniquement en raison de sa végétation basse, dense et souple qui a tendance à se coucher sous les engins ou à les faire bourrer (Gillet 1980). Il est donc préférentiellement utilisé en pâturage.

2.1.2 Schéma de création variétale

En raison de leur allogamie prépondérante, très peu de variétés fourragères sont des lignées pures. Le type de variété le plus répandu est la variété synthétique. Les variétés synthétiques sont des populations artificielles résultant de la multiplication en fécondation libre d’un nombre limité de parents (polycross avec quatre à plusieurs centaines de plantes),

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Chez le ray-grass anglais, comme chez de nombreuses espèces fourragères, le schéma de sélection (Figure 1) est souvent une sélection récurrente combinée familiale et individuelle multi-caractères et quelques fois multi-locale (Gallais 1990). Un cycle de sélection correspond à une période d’observation du matériel végétal dans un dispositif expérimental suivie de recombinaisons dans un dispositif d’isolement de type polycross. Classiquement, le dispositif expérimental comprend des pépinières de plantes isolées dans lesquelles des familles de demi-frères sont étudiées (descendance d’une mère croisée avec toutes les plantes du polycross) pour mesurer les caractères fortement héritables comme la tolérance aux maladies, la vigueur ou encore la date d’épiaison, et des petites parcelles en peuplement dense (familles de demi-frères) pour des caractères moins héritables tels que le rendement. Dans le cas du schéma de sélection suivi dans l’entreprise Jouffray-Drillaud, il comprend également des lignes de plantes clonées pour confirmer les résultats obtenus sur plantes isolées. Le sélectionneur doit trouver au sein du polycross le juste équilibre entre le choix d’un nombre restreint de plantes élites issues de la période d’observation et le maintien d’un nombre suffisant de plantes pour éviter les problèmes de consanguinité. Gallais (1990) préconise d’ailleurs d’utiliser quatre plantes d’origines différentes comme parents de nouvelles variétés pour maximiser le progrès génétique sans risquer de dépression de consanguinité. Cependant, les sélectionneurs utilisent généralement entre huit et 20 parents dans le polycross initial ce qui induit une grande variabilité. Deux à trois cycles de sélection devront être enchaînés pour aboutir à un progrès génétique visible sur plusieurs caractères agronomiques travaillés dès le premier cycle. Ce mode de sélection ainsi que le type de variété maintiennent donc une forte variabilité sur l’ensemble du génome d’où un progrès génétique lent.

La création d’une variété fourragère est longue. En effet, l’évaluation de la pérennité et du rendement sur plusieurs années nécessite trois années d’expérimentation. En moyenne, il faut entre douze et quinze ans pour créer une variété fourragère.

Une fois que les constituants d’un polycross sont jugés suffisamment performants, la variété synthétique peut être créée. Cela nécessite la multiplication pendant quatre générations de la descendance du polycross initial. La variété synthétique correspond à la quatrième génération de multiplication, c’est-à-dire la Syn4 (Figure 1).

Avant d’être commercialisée, la variété doit être examinée par le CTPS (Comité Technique Permanent de la Sélection) sur des aspects de DHS (Distinction, Homogénéité et

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Figure 4 : Variabilité de production de matière sèche entre génotypes. Critères de sélection pour une adaptation au mode d’utilisation. D’après Lemaire (1987).

1. Variabilité de la vitesse de restauration de l’indice foliaire optimum (B : couvert adapté au pâturage) : fonction du nombre de talles, de la vitesse d’apparition des feuilles (rapide), de la vitesse d’élongation des feuilles (rapide).

2. et 3. Variabilité du début de sénescence des premières feuilles formées au début de la repousse et variabilité du maximum de matière sèche sur pied (A : couvert adapté aux fauches tardives d’ensilage et de foin) : fonction de la vitesse d’apparition des feuilles (lente), du nombre maximum de feuilles par talle (élevé), de la vitesse d’élongation des feuilles (rapide).

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2.1.3 Critères d’amélioration

De nombreux caractères doivent être examinés par le CTPS avant que la variété de ray-grass anglais ne soit inscrite au Catalogue Officiel. Les critères de rendement végétatif et de résistance à la rouille couronnée seront présentés de manière approfondie car ce sont les principaux critères de sélection chez le ray-grass anglais et ils ont été étudiés au cours de cette thèse. Les autres critères d’amélioration seront présentés de manière plus succincte.

2.1.3.1 Le rendement végétatif

L’amélioration des graminées fourragères durant les dernières décennies a toujours œuvré pour augmenter le rendement végétatif. En effet, la production animale (lait ou viande) au pâturage est proportionnelle à la quantité de biomasse produite par le couvert végétal (Griffiths et Gordon 2003). Contrairement à la sélection de la majorité des espèces, la sélection des plantes fourragères n’a pas pour but d’augmenter le rendement d’un organe de réserve, mais celui d’augmenter la biomasse aérienne de la plante entière (Sampoux et al. 2011). Il existe des modèles de croissance de la biomasse élaborée par un couvert végétal. En général, ils sont basés sur l’analyse des phénomènes de conversion de l’énergie solaire interceptée par le couvert végétal en matière organique (Monteith 1972). Lemaire (1987) a d’ailleurs montré qu’il existait un lien direct entre l’accumulation de biomasse aérienne d’un couvert végétal et la quantité de rayonnement visible intercepté par ce même couvert. L’élément déterminant la quantité de rayonnement intercepté par la prairie est son indice foliaire (LAI : Leaf Area Index). Le LAI correspond au rapport entre la surface totale des feuilles et la surface du sol sur laquelle la végétation se développe. D’autre part, le taux d’augmentation de la teneur en matière sèche suit une courbe sigmoïde au cours du temps (Cooper et Edwards 1961 ; Lemaire 1987 – Figure 4). Lors de la première phase de la courbe, seule une partie de la lumière incidente est interceptée. Ensuite, le nombre de talles et la surface foliaire augmentent de manière exponentielle. Enfin, les feuilles les plus basses subissent l’ombre des feuilles des parties supérieures du couvert et entrent en sénescence. Pendant la phase exponentielle, le peuplement intercepte toute la lumière disponible, c’est-à-dire que le LAI optimum est atteint (Cooper et Edwards 1961). Un taux de croissance maximum et constant est maintenu. Dans le cas d’une prairie à base de ray-grass anglais,

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dépassé (Cooper et Edwards 1961). Les courbes de croissance présentées dans la Figure 4 illustrent la variabilité entre idéotypes différant selon leur utilisation en fauche ou en pâture. D’après Lemaire (1987), la variabilité génétique se situe dans la phase de démarrage et de sénescence mais pas dans la phase de croissance linéaire.

En 1971, dans une étude sur le ray-grass anglais, Rhodes a montré que les populations qui avaient le LAI le plus élevé étaient les plus productives sous des régimes de coupes peu fréquentes. De plus, il a montré que les peuplements composés de génotypes ayant des feuilles longues et rigides ainsi que des talles érigées conduisent à des couverts ayant des forts LAI. Ils sont donc susceptibles de produire des rendements plus élevés. Rhodes (1973) a d’ailleurs mis en évidence une corrélation étroite entre la longueur de feuille et le rendement total annuel en matière sèche. Ce caractère a donc été choisi comme critère de sélection et Rhodes et Mee (1980) ont montré que grâce à une sélection de génotypes à feuilles longues, le rendement en matière sèche est amélioré sous un régime de coupes peu fréquentes. D’autre part, Ghesquière et al. (1994) ont mis en évidence l’existence d’une étroite corrélation entre longueur de feuille et vitesse d’allongement foliaire (LER : Leaf Elongation Rate) et Hazard et al. (1996) ont d’ailleurs montré dans leur étude que l’augmentation de la longueur de limbe grâce à la sélection a induit une augmentation du LER. Précédemment, Horst et al. (1978) avaient démontré dans une étude sur la fétuque élevée que le rendement était étroitement corrélé avec le LER sous des régimes de coupes peu fréquentes. Ainsi, d’après Nelson et al. (1977), la mesure du LER pourrait être particulièrement intéressante comme critère de sélection du rendement.

L’évaluation du rendement végétatif nécessite des expérimentations en micro-parcelles ce qui coûte du temps et de l’argent. Ainsi, des mesures indirectes ont été recherchées afin de pouvoir estimer le rendement en pépinières de plantes isolées. D’après Hayward et Vivero (1984), le rendement en fourrage mesuré sur des plantes isolées est considéré comme un mauvais prédicteur du rendement mais les caractères précédemment cités, i.e. la longueur de feuille et le LER, présentent une bonne corrélation avec le rendement (Rhodes 1973 ; Rhodes et Mee 1980 ; Ghesquière et al. 1994 ; Hazard et al.1996 ; Horst et al. 1978. De plus, Barre et

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l’identification des meilleures plantes en conditions isolées qui une fois combinées entre elles au sein d’une variété synthétique devront améliorer le rendement en peuplement dense (Sedcole et Clements 1973 ; Hayward 1983).

Les caractères reliés au rendement végétatif ont des héritabilités moyennes à fortes comme en témoignent les gammes suivantes : 0,48 – 0,84 pour la longueur de feuille (Ghesquière et al. 1994 ; Yamada et al. 2004 ; Turner et al. 2008 ; Barre et al. 2009), 0,48 – 0,82 pour le LER (Ghesquière et al. 1994 ; Turner et al. 2008 ; Barre et al. 2009) et 0,33 – 0,78 pour la hauteur de plante (Yamada et al. 2004 ; Turner et al. 2008 ; Barre et al. 2009 ; Kobayashi et al. 2011). Ces caractères apparaissent comme fortement héritables dans un environnement pédoclimatique pratiquement constant mais ils présentent de fortes interactions génotype x environnement dès qu’il y a un changement d’environnement. Rhodes (1971) rapportait des héritabilités pour le rendement relativement élevées avec 0,64 sous des coupes peu fréquentes et 0,86 sous des coupes fréquentes dans un environnement donné. Cependant, cette héritabilité a été calculée sur du matériel génétique très différent : des populations à feuilles longues d’un côté et des populations à feuilles courtes de l’autre. Ceci a probablement induit une forte variance génotypique et donc une forte héritabilité. De plus, l’expérimentation n’avait lieu que dans un seul environnement. De même que pour les caractères précédemment décrits (longueur de feuille, LER et hauteur de plante), un changement d’environnement induirait de fortes interactions génotype x environnement et diminuerait la valeur de l’héritabilité.

2.1.3.2 La tolérance à la rouille couronnée

La tolérance aux maladies est un autre facteur essentiel. La rouille couronnée est la principale maladie attaquant le ray-grass anglais. Elle est causée par un champignon, Puccinia coronata, qui recouvre les feuilles de pustules ce qui diminue le rendement, l’ingestibilité et la teneur en sucres solubles (Potter 1987 ; Smit et al. 2005). Pendant les périodes de pâturage, aucun traitement ne peut être appliqué en raison de la présence des animaux et le contexte actuel d’agriculture durable est défavorable à ces solutions chimiques. Le moyen le plus efficace de contrôler la rouille couronnée se fait donc par l’utilisation de variétés résistantes au pathogène (Schubiger et al. 2010). Cependant, des changements de virulence peuvent se

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(Aldaoud et al. 2004 ; Potter et al. 1990). Les races sont également différentes selon les régions observées (Potter et al. 1990) et un site donné peut contenir plusieurs races (Schubiger et al. 2010) ce qui rend complexe la lutte contre la rouille couronnée. D’autre part, il existe un manque d’information sur l’existence et la distribution de ces races dans les populations européennes de rouille couronnée. Les races doivent être identifiées et décrites en termes de virulence par rapport au ray-grass anglais, de même que les mécanismes de résistance mis en œuvre par la plante avec l’identification des gènes de résistance associés (Schubiger et al. 2010). A terme, ces gènes doivent être combinés de manière optimisée afin de garantir une résistance durable et efficace des variétés.

Les mécanismes de résistance ont été étudiés chez les céréales. Les gènes de défense sont ceux dont l’expression est augmentée en réponse à l’infection d’un pathogène. Des études ont rapportées que plusieurs classes de gènes de défense co-localisent avec des QTL de résistance aux maladies chez le blé, le riz ou le maïs (synthèse dans Dracatos et al. 2010). D’autre part, divers types de protéines/enzymes de défense produites par l’hôte retardent l’infection du champignon. C’est le cas des protéines toxiques telles que les thionines/défensines, et des hydrolases telles que les chitinases, les thaumatines et les ȕ-1,3 glucanases. Chez le blé, une enzyme à activité chitinase a ainsi été associée à des phénotypes résistants à la rouille foliaire (Faris et al. 1999). Dans un autre exemple, un gène codant une chitinase du riz a été introduit par transgénèse chez le ray-grass d’Italie et une résistance accrue à la rouille couronnée a été observée chez les plantes transgéniques (Takahashi et al. 2005). Une autre enzyme impliquée dans les mécanismes de défense est la peroxidase du blé (III) qui a été associée à la résistance à la rouille foliaire chez le blé (Faris et al. 1999). Le gène codant cette enzyme a été cartographié au sein du chromosome 2B du blé. Or cette région se trouve au sein d’une zone de synténie avec le GL2 du ray-grass anglais, sur lequel plusieurs QTL de résistance à la rouille couronnée ont été détectés (Dracatos et al. 2010). Les gènes codant ces différentes enzymes sont donc des gènes candidats dans la réponse de l’hôte à l’infection par le pathogène. Des études ont été faites chez les céréales et il serait intéressant de transférer ces données sur le ray-grass anglais.

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les études de Dracatos et al. (2008) et Schejbel et al. (2007). En ce qui concerne la forte héritabilité rencontrée dans l’étude de Studer et al. (2007), cette forte valeur peut s’expliquer par l’utilisation de matériel génétique très variable.

2.1.3.3 Autres critères d’amélioration

Source : GEVES : Groupe d’Etude et de Contrôle des Variétés et des Semences

D’autres caractères sont à prendre en compte pour l’inscription des variétés au Catalogue tel que l’alternativité, c’est-à-dire l’aptitude d’une variété à monter à épi l’année du semis. Le critère de remontaison (capacité d’une plante à refaire des épis après une première épiaison) est également important. Une variété qui produit des épis plusieurs fois dans l’année contiendra plus de tiges ce qui augmentera le rapport tiges/feuilles et donc diminuera la valeur alimentaire (Groot et al. 2003). Ainsi, pour une utilisation en fourrage, on sélectionnera des variétés de ray-grass anglais non-alternatives et non-remontantes afin d’obtenir des fourrages de bonne qualité bien que de moindre productivité.

Le départ en végétation en sortie d’hiver est un autre critère. Une variété qui sera précoce au démarrage permettra de mettre les animaux en pâture plus tôt. De même, la notation de la précocité d’épiaison permettra de classer les variétés dans des groupes de maturité en fonction de leur date d’épiaison pouvant aller de précoce à tardive. Ces gammes de précocité permettent aux éleveurs de choisir les variétés les plus adaptées à leur région et à l’utilisation qu’ils veulent en faire. Les variétés tardives ont l’avantage de garantir une longue période de pâturage entre le départ en végétation en sortie d’hiver et la dégradation de la valeur alimentaire lors de l’épiaison. Cette période correspond à la souplesse d’exploitation. Toutefois, les variétés tardives sont susceptibles de subir des accidents climatiques tels que la sécheresse plus fréquemment que les variétés précoces, ce qui peut engendrer des rendements moindres.

Le critère de pérennité est également à estimer. Il permet d’évaluer l’aptitude d’une variété à maintenir plus ou moins longtemps son peuplement végétal. Les sélectionneurs cherchent à obtenir des variétés pérennes.

En dehors de la résistance aux rouilles, les résistances à d’autres maladies telles que la rouille brune (Puccinia graminis), le flétrissement bactérien (Xanthomonas campestris) ou

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grass anglais. La sélection se fait dans le sens de l’augmentation de la teneur en sucres solubles et en azote, et de l’amélioration de la digestibilité.

2.1.4 Progrès génétique

L’histoire de l’amélioration des plantes fourragères est courte par rapport aux autres espèces cultivées. Elle a débuté en Grande Bretagne en 1919 et seulement dans les années 1950 dans les autres pays. Toutefois, des progrès ont été réalisés grâce à la sélection phénotypique. Tabel et Allerit (2005) d’une part et Sampoux et al. (2011) d’autre part, ont rapporté une diminution de la remontaison et de l’alternativité, une légère augmentation de la valeur nutritionnelle du fourrage, un démarrage en végétation plus précoce à date d’épiaison constante pour des variétés semi-tardives à tardives et une augmentation de la pérennité. La souplesse d’exploitation a également été fortement améliorée grâce à la sélection de variétés ayant un démarrage précoce et une épiaison tardive.

En ce qui concerne le rendement en matière sèche, Wilkins et Humphreys (2003) ont estimé que la sélection du ray-grass anglais dans les 50 dernières années a permis un gain de 4-5% par décade avec une grande hétérogénéité selon les régions observées. Ceci est faible en comparaison des rendements grainiers des céréales à paille mais l’investissement a été moindre chez le ray-grass anglais et les temps d’évaluation y sont bien plus longs (trois ans environ pour les espèces fourragères contre un an pour les céréales à paille). Par ailleurs, Sampoux et al. (2011) ont montré que l’augmentation du rendement végétatif annuel est liée à l’amélioration du rendement en été et en automne.

Grâce à la sélection phénotypique seule, des progrès significatifs dans l’amélioration de la tolérance à la rouille couronnée ont été rapportés (Sampoux et al. 2010 ; Tabel et Allerit 2005). Cependant, les champignons ont la capacité de contourner la résistance de l’hôte en créant de nouvelles races. Les efforts de sélection sont donc à poursuivre.

2.2 Détection de QTL

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génétique des caractères quantitatifs pour une meilleure compréhension de ces caractères. Dans certains cas, ils peuvent être utilisés en SAM.

2.2.1 Outils moléculaires disponibles chez le ray-grass anglais

La taille du génome du ray-grass anglais est estimée à 4,15 pg ADN / 2C ce qui correspond à 4 059 Mpb (Shinozuka et al. 2010). Les marqueurs moléculaires permettent de baliser le génome et de pouvoir se repérer sur les chromosomes grâce à la construction de cartes génétiques. Chez le ray-grass anglais, de nombreuses cartes génétiques ont été construites à partir de marqueurs AFLP (Amplified Fragment Length Polymorphism) et/ou SSR (Simple Sequence Repeat) et/ou STS (Sequence-Tagged Sites - Bert et al. 1999 ; Jones et al. 2002a ; Jones et al. 2002b ; Armstead et al. 2004 ; Faville et al. 2004 ; Yamada et al. 2004 ; Cogan et al. 2005 ; Jensen et al. 2005a ; Jensen et al. 2005b ; Muylle et al. 2005 ; Gill et al. 2006 ; Turner et al. 2006 ; Schejbel et al. 2007 ; Sim et al. 2007 ; Vandewalle 2007 ; Dracatos et al. 2008 ; Schejbel et al. 2008 ; Studer et al. 2008b ; Turner et al. 2008 ; Van Daele et al. 2008 ; Anhalt et al. 2009 ; Barre et al. 2009 ; Dracatos et al. 2009 ; Brown et al. 2010 ; Studer et al. 2010 ; Turner et al. 2010). Il en existe également chez le ray-grass d’Italie (Lolium multiflorum Lam. - Hirata et al. 2006 ; Studer et al. 2006). Cependant, les marqueurs SSR/STS utilisés dans ces cartes ne sont pas systématiquement publiés ce qui rend les comparaisons entre les cartes publiées par les différents laboratoires délicates, voire impossibles. Toutefois, des efforts ont été faits en 2008 avec la publication de 464 marqueurs SSR dérivés d’EST (Expressed Sequence Tag : étiquettes de séquences exprimées) développés par différents laboratoires européens associant le Danemark, l’Irlande, la Belgique, la France, les Pays-Bas, la Grande Bretagne et la Suisse (Studer et al. 2008a). L’utilisation de ces marqueurs par les différents laboratoires a d’ailleurs permis la construction d’une carte consensus à partir des cartes provenant de huit populations de cartographie différentes (Studer et al. 2010).

De nouveaux espoirs se fondent sur les nouvelles techniques de séquençage avec l’utilisation de marqueurs SNP (Single Nucleotide Polymorphism - Cogan et al. 2006 ; Dracatos et al. 2008) ou encore de marqueurs DArT (Diversity Arrays Technology), ces derniers étant développés par le laboratoire de cytogénétique moléculaire et de cytométrie en République Tchèque (Kopecký et al. 2009 ; Kopecký et al. 2011). Ces deux types de

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complètement les différentes étapes de génotypage. D’autre part, les marqueurs SNP ont l’avantage d’être co-dominants alors que les marqueurs DArT sont dominants.

Même si le développement de nouveaux marqueurs permettra d’enrichir le nombre de marqueurs disponibles chez le ray-grass anglais, seule une utilisation des mêmes marqueurs par les différents laboratoires rendra possibles les comparaisons des cartes génétiques.

D’autres outils moléculaires existent chez le ray-grass anglais. C’est le cas des banques de BAC (Bacterial Artificial Chromosome) qui permettent l’accès au génome étudié sous forme de « petits » fragments d’ADN (environ 100 000 pb) insérés dans des vecteurs bactériens. Farrar et al. (2007) ont construits deux banques de BAC correspondant à deux génotypes de ray-grass anglais. Cet outil permet d’avoir la séquence complète de gènes candidats et d’identifier des SNP dans ces gènes candidats en vue de leur utilisation dans les programmes de sélection. De plus, les banques BAC de ray-grass anglais peuvent fournir un outil de grande valeur pour diverses études telles que la génomique comparative, la cartographie physique, le séquençage du génome, le développement de marqueurs et le clonage de QTL pour des caractères d’intérêt pour lesquels aucun gène candidat n’a pu être identifié. Shinozuka et al. (2010) ont utilisé cet outil pour l’étude des deux loci d’auto-incompatibilité du ray-grass anglais à partir d’une comparaison entre cartes génétique et physique. Toutefois, ces banques de BAC sont difficilement accessibles.

Il en est de même avec les banques d’EST. En 2006, Gill et al. ont utilisé une banque d’EST interne à leur laboratoire pour développer des marqueurs SSR chez le ray-grass anglais. Zhang et al. (2009) quant eux ont développé leur propre banque d’EST dans une étude sur l’acclimatation au froid. En 2011, Pfender et al. ont utilisé des banques d’EST de fétuque élevée et de céréales pour développer des marqueurs SSR et STS chez le ray-grass anglais.

2.2.2 Populations utilisées pour la détection de QTL

Il existe différents types de populations dans lesquelles les détections de QTL peuvent être faites. Les populations les plus communes sont les populations biparentales et leurs

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ayant une faible diversité génétique avec uniquement deux allèles étudiés pour une espèce diploïde homozygote et un maximum de quatre pour une espèce diploïde hétérozygote. D’autre part, les populations biparentales ne font pas nécessairement partie des schémas de création variétale des sélectionneurs et ne sont pas toujours faciles à obtenir.

Les populations de généalogie inconnue sont utilisées dans les études d’association dans lesquelles le DL est utilisé pour identifier des associations entre variabilité phénotypique et variabilité génotypique. Les premières études ont porté chez l’homme (Kerem et al. 1989) sur des gènes impliqués dans des maladies. Il faut attendre les années 2000 pour avoir la première étude d’association portant sur un gène candidat chez les plantes. Il s’agit de l’étude de la date de floraison chez le maïs (Thornsberry et al. 2001). Les populations étudiées dans ces cas-là sont en général des populations naturelles ou encore des populations issues de core-collection (Gupta et al. 2005), dans lesquelles il faut absolument prendre en compte la structuration génétique. Cependant, en 2007, Auzanneau a démontré que l’utilisation d’une variété synthétique de ray-grass anglais à base génétique large était favorable à ce type d’étude grâce à une absence de structuration génétique. Dans ce cas-là, le matériel de travail du sélectionneur est directement utilisé pour rechercher des associations entre variabilité génotypique et variabilité phénotypique. Cependant, le DL dans les populations allogames à reproduction sexuée est le plus souvent faible nécessitant une stratégie « gène candidat » ou un très grand nombre de marqueurs pour détecter une liaison physique entre polymorphisme phénotypique et génétique (Rafalski 2002).

Une autre alternative pour la détection de QTL est l’étude de populations multiparentales constituées de populations biparentales connectées les unes aux autres par des parents communs (Blanc et al. 2006). Ce type de populations multiparentales permet ainsi l’accès à une plus grande richesse allélique provenant des différents parents qui constituent la population. Chez les animaux, l’information sur plusieurs générations est utilisée, avec notamment les protocoles « filles » ou « petites-filles » (de Koning et al. 2001 ; Weller 2007). Cependant, le nombre d’individus par famille est souvent limité contrairement aux plantes pour lesquelles le nombre de descendants disponibles est bien plus important. Rosyara et al. (2009) ont adapté les modèles statistiques utilisés chez les animaux au sein des populations de sélection chez les végétaux. Ils ont utilisé des méthodes de détection de QTL basées sur la généalogie des familles chez le blé. Toutefois, l’information génétique et phénotypique n’est

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homozygotes. Elles ont également été utilisées chez les espèces hétérozygotes comme sur le palmier à huile (Billotte et al. 2010).

2.2.3 Méthodes de détection de QTL chez les espèces végétales

hétérozygotes

Il existe différents modèles de détection de QTL chez les plantes hétérozygotes utilisant certaines des populations précédemment décrites. Le premier est un modèle par parent qui compare les deux allèles de chacun des parents d’un croisement biparental ce qui correspond à la stratégie « pseudo-testcross » (Grattapaglia et al. 1995). Elle peut être réalisée en utilisant tout logiciel de détection de QTL qui inclut une analyse pour backcross tel que QTL Cartographer (Basten et al. 2007). Cette méthode utilise le maximum de vraisemblance. Elle sera appelée « analyse par parent » dans la suite de la thèse.

Un autre modèle prend en compte les quatre classes génotypiques attendues pour un locus donné dans un croisement biparental entre plantes hétérozygotes. Ce modèle peut être utilisé avec MapQTL (Van Ooijen et al. 2002) ou avec l’analyse en simple population de MCQTL (Jourjon et al. 2005). Le modèle correspond à une régression linéaire simple où la

valeur phénotypique Yck du kème individu du croisement c s’exprime de la manière suivante :

ܻ௖௞ ൌ Ɋ ൅ ෍ ෍ ݌௖௞ǡ௜௝ߠ ௖ǡ௜௝௟ ௜௝ ௅ ௟ୀଵ ൅ ߳௖௞

où μc est la moyenne globale du croisement c, L-1 est le nombre de cofacteurs, plck,ij est la

probabilité du kème individu d’avoir le génotype ij au QTL ou au cofacteur au locus l étant

donné l’information du marqueur, șlc,ij est la moyenne du génotype ij au locus l dans le

croisement c et İck est l’erreur résiduelle. Nous parlerons d’ « analyse simple population »

lorsque que nous ferons référence à cette méthode dans la suite de la thèse.

Enfin, tous les parents présents dans une population multiparentale connectée peuvent être étudiés au sein d’un seul modèle (logiciel MCQTL) qui détecte les QTL expliquant une part significative de la variance dans l’ensemble de la population. Dans ce cas là, le modèle est une régression linéaire généralisée qui suppose les mêmes positions de QTL et de

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Tableau 1 : QTL liés au rendement végétatif référencés dans la littérature.

Références Caractères Groupe de liaison (GL)

Gamme de variation phénotypique

expliquée

Yamada et al. 2004 Longueur de feuille 5 5,4 - 38,0

Armstead et al. 2008 7

Barre et al. 2009 1 2 4 6 7

Kobayashi et al. 2011 1 2 3 4 5 6 7

Sartie et al. 2011 1 2 3 4 7

Yamada et al. 2004 Hauteur de plante 1 3 5,3 - 43,0

Turner et al. 2008 1 4 5

Studer et al. 2008b 1 2 3 7

Barre et al. 2009 1 2 4 5 7

Kobayashi et al. 2011 1 2 3 4 5 6 7

Turner et al. 2008 Taux d'élongation foliaire (LER)

2 3 11,1 - 13,6

Barre et al. 2009 4

Sartie et al. 2011 1 3 6 7

Yamada et al. 2004 Poids frais 4 5 3,7 - 29,5

Turner et al. 2008 1 4 5

Anhalt et al. 2009 2 3 5 7

Anhalt et al. 2009 Poids sec 2 3 5 7 3,6 - 32,6

Sartie et al. 2011 1 2 6

Turner et al. 2008 Matière sèche a 3 6,0 - 11,1

Anhalt et al. 2009 2 3 7

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Les modèles précédents ont été utilisés dans différentes études. Blanc et al. (2008) ont étudié six croisements connectés effectués à partir de quatre lignées de maïs homozygotes. Les auteurs ont rapporté une forte puissance de détection de l’analyse multipopulations connectées par rapport à l’analyse simple population effectuée pour chacun des croisements pris séparément. Dans le cas de la plante modèle des légumineuses, Medicago truncatula, Pierre et al. (2008) observent quant à eux une réduction de l’intervalle de confiance et donc une meilleure précision de la localisation des QTL grâce à l’analyse multipopulations connectées. Plus récemment, la sortie d’un module supplémentaire de MCQTL permet l’étude des espèces hétérozygotes (Billotte et al. 2010). Cependant, dans cette étude, moins de QTL ont été détectés dans l’analyse multipopulations connectées que dans les analyses simple population. Ces résultats peuvent néanmoins être dus à des artefacts en raison de populations de faibles tailles, à un effet de dilution de l’effet d’un QTL détecté chez un seul parent parmi tous les autres ou à l’effet d’un allèle qui diffère selon le croisement dans le cas d’un parent commun à plusieurs croisements.

2.2.4 QTL détectés chez le ray-grass anglais

De très nombreuses recherches de QTL ont été publiées. Elles portent sur des caractères très différents, allant de la fertilité à la teneur en sucres solubles en passant par la tolérance à l’hydromorphie du sol. Cependant, nous nous limiterons ici à deux caractères particulièrement importants pour le sélectionneur : le rendement végétatif et la tolérance à la rouille couronnée.

Ces QTL ont été détectés dans des populations biparentales en utilisant les analyses par parent ou simple population.

2.2.4.1.1 QTL liés au rendement végétatif

De nombreux QTL de caractères liés au rendement végétatif ont été mis en évidence dans des études précédentes. Ils sont résumés dans le Tableau 1. L’ensemble des GL est concerné et le pourcentage de variance expliquée atteint 43. En moyenne, au sein d’une

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30 E spèce P opul at ion de cart og raphie S our ce d e ré si st an ce L ocali sation de s Q T L L ocalis at ion d e l'ex pér im entati on Réf ér enc es Ray-gr ass an gl ais F2 (A ur ora x P er m a) P erma Haut GL 2 A be rys tw yt h, P ays de Gal les ( G B) T hor og oo d e t al. 20 01 GL 5 GL 7 Ray-gr ass an gl ais F1 (V ed et te6 x V ic to rian 9 ) V edette6 GL 2 Lp Pc 1 ( m ili eu) Ham ilt on, Vict or ia (A us tr alie ) Dum sday et al . 2003 Ray-gr ass an gl ais F1 (S B2 x TC1 ) T C 1 e t TC1 G L 1 ( Lp Pc 2 e t Lp Pc 4) C ari ta ss tr aa t (B el gi que ) Muyll e et a l. 2 005 TC 1 e t T C 1 G L 2 ( Lp Pc 1 e t Lp Pc 3) Ray-g ras s an gl ais Po pul at io n V rnA N/A 2 x G L 1 b as Sl ag he ld e (D an em ar k) Sch ej bel et al. 2007 2 x GL 4 haut et ba s 2 x GL 5 m il ie u et b as Ray-gr ass an gl ais F1 (N A6 x A U6 ) N or th A fri ca n6 GL 3 Ham ilt on, Vict or ia (A us tr alie ) Dr ac at os et al . 2 00 8 A uro ra6 GL 6 GL 4 GL 7 Ray-g ras s it alien x ra y-gr ass ang lai s ȥ F2 (MF A x MF B ) MF A GL 2 bas Wis cons in ( U SA) Si m et al . 2 00 7 MF B GL 3 MF A GL 7 Ray-g ras s it alien (a nnuel) x ray-gras s angla is F1 (A nd re a1246 x L incoln 1133 ) A ndr ea124 6 GL 3 Ham ilt on, Vict or ia (A us tr alie ) R.C . B aill ie , données non p ub li ées , 2 005 Li nc ol n1133 GL 5 Ray-g ras s it alien x fé tu que d es près N/ A N/A GL 5 hau t A be rys tw yt h, P ays de Gal les ( G B) Ar m st ead et al. 2 006 Ray-g ras s it alien F1 (ABG x And ret) AB G 2 x G L 1 b as Z ur ich (S ui ss e) St ude r e t al. 20 07 AB G GL 2 hau t AB G Ray-g ras s it alien N/ A Har ukaz e G L 7 ( Lm P c2) Ja po n F uj im ori e t a l. 2 003 Yam ai ku 130 GL 4 ( Lm P c1) et GL 7 (Lm Pc 3) F uj im or i et al . 2 00 3 S achiaoba G L 7 (Lm P c4) K iyos hi e t a l. 200 7 Axi s G L 2 ( Lm P c5) K iyos hi e t a l. 200 7 L de rés is ta nce à la rou il le co uron née ré fé renc és d ans la litté ra tur e d’ap rès D rac ato s e t al . (20 10)

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où des QTL identifiés au champ n’ont pas été détectés dans l’expérimentation en serre et vice versa.

La comparaison des QTL détectés dans les différentes études est délicate en raison du faible nombre de marqueurs communs.

L’un des objectifs de la détection de QTL est d’identifier les gènes sous-jacents afin de faciliter la SAM. Même si c’est un challenge majeur, cet objectif a été atteint dans quelques exemples. C’est le cas du gène GAI (Gibberellic Acid Intensitive) qui est un activateur transcriptionnel de gènes codant pour des répresseurs de gibbérellines (hormones végétales). Dans une étude d’association sur la variété Herbie, Auzanneau (2007) a montré que le gène GAI a un effet sur la croissance foliaire du ray-grass anglais.

2.2.4.1.2 QTL liés à la tolérance à la rouille couronnée

De nombreuses études ont été menées concernant la résistance à la rouille couronnée et ont montré qu’il existait à la fois des résistances qualitatives et quantitatives (Dracatos et al. 2010). Les études menées sur ray-grass anglais en Europe, Amérique du Nord et Australasie, que ce soit au champ ou sous des conditions contrôlées, ont conduit à l’identification de nombreux QTL pour la résistance à la rouille couronnée sur les sept GL. Ils sont résumés dans l’article de Dracatos et al. (2010) et repris dans le Tableau 2. Ils expliquent entre 3,1 et 80% de la variance phénotypique en fonction des études. En général entre deux et quatre QTL sont détectés dans chaque étude. Les QTL mis en évidence sont différents selon les régions du monde dans lesquelles les expérimentations ont été conduites. D’après Potter et al. (1990), les races sont différentes selon les régions géographiques observées. Les QTL identifiés semblent donc être spécifiques d’une race donnée. On peut donc parler de l’existence de fortes interactions entre génotype et environnement, et plus précisément entre génotype et race. Néanmoins, certaines régions du génome sont fréquemment mises en évidence. C’est le cas du GL1 (Muylle et al. 2005 ; Schejbel et al. 2007 ; Studer et al. 2007) et du GL2 (Dumsday et al. 2003 ; Muylle et al. 2005 ; Dracatos et al. 2009). Ces régions pourraient renfermer des gènes de résistance à différentes races de pathogène.

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2.3 La Sélection Assistée par Marqueurs (SAM)

2.3.1 Définition

La SAM correspond à toute forme d’utilisation des marqueurs moléculaires dans le processus de sélection, des ressources génétiques au développement des variétés. Nous nous limiterons ici aux aspects de sélection au sens strict correspondant aux stratégies suivantes : l’introgression assistée par marqueurs, la prédiction des valeurs génétiques assistée par marqueurs, toutes deux basées sur la détection de QTL, ainsi que la sélection génomique. Cette dernière permet la prédiction des valeurs génétiques assistées par marqueurs mais elle ne repose pas sur la détection de QTL.

2.3.2 L’introgression assistée par marqueurs

Cette première stratégie consiste à construire des génotypes idéaux en rassemblant les allèles favorables précédemment identifiés au cours de détections de QTL. Des générations de rétrocroisements (Frisch et al. 1999) permettent d’introgresser les allèles favorables d’une lignée « donneuse » dans une lignée « receveuse » ayant une forte valeur agronomique. Cette méthode est assez efficace pour introgresser un gène majeur comme en témoigne l’exemple de Chetelat et al. (1995) chez la tomate. Cependant, elle se révèle délicate lorsqu’il s’agit d’introgresser un ou plusieurs QTL. En effet, Hospital et Charcosset (1997) recommandent d’utiliser au moins trois marqueurs par QTL pour permettre un bon contrôle à travers plusieurs générations. De plus, la taille de la population devra augmenter avec le nombre de QTL à introgresser. Dans cette première stratégie, l’utilisation des marqueurs peut se faire à deux niveaux. Le premier permet de suivre l’introgression du ou des allèles favorables dans le parent receveur tout au long des générations de rétrocroisements (« foreground selection »). Le second niveau permet quant à lui de contrôler le retour au parent receveur plus rapidement (Hospital et al. 1992 - « background selection ») et ne nécessite pas l’existence d’un lien entre l’allèle favorable et les marqueurs.

La construction de génotypes idéaux est intéressante dans le cas où il y a un faible nombre de QTL très bien caractérisés à prendre en compte mais elle apparaît plus délicate pour des caractères plus complexes ou quand plusieurs caractères doivent être sélectionnés en même temps.

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2.3.3 La prédiction des valeurs génétiques assistées par marqueurs

La seconde stratégie repose sur la prédiction des valeurs génétiques assistée par marqueurs (Moreau 1998). En amont, des QTL ont été identifiés, leurs effets ont été estimés et les allèles favorables aux marqueurs flanquants des QTL ont été mis en évidence. Cette stratégie consiste alors à utiliser les effets associés à ces QTL et les génotypes associés aux marqueurs pour prédire la valeur génétique des individus et guider le choix des sélectionneurs. Les prédictions peuvent être faites sur la seule base des effets des QTL (sélection sur marqueurs seuls) ou bien sur un index qui tient compte également du phénotype des individus (sélection combinée) pour le caractère considéré (Lande et Thompson 1990 ; Moreau et al. 1998). La valeur attribuée au phénotype ou aux QTL peut également être pondérée en fonction de l’importance du caractère étudié ou de l’effet du QTL.

Dans cette stratégie, l’efficacité de la SAM dépend de la puissance de détection des QTL (Moreau et al. 1998). Celle-ci va dépendre de l’effet d’un QTL : plus il est important, plus il a de chances d’être détecté. Ainsi, la SAM serait plus efficace pour un caractère peu complexe, déterminé par un faible nombre de QTL à effet fort. D’autre part, l’efficacité de la SAM serait inversement proportionnelle à l’héritabilité du caractère étudié (Lande et Thompson 1990). Lorsque l’héritabilité est forte, le phénotype est un bon prédicteur de la valeur génétique et les marqueurs apportent peu d’information supplémentaire. Il existerait une héritabilité optimale (environ 0,1 – 0,15) au dessous de laquelle l’efficacité relative de la SAM par rapport à la sélection phénotypique diminuerait car la puissance de détection des QTL est trop faible pour que la SAM apporte un gain par rapport à la sélection phénotypique (Hospital et al. 1997 ; Moreau et al. 1998). En raisonnant sur les différences de progrès génétique par les deux approches, Hospital et al. (1997) décaleraient l’optimum vers des héritabilités un peu plus fortes (environ 0,2 ; Figure 5). De plus, les résultats de simulations montrent que le progrès génétique réalisé en SAM est très variable pour les faibles héritabilités. Dans un grand nombre de simulations, la sélection phénotypique est plus efficace. Même si en moyenne la SAM est plus efficace, elle est aussi plus risquée. Ce problème est beaucoup moins fréquent pour des héritabilités moyennes (0,3 – 0,4). Dans cette zone, la SAM reste efficace et le risque d’obtenir un progrès inférieur à celui qui aurait été

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Figure 5 : Variabilité au cours des simulations de la différence entre les progrès génétiques obtenus avec la sélection combinée et la sélection phénotypique pour le premier cycle, en fonction de l’héritabilité. Les losanges noirs représentent les valeurs médianes, les rectangles donnent le quartile supérieur et inférieur et les traits verticaux ont une longueur égale à 1,5 fois l’intervalle interquartile. Les simulations ont été réalisées avec une population de 200 individus. D’après Hospital et al. (1997).



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est faible car dans cette situation une augmentation de la population augmente fortement la puissance de détection des QTL (Charcosset et Gallais 1996). Les différentes études indiquent que pour que la SAM soit efficace, il est nécessaire d’avoir une population d’au moins 200 individus. Enfin, le nombre et le type de marqueurs ont une influence sur la puissance de détection bien que moindre que les paramètres précédemment cités. Les marqueurs codominants sont à privilégier car plus informatifs et Muranty (1996) propose une distance moyenne entre marqueurs de 15-20 cM dans les cartes génétiques construites pour la détection de QTL. En dessous de cette distance, l’efficacité de la SAM n’augmente plus et tend même à diminuer (Gimelfarb et Lande 1994 ; Gimelfarb et Lande 1995).

Il existe une troisième stratégie de SAM qui permet la prédiction des valeurs génétiques grâce à l’utilisation des marqueurs mais elle ne repose pas sur la détection de QTL. Il s’agit de la sélection génomique.

2.3.4 La sélection génomique

La sélection génomique (SG) est une forme de SAM dans laquelle des marqueurs moléculaires couvrant l’ensemble du génome sont utilisés afin que tous les QTL soient en déséquilibre de liaison avec au moins un marqueur (Goddard et Hayes 2007). Dans ce cas, l’ensemble des marqueurs est utilisé pour estimer la valeur phénotypique d’un individu qui est appelée valeur génomique estimées pour la sélection (GEBV : Genomic estimated breeding values - Meuwissen et al. 2001). Cette stratégie a été adoptée suite au constat que, chez les bovins et l’humain, la variation de caractères complexes, comme le rendement, est expliquée par un grand nombre de QTL à effet faible rendant la SAM peu efficace lorsque le nombre de marqueurs QTL identifié est limité (Hayes et Goddard 2010). Le nombre de marqueurs à utiliser dépend du déséquilibre de liaison dans la population étudiée. Dans des populations à faible DL, la SG n’a été rendue possible que grâce au développement de technologies de génotypage très haut-débit avec un grand nombre de marqueurs comme c’est le cas avec les marqueurs SNP.

Le processus central de la SG est le calcul des GEBV pour des individus n’ayant que des données génotypiques. Ceci est réalisé à l’aide d’une équation qui a été créée à partir

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prédiction. Ces derniers vont être utilisés par la suite pour calculer les GEBV des candidats à la sélection n’ayant que des données génotypiques. Ces GEBV sont ensuite utilisées pour sélectionner les individus afin de progresser dans le cycle de sélection. Pour maximiser la précision des GEBV, la population de formation doit être représentative des candidats à la sélection dans le programme de sélection dans lequel la SG est appliquée.

La principale limite à l’utilisation de la SG est le grand nombre de marqueurs nécessaires pour couvrir le génome dans des populations où le DL est faible. Dans le cas du ray-grass anglais, le nombre de marqueurs codominants actuellement disponibles rend difficile la réalisation d’une telle stratégie.

2.3.5 Exemples de sélections assistées par marqueurs

2.3.5.1 SAM uniquement basée sur les marqueurs

Certains exemples de SAM sont uniquement basés sur l’utilisation des marqueurs moléculaires et ne reposent donc pas sur la détection de QTL ou sur le calcul des GEBV. C’est le cas des études de Kölliker et al. (2005) et de Ghesquiere et al. (2011) qui ont évalué l’application des marqueurs moléculaires pour optimiser la diversité génétique au sein d’un polycross issu d’un programme de sélection sur le ray-grass anglais. Dans les deux études, la sélection de parents génétiquement différents a conduit à de meilleures performances agronomiques lors des premières générations de multiplication grâce à une bonne exploitation de l’hétérosis.

Chez les plantes fourragères, l’utilisation des marqueurs en sélection peut également se faire via des tests de paternité au sein d’une descendance de polycross (Riday 2011). En effet, dans un polycross, les graines sont récoltées sur la plante mère et le père de chacune des graines, bien que présent au sein du polycross n’est pas connu. L’utilisation de quelques marqueurs moléculaires permet donc de déterminer le père de chaque descendant afin de faire une sélection à la fois sur la mère et sur le père. Dans une étude sur le trèfle violet (Trifolium pratense L.), Riday (2011) a d’ailleurs montré que les gains d’une sélection sur les deux parents étaient plus de deux fois plus grands que les gains d’une sélection maternelle seule.

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La SAM s’est révélée très efficace dans le cas d’introgression de caractères simples ou d’un petit nombre de gènes dans différentes espèces cultivées comme pour la résistance à la bactériose due à Xanthomonas campestris (Yu et al. 2000) ou la maladie des tâches anguleuses (Phaeoisariopsis griseola Sacc. - de Oliveira et al. 2005) chez le haricot commun (Phaseolus vulgaris L.), la résistance à la rouille et la qualité du grain chez le blé (Triticum aestivum L. - Kuchel et al. 2007) ou encore des caractères racinaires chez le riz (Oryza sativa L. - Steele et al. 2006). Des cas de transfert de résistance entre deux espèces interfécondes ont également été rapportés comme pour l’introgression d’une résistance à la rouille couronnée d’un génotype de fétuque des prés (Festuca pratensis) dans un génotype de ray-grass italien (Lolium multiflorum - Roderick et al. 2003). Cependant, la SAM apparaît moins efficace pour des caractères complexes tels que le rendement (Francia et al. 2005 ; Xu et Crouch 2008).

D’autre part, l’introgression de QTL peut conduire à des résultats contraires à ce qui était attendu. C’est le cas de l’étude de Bouchez et al. (2002) portant sur des lignées de maïs. Trois QTL de précocité et de rendement ont été introgressés dans une lignée de maïs élite. La précocité de cette lignée a été améliorée comme attendu mais d’importantes divergences ont été observées en ce qui concerne l’ampleur et le sens des effets des QTL de rendement comparés aux améliorations prédites. L’introgression des QTL dans une lignée receveuse implique un changement de fond génétique et c’est l’un des arguments avancés par les auteurs pour expliquer ces divergences entre ce qui était attendu et ce qui a été observé.

Dans le cas de la construction de génotypes idéaux, Tar'an et al. (2003) ont utilisé un index basé sur les QTL pour la sélection de caractères quantitatifs chez le haricot commun. Ils ont utilisés neuf marqueurs associés à des QTL de rendement grainier, hauteur de plantes, nombre de nœuds, nombre de gousses par plante et indice de récolte. Ces marqueurs étaient pondérés en fonction de la proportion de variance phénotypique qu’ils expliquaient. Plusieurs sélections d’individus ont été faites : sur l’index QTL seul, sur la performance phénotypique seule et sur une sélection combinée de l’index QTL et de la valeur phénotypique. Cette dernière sélection s’est d’ailleurs révélée la plus efficace avec un meilleur rendement que la

Figure

Figure 2 : Arbre phylogénétique du genre Lolium. D’après Kellogg (2001) et Torrecilla et Catalan  (2002)
Figure 4 : Variabilité de production de matière sèche entre génotypes. Critères de sélection pour une  adaptation au mode d’utilisation
Tableau 1 : QTL liés au rendement végétatif référencés dans la littérature.
Figure 5 : Variabilité au cours des simulations de la différence entre les progrès génétiques obtenus  avec la sélection combinée et la sélection phénotypique pour le premier cycle, en fonction de  l’héritabilité
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