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Sélection génomique - Quelles perspectives chez les Prunus ?

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Academic year: 2021

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HAL Id: hal-02789979

https://hal.inrae.fr/hal-02789979

Submitted on 5 Jun 2020

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Sélection génomique - Quelles perspectives chez les

Prunus ?

Mariem N’Sibi, Carole Confolent, Patrick Lambert, Sylvie Bureau, Barbara

Gouble, Alain Blanc, Guillaume Roch, Mariem Omrani, Timothée Flutre,

Christopher Sauvage, et al.

To cite this version:

Mariem N’Sibi, Carole Confolent, Patrick Lambert, Sylvie Bureau, Barbara Gouble, et al.. Sélection

génomique - Quelles perspectives chez les Prunus ?. Séminaire SelGen 2017 : ”La sélection génomique,

bilan et perspectives”, Sep 2017, Paris, France. 1 p, 2017. �hal-02789979�

(2)

1

INRA, Unité de Génétique et d’Amélioration des Fruits et Légumes, F-84143 Montfavet

2

INRA, UMR408 Sécurité et Qualité des Produits d'Origine Végétale, F-84000 Avignon

3

Université d’Avignon et des Pays du Vaucluse, UMR408 Sécurité et Qualité des Produits d'Origine Végétale, F-84000 Avignon

4

CEP Innovation, 23 rue Jean Baldassini, 69364 Lyon cedex 07

5

UMR AGAP, TA A-108 / 03 - Avenue Agropolis

– F-34398 Montpellier Cedex 5

*Corresponding author: Mariem N’sibi@inra.fr

Projet réalisé avec le soutien INRA du Meta-programme SelGen dans le cadre du

Projet FruitSelGen coordonné par Timothée Flute

Engagé en janvier 2015, le projet FruitSelGen a pour but de tester la faisabilité

de la sélection génomique au sein de croisements bi-parentaux

d’espèces

fruitières pérennes.

Dans le cas de

l’abricotier, une descendance hybride pseudoF1 entre deux

variétés aux comportements contrastés a été étudiée : Goldrich (variété

américaine, à chair orangée, ferme, acidulée et à évolution normale) et Moniqui

(variété Espagnole, à chair blanche, molle, douce et à évolution très rapide).

Matériel et Méthodes

Matériel

La descendance hybride, implantée sur le domaine INRA de

l’Amarine à Bellegarde (30),

compte 184 individus.

Données de phénotypage

Elles ont été recueillies au moins 2 années consécutives, sur chacun des individus, et ont

porté sur :

-

la phénologie (date de floraison, date de maturité des fruits),

-

la qualité des fruits évaluée à maturité commerciale (poids, couleur, fermeté, couleur

(L*, a*, b*), production éthylénique, teneur en sucre (IR), et teneur en acides (acidité

titrable),

-

et la criblure bactérienne (après inoculation mécanique).

Taille de la population

d’entrainement

Composition de la

population d’entrainement

Héritabilité

Comparaison valeurs

ajustées / annuelles

La nature des caractères, et les caractéristiques de la population

d’entrainement se sont avérées déterminantes sur la qualité de la

prédiction,

l’influence du nombre de marqueurs étant beaucoup plus

limitée.

Sur ces bases, les perspectives de mobilisation de la sélection génomique

chez

l’abricotier, notamment pour les traits à architecture complexe,

difficiles à mesurer, pourraient s’avérer particulièrement intéressante.

Données de génotypage

Les données de génotypage (issues de génotypage par séquençage

(Elshire et al. 2011)) ont été acquises sur les plateformes de Montpellier

(AGAP) et de Toulouse (GET-Plage).

Au total, 61 030 SNP ont été détectés parmi lesquels 4922 ont été retenus

après filtration en fonction des ségrégations attendues.

Traitements statistiques

La méthode de prédiction régression Ridge (RR-BLUP) a été utilisée pour

estimer les paramètres du modèle sur la population

d’entrainement. Ils ont

été ensuite appliqués sur la population restante.

Le coefficient de corrélation de Pearson a été utilisé pour juger de la qualité

de la précision de la prédiction après 100 itérations de la méthode de

prédiction.

Goldrich

X

Moniqui

Descendance F

1

Phénologie

2006

2007

2009

•Date de

floraison

•Date de

maturité

Sensibilité

au chancre

2013

2014

Sévérité des

symptômes

Criblures

bactériennes

Qualité des

fruits

2006

2007

11 paramètres

physiques et

biochimiques de

la qualité des

fruits

3 -1 3 -2 3 -3 3 -4 3 -5 3 -6 3 -7 3 -8 3 -9 3 -1 0 3 -1 1 3 -1 2 3 -1 3 3 -1 4 3 -1 5 3 -1 6 3 -1 7 3 -1 8 3 -1 9 3 -2 0 3 -2 1 3 -2 2 3 -2 3 3 -2 4 3 -2 5 3 -2 6 3 -2 7 3 -2 8 3 -2 9 3 -3 0 3 -3 1 3 -3 2 3 -3 3 3 -3 4 3 -3 5 3 -3 6 3 -3 7 3 -3 8 3 -3 9 3 -4 0 3 -4 1 3 -4 2 3 -4 3 3 -4 4 3 -4 5 3 -4 6 3 -4 7 3 -4 8 3 -4 9 3 -5 0 1 -3 8 /1 1 -3 8 /2 1 -3 8 /3 1 -3 8 /4 1 -3 8 /5 1 -4 4 /1 1 -4 4 /2 1 -4 4 /3 1 -4 4 /4 1 -4 4 /5 2 -1 2 /1 2 -1 2 /2 2 -1 2 /3 2 -1 2 /4 2 -1 2 /5 1 -1 8 /1 1 -1 8 /2 1 -1 8 /3 1 -1 8 /4 1 -1 8 /5 1 -4 3 /1 1 -4 3 /2 1 -4 3 /3 1 -4 3 /4 1 -4 3 /5 1 -4 6 /1 1 -4 6 /2 1 -4 6 /3 1 -4 6 /4 1 -2 7 /1 1 -2 7 /2 1 -2 7 /3 1 -2 7 /4 1 -2 7 /5 1 -6 3 /1 1 -6 3 /2 1 -6 3 /3 1 -6 3 /4 1 -6 3 /5 2 -2 8 /1 2 -2 8 /2 2 -2 8 /3 2 -2 8 /4 2 -0 9 /1 2 -0 9 /2 2 -0 9 /3 2 -0 9 /4 2 -0 9 /5 1 -3 5 /1 1 -3 5 /2 1 -3 5 /3 1 -3 5 /4 1 -3 5 /5 2 -3 1 /1 2 -3 1 /2 2 -3 1 /3 2 -3 1 /4 1 -5 7 /1 1 -5 7 /2 1 -5 7 /3 1 -5 7 /4 1 -5 7 /5 1 -6 1 /1 1 -6 1 /2 1 -6 1 /3 1 -6 1 /4 1 -6 1 /5 2 -2 5 /1 2 -2 5 /2 2 -2 5 /3 2 -2 5 /4 2 -2 5 /5 2 -1 0 /2 2 -1 0 /2 2 -1 0 /3 2 -1 0 /4 2 -1 0 /5 2 -2 7 /1 2 -2 7 /2 2 -2 7 /3 2 -2 7 /4 2 -2 7 /5 1 -2 6 /1 1 -2 6 /2 1 -2 6 /3 1 -2 6 /4 1 -2 6 /5 2 -0 3 /1 2 -0 3 /2 2 -0 3 /3 2 -0 3 /4 2 -0 3 /5 2 -1 7 /1 2 -1 7 /2 2 -1 7 /3 2 -1 7 /4 1 -0 6 /1 1 -0 6 /2 1 -0 6 /3 1 -0 6 /4 1 -0 6 /5 1 -4 7 /1 1 -4 7 /2 1 -4 7 /3 1 -4 7 /4 1 -5 1 /1 1 -5 1 /2 1 -5 1 /3 1 -5 1 /4 1 -5 1 /5 2 -4 3 /1 2 -4 3 /2 2 -4 3 /3 2 -4 3 /4 2 -4 3 /5 1 -5 0 /1 1 -5 0 /2 1 -5 0 /3 1 -5 0 /4 1 -5 0 /5 2 -4 4 /1 2 -4 4 /2 2 -4 4 /3 2 -4 4 /4 2 -4 4 /5 1 -1 9 /1 1 -1 9 /2 1 -1 9 /3 1 -1 9 /4 1 -1 9 /5 2 -4 2 /1 2 -4 2 /2 2 -4 2 /3 2 -4 2 /4 2 -4 2 /5 2 -4 1 /1 2 -4 1 /2 2 -4 1 /3 2 -4 1 /4 2 -4 1 /5 1 -3 0 /1 1 -3 0 /2 1 -3 0 /3 1 -3 0 /4 1 -3 0 /5 1 -0 4 /1 1 -0 4 /2 1 -0 4 /3 1 -0 4 /4 p .g 1 -6 0 /1 1 -6 0 /2 1 -6 0 /3 1 -6 0 /4 1 -6 0 /5 1 -4 0 /1 1 -4 0 /2 1 -4 0 /3 1 -4 0 /4 1 -4 0 /5 2 -1 1 /2 2 -1 1 /3 2 -3 9 /1 2 -3 9 /2 2 -3 9 /3 2 -3 9 /4 2 -3 9 /5 1 -5 5 /1 1 -5 5 /2 1 -5 5 /3 1 -5 5 /4 1 -5 5 /5 2 -0 5 /1 2 -0 5 /2 p .g 2 -0 5 /4 2 -0 5 /5 2 -0 8 /1 2 -0 8 /2 2 -0 8 /3 2 -0 8 /4 1 -5 4 /1 1 -5 4 /2 1 -5 4 /3 1 -5 4 /4 1 -5 4 /5 2 -2 0 /1 2 -2 0 /2 2 -2 0 /3 2 -2 0 /4 2 -2 0 /5 1 -3 6 /1 1 -3 6 /2 1 -3 6 /3 1 -3 6 /4 1 -3 6 /5 1 -6 2 /1 1 -6 2 /2 1 -6 2 /3 1 -6 2 /4 1 -6 2 /5 1 -1 6 /1 1 -1 6 /2 1 -1 6 /3 1 -1 6 /4 1 -1 6 /5 2 -0 7 /1 2 -0 7 /2 2 -0 7 /3 p .g 2 -0 7 /5 1 -0 5 /1 1 -0 5 /2 1 -0 5 /3 1 -0 5 /4 1 -0 5 /5 1 -4 5 /1 p .g 1 -4 5 /3 1 -4 5 /4 1 -4 5 /5 1 -3 3 /1 1 -3 3 /2 1 -3 3 /3 1 -3 3 /4 1 -0 9 /1 1 -0 9 /2 1 -0 9 /3 1 -0 9 /4 1 -0 9 /5 2 -3 4 /1 2 -3 4 /2 2 -3 4 /3 2 -3 4 /4 2 -3 4 /5 1 -2 3 /1 1 -2 3 /2 1 -2 3 /3 1 -2 3 /4 1 -2 3 /5 1 -0 2 /1 1 -0 2 /2 1 -0 2 /3 1 -0 2 /4 1 -0 2 /5 2 -0 1 /1 2 -0 1 /2 2 -0 1 /3 2 -0 1 /4 2 -0 1 /5 2 -2 2 /1 2 -2 2 /2 2 -2 2 /3 2 -2 2 /4 2 -2 2 /5 2 -3 0 /1 2 -3 0 /2 2 -3 0 /3 2 -3 0 /4 2 -3 0 /5 1 -5 6 /1 1 -5 6 /2 1 -5 6 /3 1 -5 6 /4 1 -5 6 /5 1 -0 1 /1 1 -0 1 /2 1 -0 1 /3 1 -0 1 /4 1 -4 2 /1 1 -4 2 /2 1 -4 2 /3 1 -4 2 /4 1 -4 2 /5 2 -1 4 /1 2 -1 4 /2 2 -1 4 /3 2 -1 4 /4 2 -1 4 /5 1 -1 5 /1 1 -1 5 /2 1 -1 5 /3 1 -1 5 /4 1 -1 5 /5 1 -2 5 /1 1 -2 5 /2 1 -2 5 /3 1 -2 5 /4 1 -2 5 /5 1 -0 7 /1 1 -0 7 /2 1 -0 7 /3 1 -0 7 /4 1 -0 7 /5 1 -2 4 /1 1 -2 4 /2 1 -2 4 /3 1 -2 4 /4 1 -2 4 /5 2 -1 8 /1 2 -1 8 /2 2 -1 8 /3 2 -1 8 /4 2 -1 8 /5 1 -1 3 /1 1 -1 3 /2 1 -1 3 /3 1 -1 3 /4 2 -0 2 /1 2 -0 2 /2 2 -0 2 /3 2 -0 2 /4 2 -0 2 /5 1 -1 0 /1 1 -1 0 /2 1 -1 0 /3 1 -1 0 /4 1 -1 0 /5 1 -0 8 /1 1 -0 8 /2 1 -0 8 /3 1 -0 8 /4 1 -0 8 /5 1 -3 4 /1 1 -3 4 /2 1 -3 4 /3 1 -3 4 /4 1 -3 4 /5 1 -4 1 /1 1 -4 1 /2 1 -4 1 /3 1 -4 1 /4 1 -4 1 /5 1 -4 9 /1 1 -4 9 /2 1 -4 9 /3 1 -4 9 /4 1 -4 9 /5 1 -1 7 /1 1 -1 7 /2 1 -1 7 /3 1 -1 7 /4 1 -1 7 /5 1 -3 6 /1 1 -3 6 /2 1 -3 6 /3 1 -3 6 /4 1 -3 6 /5 1 -0 3 /1 1 -0 3 /2 1 -0 3 /3 1 -0 3 /4 1 -0 3 /5 1 -3 2 /1 1 -3 2 /2 1 -3 2 /3 1 -3 2 /4 1 -3 2 /5 1 -5 8 /1 1 -5 8 /2 1 -5 8 /3 1 -5 8 /4 1 -5 8 /5 1 -5 9 /1 1 -5 9 /2 1 -5 9 /3 1 -5 9 /4 1 -5 9 /5 2 -0 6 /1 2 -0 6 /2 2 -0 6 /3 2 -0 6 /4 2 -0 6 /5 1 -4 8 /1 1 -4 8 /2 1 -4 8 /3 1 -4 8 /4 1 -4 8 /5 1 -3 7 /1 1 -3 7 /2 1 -3 7 /3 1 -3 7 /4 1 -3 7 /5 1 -2 0 /1 1 -2 0 /2 1 -2 0 /3 1 -2 0 /4 1 -2 0 /5 1 -3 1 /1 1 -3 1 /2 1 -3 1 /3 1 -3 1 /4 1 -3 1 /5 2 -1 6 /1 2 -1 6 /2 2 -1 6 /3 2 -1 6 /4 2 -1 6 /5 1 -5 2 /1 1 -5 2 /2 1 -5 2 /3 1 -5 2 /4 1 -5 2 /5 2 -3 8 /1 2 -3 8 /2 2 -3 8 /3 2 -3 8 /4 2 -3 8 /5 1 -1 4 /1 1 -1 4 /2 p .g 1 -1 4 /4 1 -1 4 /5 2 -2 4 /1 2 -2 4 /2 2 -2 4 /3 2 -2 4 /4 2 -2 4 /5 1 -2 9 /1 1 -2 9 /2 1 -2 9 /3 1 -2 9 /4 1 -2 9 /5 2 -4 5 /1 2 -4 5 /2 2 -4 5 /3 2 -4 5 /4 2 -4 5 /5 1 -1 1 /1 1 -1 1 /2 1 -1 1 /3 1 -1 1 /4 1 -2 8 /1 1 -2 8 /2 1 -2 8 /3 1 -2 8 /4 1 -2 8 /5 2 -2 1 /1 2 -2 1 /2 2 -2 1 /3 2 -2 1 /4 2 -2 1 /5 1 -1 2 /1 1 -1 2 /2 1 -1 2 /3 1 -1 2 /4 1 -1 2 /5 1 -2 2 /1 1 -2 2 /2 1 -2 2 /3 1 -2 2 /4 1 -2 2 /5 2 -2 9 /1 2 -2 9 /2 2 -2 9 /3 2 -2 9 /4 1 -5 3 /1 1 -5 3 /2 1 -5 3 /3 1 -5 3 /4 1 -5 3 /4 1 -3 9 /1 1 -3 9 /2 1 -3 9 /3 1 -3 9 /4 1 -3 9 /5 3 -5 7 3 -5 8 3 -5 9 3 -6 0 3 -6 1 3 -6 2 3 -6 3 3 -6 4 3 -6 5 3 -6 6 3 -6 7 3 -6 8 3 -6 9 3 -7 0 3 -7 1 3 -7 2 3 -7 3 3 -7 4 3 -7 5 3 -7 6 3 -7 7 3 -7 8 3 -7 9 3 -8 0 3 -8 1 3 -8 2 3 -8 3 3 -8 4 3 -8 5 3 -8 6 3 -8 7 3 -8 8 3 -8 9 3 -9 0 3 -9 1 3 -9 2 3 -9 3 3 -9 4 3 -9 5 3 -9 6 3 -9 7 3 -9 8 3 -9 9 3 -1 0 0 3 -1 0 1 3 -1 0 2 3 -1 0 3 3 -1 0 4 3 -1 0 5 3 -1 0 6

CD mean : Méthode fondée sur la maximisation du critère CD

moyen (Rincent et al., 2012).

Densité de

marqueurs

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