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Montpellier, SupAgro (2017)

Intégration de la modélisation écophysiologique et génétique pour l’estimation des valeurs génétiques et la définition d’idéotypes variétaux. Application au sorgho

Larue Florian

Titre : Intégration de la modélisation écophysiologique et génétique pour l’estimation des valeurs génétiques et la définition d’idéotypes variétaux. Application au sorgho

Auteur : Larue Florian

Université : Montpellier, SupAgro

Discipline : Ecophysiologie et adaptation des plantes

Sous la direction de : Delphine Luquet et de Jean-François Rami.

Résumé partiel
La performance agronomique de la plante en peuplement résulte de processus biologiques multiples dont les effets individuels dépendent du génotype (G) et de l’agro-environnement (E). Elle est de fait fortement dépendante des interactions GxE rendant difficile l’étude de son contrôle génétique (Elias et al., 2016). Sa décomposition en caractères élémentaires aux niveaux desquels les interactions GxE peuvent se modéliser sous la forme de lois de réponse à des variables de l’environnement a déjà démontré sa pertinence pour accéder à des traits plus simples génétiquement et plus héritables, pouvant donc être plus facilement mobilisés dans une démarche de sélection variétale (Yin et al., 2016). En outre, la performance agronomique ne peut être définie qu’en fonction d’agro-environnements cibles et d’usages bien déterminés, elle est donc par essence multicritères. Une analyse intégrée et systémique de la construction du phénotype combinant l’information écophysiologique et génétique au niveau des traits élémentaires mais aussi sur leurs éventuelles co-variations (Chew et al., 2016) est donc essentielle. Face à cet enjeu, la modélisation de la croissance des plantes en peuplement offre un cadre d’analyse pertinent, permettant de formaliser, dans la dynamique d’élaboration du rendement, les processus biologiques aux niveaux desquels s’expriment les interactions GxE (Chew et al., 2016). Plusieurs études en ont déjà démontré les potentialités pour l’évaluation in silico de l’effet de traits élémentaires et de facteurs génétiques sous-jacents sur l’élaboration du rendement ou d’autres caractères complexes en fonction de l’environnement (Chenu et al., 2009 ; Gu et al., 2014) ; (Bogard et al., 2014) ; (Rebolledo et al., 2015). Plus récemment, Cooper et al. (2016) ont démontré qu’en ‘pilotant’ la valeur de 5 paramètres clés d’un modèle très simple de culture de maïs par leur contrôle génétique, le modèle « génétique-écophysiologique » ainsi combiné fournissait une prédiction plus précise du rendement que le modèle génétique défini sur la base de la mesure de ce rendement. Cette étude, bien que basée sur une diversité génétique étroite et un modèle de culture très simple, témoigne des gains attendus au travers de la combinaison des approches d’analyse génétique et de modélisation des cultures. Les 5 paramètres pris en compte restent cependant physiologiquement complexes au regard des progrès récents faits en modélisation écophysiologique des plantes et des méthodes de phénotypage aujourd’hui disponibles pour calibrer ces modèles (Parent and Tardieu 2014). De plus, l’opérationnalité d’une telle approche dans une démarche de sélection variétale impliquant des centaines voire milliers de génotypes est conditionnée au développement d’outils de calculs permettant i) l’estimation à haut débit des paramètres du modèle écophysiologique avec des méthodes adaptées à la qualité et quantité de données disponibles ; ii) l’utilisation de ces valeurs de paramètres, potentiellement reliées à des facteurs génétiques, pour simuler le comportement de génotypes réels ou virtuels dans des environnements cibles (actuels, futurs) par le modèle écophysiologique, ceci, en tenant compte de leurs co-variations (phénotypique, génétique) et héritabilités. Cette thèse s’inscrit dans le cadre du projet SGT, en lien étroit avec BFF (cf partie contexte). Son objectif est d’intégrer la modélisation écophysiologique et génétique pour l’estimation de la valeur génétique et la définition d’idéotypes de sorgho pour des agroenvironnements limités en eau, en tirant profit de données phénotypiques acquises en plateforme (phenoarch) et en champ sur un même panel de diversité. Cette thèse s’adressera à la production de biomasse végétative et à la production de grain du sorgho dans les conditions climatiques actuelles et futures de l’Afrique de l’Ouest.

En préparation depuis le : 01-09-2017 .

Source : Theses.fr

Page publiée le 4 mai 2018