PrediCropt

Résumé du programme

L’objectif de ce projet est d’estimer notre capacité de prédiction
génomique de la valeur d’un croisement grâce à des données
expérimentales issues de programmes de sélection.
Depuis environ 10 000 ans, les hommes ont sélectionné plus ou moins
consciemment les meilleurs animaux et plantes qui contribueraient à
la génération suivante. La première question est de bien définir ce qui
caractérise le « meilleur ». Cette notion varie suivant l’espèce, l’époque,
le pays, l’environnement et les besoins / demandes des utilisateurs
directs ou du marché et n’est pas le coeur de ce projet. Chez les
céréales, le caractère d’intérêt principal a longtemps été le rendement.
Quel que soit le(s) caractère(s) cible, en général, pour assurer un
haut niveau dans la descendance et un gain génétique rapide, les
sélectionneurs croisent les meilleurs individus qu’ils ont à disposition
sur ce critère. Le principal risque est que ces individus possèdent
des combinaisons alléliques similaires et que le matériel à disposition
perde à moyen terme de nombreux allèles favorables, limitant son
potentiel génétique sur le long terme. Pendant longtemps, les choix
de croisements ont été basés sur des observations phénotypiques.
Grâce aux prédictions génomiques, nous espérons pouvoir prédire
la valeur des croisements, c’est-à-dire la distribution attendue dans
la descendance, et surtout la valeur du meilleur individu potentiel. Il
s’agit donc d’estimer la moyenne et la variance de la descendance.
La moyenne de la descendance correspond à la moyenne des valeurs
génétiques des parents. Par contre la variance est plus difficile
à estimer. Elle dépend de la phase des allèles aux QTLs chez les
parents, de la complémentarité allélique chez les parents, et du taux
de recombinaison entre QTLs. Grâce au vecteur de recombinaison
estimé sur l’ensemble du génome, la valeur d’un croisement peut
s’estimer soit par simulation de descendances soit par des formules
analytiques. Alors que nous ne pouvons pas tester au champ tous les
croisements possibles, nous pouvons estimer in-silico dans des délais
raisonnables les valeurs de nombreux croisements pour nous aider à
choisir des individus ayant des allèles favorables complémentaires.
Nous proposons dans ce projet de tester la capacité prédictive de
différents estimateurs de la valeur d’un croisement en les comparant
à la distribution des performances des descendants observés au
champ, ceci pour un nombre de croisements compris entre 60 et
150 au sein des programmes de sélection Florimond-Desprez et
INRAE-Agri-Obtentions. Le nombre exact dépendra du nombre de
descendants par croisements, que nous optimiserons par simulations.
Nous évaluerons la distribution de la date d’épiaison, la hauteur, le
rendement et la teneur en protéine. Nous essaierons de voir, grâce
aux bases de données historiques des pedigrees des deux entreprises,
si une tendance se dégage vis-à-vis des contributions parentales
historiques, sur l’évolution de la diversité et des variances génétiques
d’après les lignées élites proposées aux évaluations CTPS et à
l’inscription.

Perspectives de résultats ou de valorisation

Nous publierons les résultats dans une revue à comité de lecture qui
comparera l’efficacité de différents critères d’utilité pour prédire la
valeur d’un croisement, sur données simulées et réelles.
Les algorithmes de prédiction de la valeur des croisements développés
seront intégrés au pipeline de simulation de schémas de sélection
développé dans le cadre de Breedwheat.

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