" Soutenance de thèse de Marie PEGARD. | Université d'Orléans

Université d'Orléans

Soutenance de thèse de Marie PEGARD.

19/12/2018 - 14:00 - 19/12/2018 - 18:00

URL: http://www.univ-orleans.fr/actus/soutenances

Nom du contact: Etudes Doctorales

Courriel du contact: etudes.doctorales@univ-orleans.fr

Lieu: Bâtiment CEES - Salle D. King - INRA - 2163 avenue de la Pomme de Pin - ARDON

Titre : Nouveaux modèles pour la mise en oeuvre de l’évaluation pangénomique dans le programme d’amélioration du peuplier.

Discipline : Génétique amélioration variétable

ECOLE DOCTORALE SSBCV

Résumé  :

Les espèces forestières sont particulières à bien des égards par rapport aux autres espèces domestiquées. Les arbres forestiers ont de longues phases juvéniles, entraînant de longs et coûteux cycles de sélection et nécessitant une sélection en plusieurs étapes indépendantes. Bien que cette méthode soit efficace du point de vue opérationnel, elle reste coûteuse en temps et en ressources, entraînant une dilution de l’intensité et de la précision de sélection. Au vu de ces contraintes, les arbres sont de bons candidats pour la mise en oeuvre de l'évaluation génomique. La sélection génomique (SG) repose sur le classement et la sélection d’individus à partir de l’information contenu dans leur génome sans utiliser une étape d’évaluation phénotypique et ainsi accélérer le processus de sélection. Ce travail visait à identifier les situations, les critères et les facteurs dans lesquelles la SG pourrait être une option réalisable pour le peuplier. Notre étude a montré que les avantages de l'évaluation génomique dépendent du contexte. C'est dans des situations les moins avantageuse que l'évaluation génomique se montre la plus performante, et profite du passage de haute à moyenne densité de l’information génétique à la suite d’une étape d’imputation de haute qualité. La sélection génomique pourrait être une option intéressante à un stade précoce, où la précision de la sélection est généralement faible et la variabilité génétique abondante. Notre travail a également montré qu'il est important d'évaluer les performances avec des critères alternatifs, comme ceux liés au classement, notamment lorsque ces critères répondent au contexte opérationnel du programme d'amélioration étudié.