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Soutenance de thèse d'Erwan Corlouer

Identification des déterminants génétiques et moléculaires contrôlant la stabilité du rendement chez le colza d’hiver

Thèse dirigée par Natahlie Nesi, UMR Institut de Génétique, Environnement et Protection des Plantes (IGEPP)

Résumé

Un des enjeux actuels de l’amélioration des plantes est d’assurer une production optimisée et stable dans des systèmes de culture économes en intrants et soumis à des environnements de plus en plus fluctuants. Le phénotype observé résulte de l’expression des effets du génotype et de l’environnement mais également de l’interaction génotype × environnement (G×E). Proposer des variétés stables/adaptées à une large gamme de milieux ou, a contrario, adaptées à des environnements spécifiques, nécessite de comprendre finement et d’exploiter les interactions G×E. Dans ce contexte, ce travail de thèse a cherché à répondre aux questions suivantes : i) quels sont les principaux facteurs abiotiques limitant le rendement chez le colza,ii) comment valoriser ces facteurs pour établir une typologie des environnements qui permette de caractériser   et   de   regrouper les environnements de manière à décomposer l’interaction G×E ?, et enfin iii) cet envirotypage permet-il de caractériser les déterminants génétiques contrôlant le G×E ? Une stratégie basée sur la caractérisation et l’analyse d’un réseau de 47 essais répartis sur les principales zones de culture du colza en France et conduits dans des conditions contrastées de fertilisation azotée, a été déployée pour identifier les facteurs limitants le rendement en graines chez le colza et regrouper les essais en envirotypes. Dans la suite, une analyse génétique par association a été menée sur 173 génotypes de colza d’hiver expérimentés dans ce réseau afin d’identifier les QTL qui contrôlent le rendement et l’interaction G×E. Des QTL stables et spécifiques ont été identifiés en fonction des envirotypes. L’intérêt de cette approche et des résultats obtenus est discuté, notamment au regard de leur valorisation potentielle dans des programmes de sélection.

Mots clés : Brassica napus, Rendement, Interaction G×E, Envirotypage, QTL