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Titre : |
Déterminisme génétique de l'aptitude technologique du maïs : détection de QTL et comparaison avec une approche de sélection génomique
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Auteur(s) : |
Camille Clipet, Auteur
Philippe Brabant, Tuteur Elena Cadic, Responsable de stage |
Type de document : | Mémoire |
Filière : | Ing. DA : PISTv -- Produire et innover dans les systèmes techniques végétaux |
Sujets : | Maïs -- Amélioration génétique ; Maïs -- Cultures ; Semoule |
Résumé : |
La sélection du maïs (Zea mays L.) destiné à la semoulerie nécessite de prendre en compte des caractères spécifiques (rendement semoulier, rendement hominies) qui sont négativement corrélés au rendement grain. Chez Limagrain Europe, le programme VIME (Valorisation Industrielle du Maïs Européen), qui regroupe une grande diversité de génétiques, est dédié à ces objectifs. Grâce à la quantité de données phénotypiques disponibles et à l’augmentation récente de la taille des démarrages, la détection de QTL est une méthode intéressante à utiliser dans ce but. La sélection génomique, implémentée dans ce programme depuis 2008, a été comparée à la détection de QTL afin de suggérer aux sélectionneurs la meilleure stratégie. La détection de QTL a été réalisée sur 8 démarrages (tous de taille sup[...]
La sélection du maïs (Zea mays L.) destiné à la semoulerie nécessite de prendre en compte des caractères spécifiques (rendement semoulier, rendement hominies) qui sont négativement corrélés au rendement grain. Chez Limagrain Europe, le programme VIME (Valorisation Industrielle du Maïs Européen), qui regroupe une grande diversité de génétiques, est dédié à ces objectifs. Grâce à la quantité de données phénotypiques disponibles et à l’augmentation récente de la taille des démarrages, la détection de QTL est une méthode intéressante à utiliser dans ce but. La sélection génomique, implémentée dans ce programme depuis 2008, a été comparée à la détection de QTL afin de suggérer aux sélectionneurs la meilleure stratégie. La détection de QTL a été réalisée sur 8 démarrages (tous de taille supérieure à 90 individus) et pour 8 caractères (agronomiques et technologiques). Une moyenne de 2 QTL a été détectée pour chaque combinaison démarrage/caractère, ce faible nombre était probablement dû à un manque de puissance pour détecter les QTL à plus faible effet. En général, les QTL étaient spécifiques du démarrage dans lequel ils étaient détectés. Au sein des démarrages, certains QTL pour des caractères différents ont été trouvés à des positions proches, confirmant les corrélations observées entre ces mêmes caractères lors de l’étude des données phénotypiques. De plus, un QTL de rendement grain a été trouvé à une position proche d’un QTL de rendement hominy par hectare, suggérant la possibilité d’une amélioration génétique - ces caractères étant habituellement antagonistes. Au contraire de la détection de QTL, la sélection génomique peut être effectuée sur plusieurs démarrages à la fois, regroupés par même génétique et testeur commun, ou regroupés tous ensemble. Cette dernière calibration a donné de meilleurs résultats que la précédente pour certains caractères (rendement hominy, rendement hominy par hectare et poids spécifique avec le RR-BLUP et poids spécifique, rendement semoulier et humidité récolte pour le GBLUP. De plus, certains démarrages partageant des parents avec d’autres démarrages d’un autre regroupement ont aussi été mieux prédits. La moitié des individus ayant le plus grand nombre d’allèles favorables appartenaient au groupe des meilleurs individus (à effectif égal) selon un index GEBV composé de la somme des GEBV centrées réduites pour tous les caractères, montrant que les QTL décrivaient bien les individus.
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Editeur(s) : | Paris [France] : AgroParisTech |
Date de publication : | 2015 |
Format : | 33 p. |
Note(s) : |
Diplôme d'ingénieur AgroParisTech, Mémoire de fin d'études, Dominante d’approfondissement : PISTv (Produire et Innover dans les Systèmes Techniques végétaux), 2015 |
Langue(s) : | Anglais ; Français |
Lien vers la notice : | https://infodoc.agroparistech.fr/index.php?lvl=notice_display&id=192977 |
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