Projet ANR-10-GENM-0008 – PHENOBLE : Mise au point et valorisation d’outils de phénotypage nouvelle génération pour l’analyse des déterminants génétiques de l’efficacité d’utilisation des engrais azotés chez le blé tendre.
Programme : Génomique, Biotechnologies végétales (GENOM-BTV) 2010
Année de financement : 2010
Coordinateur du projet : Madame Katia BEAUCHENE (ARVALIS INSTITUT DU VEGETAL)
Partenaires : Arvalis Institut du Végétal; BIOGEMMA
Montant : 364506.0 euros
Date de début : 2011
Durée : 48 mois
Résumé : Afin de pouvoir répondre à la demande mondiale en céréales qui augmentera constamment dans les 50 prochaines années, le rendement, notamment du blé tendre, devra être amélioré de 2% chaque année. Ce niveau ne pourra être atteint qu’après avoir optimisé la sélection variétale et les pratiques agronomiques. L’optimisation de la productivité passe par l’identification des facteurs limitant et le développement de stratégies adaptées, en particulier celles liées à l’amélioration génétique. Deux domaines majeurs doivent être travaillés: le génotypage et le phénotypage.
Des efforts notables ont été réalisés ces dernières années pour développer et donner accès à la communauté scientifique, à de nouvelles technologies permettant de générer des marqueurs moléculaires peu coûteux, en grand nombre, et même plus récemment de séquencer des génomes entiers. En dépit de cette avancée notable dans le domaine de la biologie moléculaire et de la génétique, peu d’efforts ont encore été réalisés dans le domaine du phénotypage et particulièrement en ce qui concerne le phénotypage au champ qui est nécessaire lorsqu’on s’adresse à des caractères agronomiques complexes.
Quelques avancées récentes concentrées dans un champ de recherche nommé « phénomique », ont cependant permis de voir apparaître des technologies :
-Permettant de caractériser la performance des plantes, leur rythme de croissance et certaines de leurs fonctions
-Permettant de tester des plantes dans des scénarios agronomiques contrôlés à l’aide d’outils haut débit, en particulier, des outils de proxi-détection.
Notre capacité à disposer de phénotypes clairs et précis, est d’une importance majeure pour les associer au génotype et identifier les gènes qui aideront à mieux comprendre et maîtriser les caractères complexes. Cependant, la plupart des outils disponibles ont été développés pour des environnements contrôlés comme des serres, relativement éloignées des réalités agronomiques.
Dans le cadre du projet PHENOBLE, nous proposons de construire une plateforme dédiée au phénotypage fin et haut débit en plein champ. Cette plateforme sera d’abord dédiée au blé tendre, et se focalisera sur l’identification des facteurs génétiques impliqués dans les interactions génotype x environnement liés à l’assimilation de l’azote. Les outils évalués seront testés sur un dispositif multi local. PHENOBLE vise à valider et à adapter des outils disponibles actuellement à travers l’évaluation sous différentes contraintes azotées d’un panel de lignées de blés commercialisés en France. Le projet focalisera ses travaux sur l’azote en raison de son importance aussi bien économique, environnementale, qu’agronomique. L’azote a une influence connue sur de nombreux caractère, comme la surface foliaire, la sénescence, l’activité chlorophyllienne ou la teneur en métabolites azotés. Ces caractères paraissent accessibles et mesurables par la nouvelle génération d’outils que nous nous proposons d’évaluer.
Les livrables principaux de ce projet seront doubles : générer une liste d’outils et de méthodes validés et utilisables dans des programmes de génétique et de sélection variétale, mais aussi de produire durant le projet une liste de phénotypes héritables qui serviront à conduire des études de génétique d’association. Ces études devraient permettre de préciser et d’’identifier les mécanismes clefs liés à l’utilisation efficace de l’azote et ses implications sur le rendement. Les outils et les marqueurs moléculaires constitueront tous deux des avancées majeures pour les sélectionneurs et la communauté scientifique.