# Sélection génétique chez les arbres forestiers: apport des marqueurs moléculaires

Laurent Bouffier

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Laurent Bouffier. Sélection génétique chez les arbres forestiers: apport des marqueurs moléculaires. Journée Invenio, Salon Vinitech-Sifel, Nov 2022, Bordeaux, France. hal-04712292

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Sélection génétique chez les arbres forestiers:
apport des marqueurs moléculaires

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INRAE

Laurent Bouffier, INRAE (UMR BIOGECO Pierroton)

laurent.bouffier@inrae.fr

Journée Invenio – Salon Vinitech-Sifel – 30 novembre 2022
## Sélection génétique chez les arbres forestiers:
des contraintes...

* Des espèces relativement mal connues (physiologie, génétique...)

* Des générations longues (fructification vers 8 ans pour les pins)

* Caractère d'intérêt à expression tardive (volume, qualité bois...)

* Des plantes de grande taille (expérimentation sur de grandes surfaces, croisements contrôlés et mesures difficiles...)

* Autres contraintes éventuelles selon les espèces (multiplication végétative limitée chez le pin, fructification...)

* Financements limités (publics ou cooperatives)

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... et des avantages :

➤ Forte variabilité génétique intraspécifique

➤ Espèces peu domestiquées

➤ Programmes de sélection récents

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# La sélection chez les arbres forestiers à l'INRAE

* Espèces d'importance économique (bois)

* à courte rotation

* avec un marché des graines et des plants dynamique

* 3 programmes majeurs

<figure><img src="image_8.png" /><figcaption>Pin
maritime</figcaption></figure>

<figure><img src="image_9.png" /><figcaption>Peuplier</figcaption></figure>

<figure><img src="image_10.png" /><figcaption>Douglas</figcaption></figure>
# Méthodes disponibles en sélection génétique

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# Le programme d'amélioration génétique du pin maritime

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# Le pin maritime

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## Forêt des Landes de Gascogne:

- Forêt récente (milieu du XIXème siècle)

- Espèce native

- Fortes contraintes environnementales

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## 0.8 million hectares (7% de la forêt française)

- Plantations de pin maritime (>90% materiel amélioré) sauf sur les dunes

- 20-40 millions plants produits par an

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## 24% de la production française de bois

- 11 m3/ha/an

- 8.5 million m³ récolté / an

- 60% bois oeuvre/ 40% bois industrie

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# Programme d'amelioration du pin maritime

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**Initié dans les années 60:**

- Sélection ~600 arbres plus (population de base)

**Critères de sélection:**

- Volume + Rectitude basale

- Qualité du bois

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**Géré par un consortium depuis 1995:**

- Groupe d'Intérêt Scientifique « Pin Maritime du Futur »
(INRAE, FCBA, ONF, CPFA, CRPF)

INRAE

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**Gains génétiques:**

- variétés généralistes (~30% en volume et rectitude)

- Vergers à graines avec contrat d'obtention (Agri-Obtentions):
ONF, Vilmorin, Forélite, regroupement marchands grainiers

- Pépiniéristes (Forélite, Planfor, Robin, Naudet)
## Sélection récurrente

Sélection
des meilleurs individus

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Population
d'Amélioration
de génération Gn

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Croisements

Recombinaison des
caractères favorables

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Tests
de descendances

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## Création variétale

Sélection
des meilleurs parents
Constitution d'un
**Verger à Graines**

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Graines
Améliorées
Population G0

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Population G1

Population G2

Test 1

Test 2

Test 3
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Population G0

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Population G1

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Population G2

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Test 1

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Test 2

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Test 3

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Les marqueurs moléculaires:
apports pour la sélection génétique

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# Qu'est-ce qu'un marqueur moléculaire?

Fragment d'ADN
avec une position bien définie dans le génome (locus)
et présentant du polymorphisme dans la population

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Environ 30 000 gènes chez les espèces forestières,
beaucoup dont les fonctions sont inconnues

## Single Nucleotide Polymorphism (SNP):

Variation d'une seule paire de bases du génome entre individus d'une même espèce

Individu 1 CCCTGAAAGCCTCTTGTAATGTCGACTAATAAAAAAGATTTCCTTCCTCAATAGC
Individu 2 CCCTGAAAGCCTCTTGTAATGTCGACTAATAAAAAAGATTTCCTTCCTCAATAGC
Individu 3 CCCTGAAAGCCTCTTGTAATGTCGACTAATAAAAAAGATTTCCTTCCTCAATAGC
Individu 4 CCCTGAAAGCCTCTTGTAATGTCGACTAATAAAAAAGATTTCCTTCCTCAATAGC
Individu 5 CCCTGAAAGCCTCTTGTAATGTCGACTAATAAAAAAGATTTCCTTCCTCAATAGC
Individu 6 CCCTGAAAGCCTCTTGTAATGTCGACTAATAAAAAAGATTTCCTTCCTCAATAGC
Individu 7 CCCTGAAAGCCTCTTGTAATGTCGACTAATAAAAAAGATTTCCTTCCTCAATAGC
Individu 8 CCCTGAAAGCCTCTTGTAATGTCGACTAATAAAAAAGATTTCCTTCCTCAATAGC
Individu 9 CCCTGAAAGCCTCTTGTAATGTCGACTAATAAAAAAGATTTCCTTCCTCAATAGC
Individu 10 CCCTGAAAGCCTCTTGTAATGTCGACTAATAAAAAAGATTTCCTTCCTCAATAGC
Conifères: des génomes de très grandes tailles

<figure><img src="image_70.png" /><figcaption>**Fig. 1** Genome sizes of 181 conifers (Murray et al. 2004) and select angiosperms (Bennett and Leitch 2005) with complete- or partially- sequenced genomes. Each angiosperm is represented by a colored circle (see KEY) while conifers are represented by *white circles* having *gray outlines*, except for a few socioeconomically important conifer species, which are represented by *black circles* with labels</figcaption></figure>
# Outils moléculaires disponibles chez le pin maritime

<figure><img src="image_71.png" /></figure>

## Puce haute-densité = 12 000 SNP

- Puce 4TREE développée dans le cadre du projet européen B4EST

- puce commerciale multi-espèces: Populus sp, Fraxinus sp, Pinus pinaster et Pinus pinea

- génotypage réalisé aux Etats-Unis (Axiom Thermofisher)

<figure><img src="image_72.png" /></figure>

<figure><img src="image_73.png" /></figure>

## Puces basse-densité = 40 à 80 SNP

- Développées à l'INRAE

- Génotypage réalisé en interne (INRAE Pierroton)

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<figure><img src="image_75.png" /></figure>

<figure><img src="image_76.png" /></figure>

Identifier des régions du génome liées à un caractère

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Sélection génomique

<figure><img src="image_78.png" /></figure>

Population d'amélioration: vérifier les identités et les pedigrees

<figure><img src="image_79.png" /></figure>

Vergers à graines: estimer la pollution pollinique

<figure><img src="image_80.png" /></figure>

Peuplements: contrôler origine des plants
## Sélection assistée par marqueurs (SAM)

Association marqueurs –
caractère d'intérêt

Si qq marqueurs permettent
d'expliquer une part
importante de la variabilité
phénotypique

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Sélection basée sur les qq marqueurs liés au caractère d'intérêt

## Sélection génomique

Population d'entrainement: génotypage
haute densité + phénotypage
→ Modèle de prédiction

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Génotypage des candidats à la sélection

Sélection basée sur le modèle prédictif (qui
utilise l'information de tous les marqueurs)
# Principe général de la sélection génomique

## Population d'entrainement

Tous les individus sont
phénotypés (performances) et
génotypés (marqueurs ADN)
→ construction d'un modèle prédictif

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## Population d'application

Les individus sont
uniquement génotypés
→ leurs performances sont prédites
avec le modèle

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# Sélection génomique chez les arbres forestiers

* >40 articles publiés depuis 2012 (Eucalyptus, Pinus, Picea...)

* Pin maritime: deux articles publiés en 2016 et un PhD en cours (génotypage haut-débit de ~2000 individus des 3 générations d'amélioration)

* Premiers résultats encourageants: bonne prédiction des valeurs familiales

* Principales limites:

* mauvaise prédiction de la valeur intra-famille

* coût du génotypage
# Perspectives de la sélection génomique chez les arbres forestiers

* Sélection précoce → accélération des cycles de sélection (et/ou augmentation de l'intensité de sélection)

Possibilité de sélectionner ou réaliser un pre-screening en utilisant uniquement l'information moléculaire

→ Évaluation économique à mener

* Intégration de nouveaux critères de sélection → phénotypage focalisé sur la population d'entrainement

- caractères couteux (caractères adaptatifs...)

- caractères à expression tardive (qualité en sciage...)

- caractères impossibles à mesurer sur de très grands effectifs (résistance à des pathogènes...)
# Exemple de nouveaux critères de sélection : la plasticité phénotypique

Objectif = meilleure prise en compte de l'environnement dans les critères de sélection

Aujourd'hui: Critère de sélection très intégrateur comme la croissance à 12 ans (Σ climats)

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## Plasticité phénotypique

* capacité d'un génotype à exprimer différents phénotypes dans des environnements différents

* modélisée par une norme de réaction

* nécessite des données multisites ou des données longitudinales

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## Norme de réaction
Le bois, un regard rétrospectif de la réponse des arbres aux conditions environnementales

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# Croissance annuelle et indice environnemental

## Croissance annuelle

<figure><img src="image_88.png" /><figcaption>## Caractérisation climatique des années (indice de sécheresse de Martonne)</figcaption></figure>

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* ré-organisation de l'axe des X en fonction de l'index climatique
# Valeur génétique en fonction d'un gradient environnemental

Travaux en cours – Victor Papin
(doctorant INRAE Pierroton)

## Croissance annuelle

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# Outils moléculaires disponibles chez le pin maritime

<figure><img src="image_91.png" /></figure>

## Puce haute-densité = 12 000 SNP

- Puce 4TREE développée dans le cadre du projet européen B4EST

- puce commerciale multi-espèces: *Populus* sp, *Fraxinus* sp, *Pinus* pinaster et *Pinus pinea*

- génotypage réalisé aux Etats-Unis (Axiom Thermofisher)

<figure><img src="image_92.png" /></figure>

<figure><img src="image_93.png" /></figure>

## Puces basse-densité = 40 à 80 SNP

- Développées à l'INRAE

- Génotypage réalisé en interne (INRAE Pierroton)

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<figure><img src="image_95.png" /></figure>

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Identifier des régions du génome liées à un caractère

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Sélection génomique

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Population d'amélioration: vérifier les identités et les pedigrees

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Vergers à graines: estimer la pollution pollinique

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Peuplements: contrôler origine des plants
# Contrôle des identités et des pedigrees

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(from Marjorie Vidal PhD, 2016)

* Nombreuses sources d'erreur d'identification

* Processus cumulatif au cours des générations

* L'évaluation génétique sera d'autant plus précise que le taux d'erreur de pedigree sera faible

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# Simplification des schémas de sélection

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# Taux de pollution dans les vergers à graines

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# Contrôle de l'origine d'un peuplement ou d'un lot de graines

Forte structuration génétique entre les populations de *Pinus pinaster*

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This distribution map, including both natural and naturalized occurrence of *Pinus pinaster* was compiled by members of the EUFORGEN Programme

## 7 genepools

1. France atlantique (Landes)

2. France sud est (Maures)

3. Corse

4. Ibérique atlantique
(Portugal, Galice)

5. Ibérique méditerranéen
(Espagne centre et sud est)

6. Italie

7. Maroc
# Développement d'un jeu de 80 marqueurs moléculaires pour différencier ces 7 genepools

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Janvier 2022: récolte de 30 arbres x 3 sites

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* Origine corse des 3 peuplements analysés (analyses préliminaires)

* Composition génétique légèrement différente des peuplements corses de référence

* Des analyses complémentaires sont en cours (génotypage haute-densité)

Analyses réalisées par Mathilde Flores
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Merci de votre attention