Prédiction du gène au phénotype par une approche couplant génétique quantitative et écophysiologie. (rapport de stage)
Creators: name: Gosseau, Florie
name: Langlade, Nicolas
name: Casadebaig, Pierre
name: Mangin, Brigitte
name: Bonnafous, Fanny
Publisher: name: figshare
Year: 2016
Subjects: subject: Computational Biology
subject: 60403 Developmental Genetics (incl. Sex Determination)
subject: FOS: Biological sciences
subject: FOS: Biological sciences
subject: 60405 Gene Expression (incl. Microarray and other genome-wide approaches)
subject: 60408 Genomics
subject: Plant Biology
subject: 60412 Quantitative Genetics (incl. Disease and Trait Mapping Genetics)
subject: Genetics

description: <b>Prédiction du gène au phénotype par une approche couplant génétique quantitative et écophysiologie.</b> (<i>rapport de stage</i>)<br><br>Nous proposons une nouvelle approche permettant d’identifier les combinaisons alléliques pouvant apporter un gain génétique dans des conditions de cultures données. En alliant un modèle génétique d’association avec un modèle de culture, nous pouvons ainsi prédire des traits phénotypiques complexes à partir du génotype. <br>Pour cela, 14 marqueurs génétiques ont été sélectionnés par association sur 7 caractères phénotypiques d’entrée du modèle de culture SUNFLO mesurés sur 5 expériences en champ et une en conditions contrôlées. Les effets des allèles à ces marqueurs sont utilisés pour construire les caractères phénotypiques potentiels utilisés en variable d’entrée du modèle de culture. Ce modèle prédit des traits complexes (rendement et contenu en huile) en fonction de l’environnement et de la conduite de culture dans trois dispositifs : les environnements ayant servi à l’analyse génétique, un environnement indépendant et une population d’environnements virtuels représentant l’aire de culture du tournesol ces dix dernières années.<br>La comparaison des données simulées et des données observées à mis en évidence une bonne capacité prédictive du modèle SUNFLO sur la population utilisée en génétique pour le contenu en huile à l’inverse du rendement. La prédiction du rendement sur la population d’environnements virtuels permet de mettre en évidence le lien fort entre rendement et stabilité. Trois SNPs sont plus fréquents dans les génotypes avec de forts rendements, les deux associés à l’indic de récolte et un à la date de maturité. Nous avons également identifié dix SNPs permettant un compromis optimal entre rendement et stabilité. Les caractères phénotypiques importants pour ce compromis sont l’indice de récolte, la précocité (date de floraison et date de maturité) et l’architecture (nombre de feuilles et position de la plus grande feuille).<br>Le travail effectué constitue une tentative de combinaison entre génétique quantitative et modélisation écophysiologique et agronomique. Il a permis d’appréhender certaines difficultés que l’on peut rencontrer dans cette approche de biologie des systèmes appliquée à l’agronomie.<br><br><b>Prediction of gene to phenotype by approach coupling quantitative genetic and ecophysiology.</b> (<i>internship report</i>) <br><br>We propose a new approach for identifying allelic combinations which can provide genetic gain in a given crop conditions. By combining a genetic model of association with a crop growth model we can predict complex phenotypic traits from genotype.<br>For that, 14 genetic markers were selected by association on 7 phenotypic traits in input of SUNFLO a crop growth model. Phenotypic traits are measured on 5 experiments and in controlled conditions. The effects of alleles at these markers are used to construct potential phenotypic traits for input variables of the crop growth model. This model predicts complex traits (yield and oil content) depending on the environment and culture management in three devices: the environments used in genetic association, an independent environment and a population of virtual environments representing sunflower culture area over the past decade in France.<br>Comparing the simulated data and observed data revealed that SUNFLO model have a<br>good predictive capacity on oil content and not on yield. The prediction performance on the virtual trial allows to highlight the strong link between performance and stability. Three SNPs are more common in genotypes with high yields, both associated with the harvest informant and the date of maturity. We also identified ten SNPs for an optimal compromise between performance and stability. Significant phenotypic traits for this compromise is the harvest index, early (date of flowering and maturity) and architecture (leaf number and position of the larger sheet).<br>The work done is an attempt to combination of quantitative genetics and ecophysiological and agronomic modeling. It helped to understand difficulties that may be encountered in systems biology approach applied to agronomy.<br>