CONTACTS:
Responsables du stage : Jérôme Enjalbert, INRA, Matthieu Bogard, ARVALIS
Adresse, tél, e-mail : UMR GQE – Le Moulon, 91190 Gif sur Yvette. www.moulon.inra.fr [email protected] inra.fr (01 69 15 68 55) [email protected] (05 62 71 79 11)

INTRODUCTION, CONTEXTE SCIENTIFIQUE :
L’équipe DEAP travaille sur les méthodes de gestion de la biodiversité cultivée, en étudiant notamment les avantages d’une diversification génétique à l’échelle de la parcelle, ce par des populations composites ou des mélanges variétaux. La culture de populations composites, distribuées dans différents lieux et soumises à différentes pressions de sélection, est un moyen efficace de préserver le potentiel adaptatif des populations, et de favoriser leur adaptation locale. Du fait de leur diversité génétique, ces populations constituent également des ressources originales pour analyser l’architecture génétique de l’adaptation au milieu. Le présent sujet vise à cartographier les gènes impliqués dans le déterminisme génétique de la précocité de floraison, essentiels pour l »adaptation climatique, en étudiant une population multi-parentale et hautement recombinante soumise à évolution expérimentale.

OBJET DU STAGE :
L’objectif du stage est de croiser des approches d’écophysiologie et de cartographie génétique pour mieux décrire les facteurs génétique (QTLs) régulant la précocité de floraison. La transition florale chez le blé est dépendante de trois composantes: le besoin en vernalisation, la sensibilité à la photopériode, et la précocité intrinsèque. Le besoin en vernalisation est la nécessité pour une plante de subir une période de froid hivernal pour initier la floraison. La sensibilité à la photopériode est le besoin de subir des jours longs pour fleurir. La troisième composante agrège l’ensemble des autres facteurs, non liés à la vernalisation et à la photopériode. Cette dépendance à la température et à la photopériode crée de très fortes interactions Génotype x Environnement (GxE), qui compliquent la compréhension des bases génétiques de l’adaptation au climat. Pour mieux maîtriser ces GxE, différents modèles écophysiologiques ont été proposés, qui formalisent la dépendance à la température et à la photopériode grâce à des paramètres de sensibilité à la vernalisation et photopériode, et permettent de prédire la précocité de floraison à partir de la séquence climatique subie par une variété. ARVALIS, dont une des missions est de conseiller les agriculteurs dans leur choix de variétés, a développé un tel modèle, et propose une méthode d’estimation des paramètres écophysiologiques d’une variété, à partir de la mesure de plusieurs dates de floraison dans des conditions environnementales contrastées (dates de semis, lieux, années).
L’étudiant débutera son analyse par l’estimation des paramètres écophysiologiques (vernalisation/photopériode), en étudiant un phénotypage réalisé dans 6 conditions environnementales, sur 1000 lignées d’une population multiparentale hautement recombinante (MAGIC: Thépot et al. 2015). Cette estimation bénéficiera de récents développements réalisés par Arvalis et l’INRA. La seconde étape du projet portera sur une analyse par génétique d’association des régions du génome impliquées dans le contrôle de paramètres écophysiologiques. Pour cela, l’étudiant disposera d’informations génétiques provenant d’une puce de génotypages (TaBw420k), avec plus de 200 000 SNP polymorphes. Les méthodes d’analyse seront inspirées de celles développées par S. Thépot lors de sa thèse (modèles d’analyse de variance, environnement R), et permettront d’approfondir l’analyse qui avait permis de repérer des QTLs impliqués dans la régulation de la précocité de floraison.
Cette étude s’insère dans le projet ANR BREEDWHEAT (/breedwheat.fr), et bénéficiera de différents travaux complémentaires menés par l’équipe, notamment en modélisation (Post-Doc Christophe Lecarpentier, projet WHEATAMIX: www.inra.fr/Wheatamix).

COMPETENCES RECHERCHEES :
L’étudiant devra avoir une formation solide en génétique des populations et/ou génétique quantitative, et de bonnes bases en statistiques. L’essentiel des analyses se feront avec le logiciel R, donc un goût pour la programmation est nécessaire, des bases en analyse sous R sont indispensables. L’essentiel du stage sera portera donc sur de l’analyse génétique, écophysiologique et de la bioinformatique, mais une participation aux expérimentations menées par l’équipe sur la phénologie du blé est prévue !

Références:

Thépot S, Restoux G, Goldringer I, Hospital F, Gouache D, Mackay IJ, et al. (2015) Efficiently Tracking Selection in a Multiparental Population: The Case of Earliness in Wheat. Genetics 199:609–23.
Bogard M, Ravel C, Paux E, Bordes J, Balfourier F, Chapman SC, Le Gouis J, Allard V (2014) Predictions of heading date in bread wheat (Triticum aestivum L.) using QTL-based parameters of an ecophysiological model. J Exp Bot. 65:5849-65
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