Genomic regions underlying agronomic traits in linseed (Linum usitatissimum L.) as revealed by association mapping.

Soto-Cerda, B.J., Duguid, S.D., Booker, H.M., Rowland, G.G., Diederichsen, A., et Cloutier, S. (2014). « Genomic regions underlying agronomic traits in linseed (Linum usitatissimum L.) as revealed by association mapping. », Journal of Integrative Plant Biology (JIPB), 56(1), p. 75-87. doi : 10.1111/jipb.12118  Accès au texte intégral (en anglais seulement)

Résumé

Les conditions climatiques sont extrêmes dans les Prairies canadiennes, de sorte qu’il est très complexe d’y améliorer les rendements. Il est possible d’effectuer une sélection visant le rendement en soi, mais il pourrait être avantageux d’axer la sélection sur les caractères associés au rendement, car leur architecture génétique est plus simple. Nous avons génotypé les 390 spécimens de la collection de base de lins canadiens, au moyen de 464 marqueurs SSR (simple sequence repeat), et avons recueilli les données phénotypiques visant neuf caractères agronomiques, soit le rendement, le nombre de capsules par unité de superficie, le poids de 1 000 graines, le nombre de graines par capsule, la date de début de floraison, la date de fin de floraison, la hauteur de la plante, le degré de ramification de la plante et le taux de verse, dans jusqu’à huit environnements, pour réaliser la cartographie d’association. Nous avons utilisé un modèle mixte (analyse en composantes principales  +  matrice de parenté (K)) et avons trouvé 12 associations marqueur-caractère significatives pour six caractères agronomiques. Les analyses multivariées ont montré que la plupart des associations étaient stables parmi les environnements. En outre, nous avons réalisé une simulation statistique avec cinq marqueurs associés au poids de 1 000 graines et avons observé que les allèles bénéfiques avaient des effets additifs. Aucun des cultivars modernes ne possédait les cinq allèles bénéfiques; le nombre maximal d’allèles bénéfiques présents chez un même spécimen était de quatre et a principalement été observé dans le cas de lignées généalogiques. Nos résultats confirment la complexité de l’architecture génétique des caractères associés au rendement et les difficultés inhérentes que comporte l’identification des gènes qui en sont responsables. Ils montrent cependant que la sélection assistée par marqueurs pourrait être utile dans le cadre des programmes d’amélioration du rendement.

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