Identification of loci governing eight agronomic traits using a GBS-GWAS approach and validation by QTL mapping in soya bean.

Sonah, H., O'Donoughue, L.S., Cober, E.R., Rajcan, I., et Belzile, F.J. (2014). « Identification of loci governing eight agronomic traits using a GBS-GWAS approach and validation by QTL mapping in soya bean. », Plant Biotechnology Journal. doi : 10.1111/pbi.12249  Accès au texte intégral (en anglais seulement)

Résumé

Le soja est une source importante d’huile et de protéine pour l’alimentation humaine et animale. La connaissance de la génétique de divers caractères du soja peut grandement aider à améliorer les stratégies de sélection pour cette culture. Une étude d’association pangénomique (GWAS) a été menée pour accélérer la sélection moléculaire dans le domaine de l’amélioration des caractères agronomiques du soja. Une méthode de génotypage par séquençage (GBS) a été utilisée pour obtenir une couverture pangénomique dense de marqueurs (> 47 000 polymorphismes mononucléotidiques [SNP]) pour un ensemble de 304 lignées de soja à cycle court. Un sous-ensemble de 139 lignées, représentatif de la diversité de l’ensemble, a été caractérisé au plan phénotypique pour huit caractères et six environnements (3 sites × 2 années). La couverture de marqueurs s’est avérée suffisante pour assurer des associations hautement significatives entre les gènes connus pour régir des caractères simples (couleur de la fleur, du hile et de la pubescence) et les SNP flanquants. Entre un et huit loci génomiques associés à des caractères plus complexes (maturité, hauteur de la plante, poids des graines, contenu en huile et en protéine des graines) ont aussi été repérés. Fait important, la plupart de ces loci repérés par GWAS se trouvaient dans des régions du génome correspondant à celles de loci à caractère quantitatif (QTL) déjà rapportés pour ces caractères. Dans certains cas, les QTL rapportés ont aussi été validés avec succès dans le cadre d’une cartographie additionnelle de QTL pour une population biparentale. Cette étude montre que l’approche mariant GBS et GWAS peut constituer un puissant complément à la cartographie classique sur populations biparentales pour l’analyse de caractères complexes chez le soja.

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