Multi-environment multi-QTL association mapping identifies disease resistance QTL in barley germplasm from Latin America.

Gutiérrez, L., Germán, S., Pereyra, S., Hayes, P.M., Pérez, C.A., Capettini, F., Locatelli, A.B., Berberian, M.M., Falconi, E., Estrada, R., Fros, D., Gonza, V., Altamirano, H., Huerta-Espino, J., Neyra, E., Orjeda, G., Sandoval-Islas, S., Singh, R.P., Turkington, T.K., et Castro, A.J. (2015). « Multi-environment multi-QTL association mapping identifies disease resistance QTL in barley germplasm from Latin America. », Theoretical and Applied Genetics (TAG), 128(3), p. 501-516. doi : 10.1007/s00122-014-2448-y  Accès au texte intégral (en anglais seulement)

Résumé

Les maladies limitent considérablement la production d’orge (Hordeum vulgare L.) en Amérique latine. La tache helminthosporienne (causée par le Cochliobolus sativus), la rouille jaune (causée par le Puccinia striiformis f.sp. hordei) et la rouille des feuilles (causée par le Puccinia hordei) sont trois des principales maladies touchant les cultures d’orge dans cette région du monde. L’application de fongicides ne constitue pas une bonne solution sur les plans économique et environnemental, de sorte que la mise au point de variétés à résistance durable constitue une priorité dans le cadre des programmes d’amélioration. Ainsi, de nouvelles sources de résistance sont nécessaires. La présente recherche visait à trouver des régions génomiques associées à la résistance sur le terrain à la tache helminthosporienne, à la rouille jaune et à la rouille des feuilles dans du matériel génétique provenant d’Amérique latine. Nous avons mesuré la gravité de la maladie dans le cadre d’essais en environnements multiples menés dans diverses régions et avons utilisé 1 096 SNP pour identifier les régions génomiques associées à la résistance à ces maladies dans une population de 360 génotypes. Nous avons utilisé un plan expérimental optimisé et une modélisation spatiale dans le cadre de chaque essai, en vue de faire une estimation des moyennes génotypiques. En outre, nous avons utilisé la cartographie d'association à l'échelle du génome dans chaque environnement, pour détecter les loci de caractères quantitatifs (QTL). Nous avons ensuite intégré tous les QTL significatifs spécifiques à chaque environnement dans un modèle multi-environnement et multi-QTL. L’origine géographique et le type d’inflorescence étaient les principaux facteurs déterminant la structure de la population. La gravité était faible à moyenne dans le cas de la tache helminthosporienne, alors qu’elle était élevée dans tous les environnements dans le cas de la rouille des feuilles et de la rouille jaune. Nous avons défini des méga-environnements en fonction des localités pour la tache helminthosporienne et la rouille des feuilles. Nous avons trouvé des associations significatives marqueur-caractère pour la tache helminthosporienne (9 QTL), la rouille des feuilles (6 QTL) et la rouille jaune (7 QTL) ainsi que des QTL généralisés et des QTL spécifiques à chaque environnement qui seront utiles dans le cadre des programmes d’amélioration futurs. Message clé : Des modèles mixtes multi-environnements et multi-QTL ont été utilisés dans le cadre d’une étude d’association sur le génome entier pour identifier les QTL associés à la résistance aux maladies. L’utilisation de méga-environnements a favorisé l’interprétation des QTL spécifiques à chaque environnement et des QTL généraux.

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