Études d’association à l’échelle du génome de la résistance au pasmo chez le lin (Linum usitatissimum L.)

Citation

He, L., Xiao, J., Rashid, K.Y., Yao, Z., Li, P., Jia, G., Wang, X., Cloutier, S., You, F.M. (2019). Genome-wide association studies for pasmo resistance in flax (Linum usitatissimum L.). Frontiers in Plant Science, [online] 9 http://dx.doi.org/10.3389/fpls.2018.01982

Résumé en langage clair

Le lin est une culture à double usage qui fournit de nombreuses ressources pour la production humaine, dont de la fibre et de l’huile. Le pasmo, maladie causée par un champignon, entraîne d’importantes pertes de rendement chez le lin. L’identification des régions génétiques associées à la résistance au pasmo facilitera la lutte contre la maladie. Les données sur la résistance au pasmo obtenues sur le terrain au cours de cinq années et un grand nombre de marqueurs moléculaires de génotypage par séquençage ont été utilisés pour cette étude, et 500 régions génomiques, appelées loci de caractères quantitatifs (QTL), associées à la variation de la résistance au pasmo ont été identifiées. Sur ces 500 régions, 67 présentaient des effets importants qui expliquaient jusqu’à 64 % de la variation totale de la résistance au pasmo dans les données. Il a été démontré que les régions génomiques ont un effet additif sur la résistance au pasmo. Les résultats semblent indiquer que les 67 régions à effets importants conviennent le mieux à la sélection assistée par marqueurs et que les 500 régions sont toutes efficaces pour la prédiction génomique dans le cadre de la sélection visant la résistance au pasmo.

Résumé

© 2019 He, Xiao, Rashid, Yao, Li, Jia, Wang, Cloutier et You. Le pasmo est l’une des maladies les plus répandues qui menacent la production de lin. Pour identifier les régions génétiques associées à la résistance au pasmo (RP), nous avons réalisé une étude d’association pangénomique comprenant 370 obtentions de la collection de base du lin. La gravité du pasmo a été évaluée sur le terrain de 2012 à 2016 à Morden, au Manitoba, au Canada. Le génotypage par séquençage a permis d’identifier 258 873 polymorphismes de nucléotides simples (SNP) répartis sur les 15 chromosomes du lin. Les associations marqueur-caractère ont été identifiées à l’aide de dix modèles statistiques différents. Au total, 692 nucléotides de caractères quantitatifs (QTN) uniques associés à 500 loci de caractères quantitatifs (QTL) présumés ont été détectés dans six ensembles de données phénotypiques sur la RP (cinq années individuelles et moyenne sur toutes les années). Différents QTN ont été identifiés à l’aide de divers modèles statistiques et d’ensembles de données sur la RP individuels, ce qui indique la complémentarité entre les méthodes d’analyse et/ou les interactions génotype × environnement des effets des QTL. Les modèles fondés sur un seul locus avaient tendance à identifier les QTN à effets importants, tandis que les modèles à locus multiples pouvaient détecter les QTN à effets plus faibles. Parmi les QTL présumés, 67 avaient des effets importants (3–23 %), étaient stables à l'échelle de tous les ensembles de données et expliquaient 32 à 64 % de la variation totale de la RP dans les divers ensembles de données. Quarante-cinq de ces QTL comprenaient 85 analogues de gènes de résistance, dont un grand groupe de gènes du type TNL (toll interleukin receptor, nucleotide-binding site, leucine-rich repeat) sur le chromosome 8. Le nombre de QTL avec des allèles à effet positif ou bénéfiques (NPQTL ) dans les obtentions était en corrélation significative avec la RP (R 2 = 0,55), ce qui laisse supposer que ces effets sur les QTL sont principalement additifs. Les NPQTL étaient également associés de manière significative au morphotype (R 2 = 0,52), et les principaux QTL avec des allèles à effet positif étaient présents dans les obtentions de type fibre. Les 67 QTL à effet important conviennent à la sélection assistée par marqueurs, et les 500 QTL conviennent à la prédiction génomique efficace dans le cadre de la sélection moléculaire de la RP.

Date de publication

2019-01-14