Thèse à AGAP (2022)

Déterminisme génétique et moléculaire de la teneur et digestibilité des protéines du grain de sorgho. Vers une optimisation des capacités de prédiction

Responsable : Nancy TERRIER (AGAP Institut) Doctorant : Mamadou SENE

Malgré ses atouts agronomiques, la faible digestibilité des protéines de réserve du grain de sorgho par les protéases gastro-intestinales représente un frein important à une utilisation plus large du sorgho pour l’alimentation humaine et animale. Une variabilité génétique existe pour ce caractère ce qui laisse entrevoir des possibilités de développement de variétés mieux adaptées. Une meilleure compréhension des mécanismes moléculaires impliqués dans l’accumulation des protéines et de leur digestibilité est nécessaire en complément du développement de méthodes de sélection plus efficace pour atteindre cet objectif. Ces deux aspects constituent les objectifs de ce projet de thèse.

these 2022 AGAP - floraison sorgho
© INRAE - E. CALIF

Pour cela, une approche couplée de génomique et de génétique sera menée :
- Les données d’analyse de réseaux de gènes déjà disponibles seront exploitées pour identifier de nouveaux facteurs de transcription potentiellement régulateurs des mécanismes de mise en place de réserve protéiques et leur rôle sera testé par un système simplifié de surexpression.
- Des données de génotypage et de phénotypage (par SPIR, Spectroscopie Proche Infra Rouge) seront produites dans le cadre du programme CASDAR Nitrosorg sur lequel s’appuie cette thèse sur un panel représentant la diversité mondiale. Ces données seront agrégées pour analyser le déterminisme génétique des caractères de qualité au travers d’une approche de génétique d’association. Les données obtenues seront aussi mobilisées pour développer des modèles de prédiction génomique. Des modèles seront construits en utilisant les données spectrales (SPIR) seules (sélection phénomique) ou en combinaison avec les informations moléculaires (sélection phénomique couplée avec les zones du génome à effet majeurs et les approches de prédiction génomique) pour prédire les performances des variétés.

 

Date de modification : 12 avril 2024 | Date de création : 03 août 2023 | Rédaction : CLIMAE