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Dataset for raw data of the publication of Desaint, Hereil et al (2023) " Integration of QTL and transcriptome approaches for the identification of genes involved in tomato response to N deficiency "
No full textThe dataset contains raw data associated to the publication " Integration of QTL and transcriptome approaches for the identification of genes involved in tomato response to N deficiency", Desaint, Hereil et al, 2023.
This study aimed at identifying quantitative trait loci (QTL) and differential expressed genes (DEGs) between two Nitrogen treatments in order to list candidate genes related to nitrogen-related contrasting traits in tomato varieties. We characterised a genetic diversity core-collection (CC) and a multi-parental advanced generation intercross (MAGIC) tomato population grown in greenhouse under two nitrogen levels and assessed several N-related traits and mapped QTLs. Transcriptome response under the two N conditions was also investigated through RNA sequencing of fruit and leaves in four parents of the MAGIC population.
Significant differences in response to N input reduction were observed at the phenotypic level for biomass and N-related traits. Twenty-seven (27) QTLs were detected for three target traits (Leaf N content, leaf Nitrogen Balance Index and petiole NO3- content), ten and six at low and high N condition, respectively; while 19 QTLs were identified for plasticity traits. At the transcriptome level, 4,752 and 2,405 DEGs were detected between the two N conditions in leaves and fruits, respectively, among which 3,628 (50.6%) in leaves and 1,717 (71.4%) in fruit were genotype specific. When considering all the genotypes, 1,677 DEGs were shared between organs or tissues.
Finally, we integrated DEGs and QTLs analyses to identify the most promising candidate genes. The results highlighted a complex genetic architecture of N homeostasis in tomato and novel putative genes useful for breeding improved-NUE tomato.
It contains 14 files :
DV1: VCF file used for GWAS analysis (CC_GWAS_filtered_imputed.vcf.gz)
DV2: Read counts in each sample in Leaf (RNAseq_Leaf_COUNTS.txt)
DV3: Read counts in each sample in fruit (RNAseq_Fruit_COUNTS.txt)
DV4 : Statistic of genes differentially expressed in the contrast Control_Stress in fruit over all samples (DEG (C-S) fruit.txt)
DV5 : Statistic of genes differentially expressed in the contrast Control_Stress in leaf over all samples (DEG (C-S) leaf.txt)
DV6 : Statistic of genes differentially expressed in the contrast Control_Stress in fruit in Cervil (DEG (Ce_C- Ce_S) fruit.txt)
DV7 : Statistic of genes differentially expressed in the contrast Control_Stress in leaf in Cervil (DEG (Ce_C- Ce_S) leaf.txt)
DV8 : Statistic of genes differentially expressed in the contrast Control_Stress in fruit in Ferum (DEG (Fe_C-Fe_S) fruit.txt)
DV9 : Statistic of genes differentially expressed in the contrast Control_Stress in leaf in Ferum (DEG (Fe_C-Fe_S) leaf.txt)
DV10 : Statistic of genes differentially expressed in the contrast Control_Stress in fruit in LA1420 (DEG (LA_C-LA_S) fruit.txt)
DV11 : Statistic of genes differentially expressed in the contrast Control_Stress in leaf in LA1420 (DEG (LA_C-LA_S) leaf.txt)
DV12 : Statistic of genes differentially expressed in the contrast Control_Stress in fruit in Levovil (DEG (Le_C-Le_S) fruit.txt)
DV13 : Statistic of genes differentially expressed in the contrast Control_Stress in leaf in Levovil (DEG (Le_C-Le_S) leaf.txt)
DV14: 1_transcriptome_analysis_12072022_leaf.Rmd : R script corresponding to the analysis of DEG in lea
Valorisation of genetic and genomic resources of tomato for the improvement of fruit quality
No full textln this project we intend to develop the resources necessary for high throughput QTL studies in tomato by
combining the development of genomic and plant resources including:
(1) a large set of SNPs in expressed sequences and flanking regions based on high throughput sequencing
technology.
(2) a set of 4 Illumina VeraCode chips carrying a total of 1536 SNP
(3) Creation and phenotype characterisation of a multiparent advanced generation intercross (MAGIC) population
to be used for QTL mapping and latter for fine mapping, as a complement to genetic resources gathered in
collections. The population will be characterised for yield related traits and fruit quality (composition in sugars and acids, colour, texture).
(4) Differentiai Gene Expression profiles and proteome profiles of the 8 parental lines of the MAGIC populations
and the 4 Fl hybrids
These resources are developed to be used in the subsequent analyses:
(1) Genotyping a biallelic population in order to precisely map ail the markers present on the VeraCode chips
(2) Genotypinç the MAGIC population with the Illumina VeraCode chips in order to map QTL
(3) Genotyping several genetic resources (collections of cherry tomato cultivars, of old cultivars and a set of elite
genotypes), in order to assess linkage disequilibrium and search for associations between SNP markers and fruit
related traits
(4) Expression profile analysis of the genes and proteins characterised at the 2 stages of expression; comparison among genotypes and Fl hybrids. The final expected result is a genetic map of more than 1000 SNPs which will be associated with QTL locations and expression variations of the parental lines and Fl hybrids
Genetic and genomic determinants of response to water deficit in tomato (Solanum lycopersicum) and impact on fruit quality
No full textA l’échelle du globe, la diminution des ressources en eau est devenue un des principaux facteurs limitants pour les productions agricoles. Jusqu’à présent, les approches génomiques à haut débit conduites chez les espèces modèles ont permis d’identifier des centaines de gènes potentiellement impliqués dans la survie des plantes en conditions de sécheresse,mais très peu ont des effets bénéfiques sur la qualité et le rendement des cultures.Néanmoins, l’application d’un déficit hydrique bien contrôlé peut permettre d’améliorer la qualité des fruits charnus par dilution et/ou accumulation de composés gustatifs majeurs.Dans ce contexte, la première partie du travail de thèse avait pour but de déchiffrer les déterminants génétiques de la réponse au déficit hydrique chez la tomate en explorant les interactions ‘génotype x niveau d’irrigation’ (G x I) et ‘QTL x niveau d’irrigation’ (QTL x I) dans deux populations. La première population consistait en un ensemble de lignées recombinantes (RIL) issues du croisement entre deux accessions cultivées, tandis que la seconde était composée de diverses accessions à petits fruits principalement originaires d'Amérique du Sud. Les plantes ont été phénotypées pour un ensemble de caractères agronomiques (vigueur des plantes et qualité des fruits) et génotypées pour des milliers de SNP. Les données ont été analysées en utilisant les méthodologies de la cartographie de liaison et d'association, permettant l'identification de QTL et gènes candidats putatifs pour la réponse de la tomate au déficit hydrique. La deuxième partie du travail de thèse avait pour objectif d'explorer la régulation des gènes dans les fruits et les feuilles de tomates en condition de déficit hydrique. Dans ce but, des données de séquençage du transcriptome ont été recueillies sur les deux génotypes parentaux de la population RIL et leur hybride F1. Les données ont été analysées pour identifier les gènes et les allèles exprimés de manière différentielle. Puis, l'expression de 200 gènes a été mesurée dans les fruits et les feuilles de l’ensemble des lignées de la population RIL par qPCR micro-fluidique à haut débit. Des eQTL et des interactions ‘eQTL x niveau d’irrigation’ ont été identifiés pour ces gènes par cartographie de liaison. Les colocalisations entre les QTL phénotypiques et les QTL d’expression ont été analysées. Les connaissances produites au cours de cette thèse contribuent à une meilleure compréhension des interactions des plantes de tomate avec leur environnement et fournissent des bases pour l'amélioration de la qualité des fruits en conditions d’irrigation limitée.Water scarcity will constitute a crucial constraint for agricultural productivity in a nearfuture. High throughput approaches in model species have identified hundreds of genespotentially involved in survival under drought conditions, but very few having beneficialeffects on quality and yield in crops plants. Nonetheless, controlled water deficits mayimprove fleshy fruit quality through weaker dilution and/or accumulation of nutritionalcompounds. In this context, the first part of the PhD was aimed at deciphering the geneticdeterminants of the phenotypic response to water deficit in tomato by exploring thegenotype by watering regime (G x W) and QTL by watering regime (QTL x W) interactions intwo populations. The first population consisted in recombinant inbreed lines (RIL) from across between two cultivated accessions and the second was composed of diverse small fruittomato accessions mostly native from South America. Plants were phenotyped for majorplant and fruit quality traits and genotyped for thousands of SNP. Data were analyzed withinthe linkage and association mapping frameworks allowing the identification of QTLs andputative candidate genes for response to water deficit in tomato. The second part of the PhDhad the objective to explore gene regulation in green fruit and leaves of tomato plantsstressed by water deficit. For this purpose, RNA-Seq data were collected on the two parentalgenotypes of the RIL population and their F1 hybrid. Data were analyzed to identifydifferentially expressed genes and allele specific expression (ASE). Then, the expression of200 genes was measured in leaves and fruits of the whole RIL population by high throughputmicrofluidic qPCR. eQTLs and eQTL by watering regime interactions were mapped for thosegenes using linkage mapping. Colocalisations with the phenotypic QTLs were analyzed. Theknowledge produced during this PhD will contribute to a better understanding of the tomatoplant interaction with their environment and provide bases for improvement of fruit qualityunder limited water supply
Analysis of molecular and proteomic polymorphism of tomato and identification of QTLs for fruit quality traits in tomato
No full textL’amélioration de la qualité du fruit de tomate dépend largement de la variation génétique. A la suite de la domestication et de la sélection moderne, la diversité moléculaire chez la tomate a été profondément réduite, limitant les possibilités d’amélioration. De nouveaux marqueurs moléculaires révélant les polymorphismes nucléotidiques (SNP) constituent des outils précieux pour saturer les cartes génétiques et identifier des QTL (quantitative trait loci) et des associations chez une espèce peu polymorphe comme la tomate. Les objectifs de cette étude étaient de caractériser la diversité génétique de la tomate au niveau moléculaire et de tenter d’identifier des QTL, des gènes et des protéines responsables de la variation de caractères de qualité du fruit. Pour cela, trois études indépendantes ont conduit à (1) la découverte de nouveaux marqueurs SNP, (2) leur utilisation en génétique d’association et (3) l’analyse de la diversité du protéome en relation avec des caractères physiologiques du fruit.Dans la première étude, nous avons comparé deux plateformes de reséquençage pour reséquencer des zones ciblées couvrant environ 0.2% du génome de deux accessions contrastées. Plus de 3000 SNP sont été identifiés. Nous avons ensuite validé 64 SNPs en développant des marqueurs CAPS. Nous avons ainsi montré l’intérêt des techniques de reséquençage pour la découverte de SNP chez la tomate et produit des marqueurs simples qui peuvent être utiles pour caractériser de nouvelles ressources.Nous avons ensuite développé un ensemble de 192 SNPs et génotypé une collection de 188 accessions comportant des accessions cultivées, des types “cerise” et des formes sauvages apparentées et recherché des associations avec 10 caractères de qualité du fruit. Une quarantaine d’associations a été détectée dans des régions où des QTL avaient été préalablement identifiés. D’autres associations ont été identifiées dans de nouvelles régions. Nous avons ainsi confirmé le potentiel de la génétique d’association pour la découverte de QTL chez la tomate. Finalement une approche combinant l’analyse du protéome, du métabolome et de traits phénotypiques a été mise en oeuvre pour étudier la variabilité naturelle de la qualité du fruit de huit lignées contrastées et de quatre de leurs hybrides, à deux stades de développement (expansion cellulaire et orange-rouge). Nous avons identifié 424 spots protéiques variables en combinant électrophorèse bidimensionnelle et nano LC MS/MS et construit une carte de référence du protéome de fruit de tomate. En parallèle, nous avons mesuré la variation de teneurs en 34 métabolites, les activités de 26 enzymes et cinq caractères phénotypiques. La variabilité génétique et les modes d’hérédité ont été décrits. L’intégration des données a été réalisée par construction de réseaux de corrélations et régression sPLS. Plusieurs associations ont été détectées intra et inter niveau d’expression, permettant une meilleure compréhension de la variation de la qualité des fruits de tomateFruit quality in tomato is highly dependent on genetic variation. Following domestication and modernbreeding, molecular diversity of tomato has been strongly reduced, limiting the possibility to improvetraits of interest. New molecular markers such as single nucleotide polymorphisms (SNP) constituteprecious tools to saturate tomato genetic maps and identify quantitative trait loci (QTL) andassociations in a poorly polymorphic species like tomato. The objectives of this study were tocharacterize tomato genetic diversity at the molecular levels and to try to identify QTLs, genes andproteins responsible for fruit quality traits in tomato. For this purpose, three independent studies wereconducted leading to the discovery of new SNP markers, their use for association study and finally theanalysis of proteome diversity in relation to physiological phenotypes. We first used two nextgenrationsequencing platforms (GA2 Illumina and 454 Roche) to re-sequence targeted sequencescovering about 0.2% of the tomato genome from two contrasted accessions. More than 3000 SNPswere identified between the two accessions. We then validated 64 SNPs by developing CAPS markers.We thus showed the value of NGS for the discovery of SNPs in tomato and we produced low costCAPS markers which could be used to characterize other tomato collections. A SNPlexTM arraycarrying 192 SNPs was then developed and used to genotype a broad collection of 188 accessionsincluding cultivated, cherry type and wild tomato species and to associate these polymorphisms to tenfruit quality traits using association mapping approach. A total of 40 associations were detected andco-localized with previously mapped QTLs. Some other associations were identified in new regions.We showed the potential of using association genetics in tomato. Finally, a new analytical approachcombining proteome, metabolome and phenotypic profiling were applied to study natural geneticvariation of fruit quality traits in eight diverse accessions and their four corresponding F1s at cellexpansion and orange-red stages. We identified 424 variable spots by combining 2-DE and nano LCMS/MS and built the first comprehensive proteome reference map of the tomato fruit pericarp at twodevelopmental stages from the 12 genotypes. In parallel, we measured the variation of 34 metabolites,26 enzyme activities and five phenotypic traits. A large range of variability and several inheritancemodes were described in the four groups of traits. Data integration was achieved through sPLS andcorrelation networks. Many significant associations were detected within level and between levels ofexpression. This systems biology approach provides better understanding of networks of elements(proteins, enzymes, metabolites and phenotypic traits) in tomato fruit
Genetic determinants of tomato response to abiotic stresses
No full textLes plantes peuvent exprimer des réponses phénotypiques très variables en fonction des conditions environnementales auxquelles elles sont soumises. Cette aptitude généralement décrite sous le terme de plasticité phénotypique influence de manière très importante la productivité des espèces cultivées. La compréhension des bases moléculaires de la plasticité phénotypique est de ce fait un enjeu crucial pour l’amélioration variétale, notamment en raison des prédictions sur les changements climatiques. Cette thèse a pour objectif principal d’évaluer la réponse de la tomate (Solanum lycopersicum) aux stress hydrique, salin et thermique de caractériser l’architecture génétique de la plasticité phénotypique. Pour ce faire, une population multi-parentale (MAGIC) issue du croisement de huit lignées parentales a été évaluée dans un dispositif d’essais multi-environnement (MET) incluant des conditions optimales de culture avec une irrigation suffisante et des conditions de stress hydrique (WD), stress salin (SS) et stress thermique (HT) en France, en Israël et au Maroc. Au total 12 environnements ont été testés, chaque environnement constituant une combinaison de Traitement x Lieu géographique x Année. Plusieurs caractères phénotypiques ont été mesurés en lien avec la vigueur de la plante, la qualité du fruit, la phénologie et des traits liés au rendement. Les analyses phénotypiques ont révélé des interactions génotype-environnement (GxE) significatives pour la majorité des traits évalués. Ces interactions GxE ont par la suite été décomposées à travers différentes mesures de plasticité phénotypique en estimant la sensibilité génotypique des lignées MAGIC aux variations environnementales. Une analyse de cartographie de liaison a été réalisée en utilisant des modèles prenant en compte la probabilité haplotypique de l’origine parentale des allèles,pour identifier les locus contrôlant la variation des caractères quantitatifs (QTL) impliqués dans les variations de la moyenne et de la plasticité phénotypique. L’étude a mis en évidence la complexité de l’architecture génétique de la plasticité phénotypique chez la tomate, qui est en majorité (66% des QTLs de plasticité) contrôlée par des locus différents de ceux qui affectent la variation moyenne des traits. Nous avons pu proposer des gènes candidats de plasticité qui nécessitent des études plus approfondies pour leur validation et la compréhension de leur mode de fonctionnement. Dans le contexte agronomique, les résultats présentés dans cette étude ouvrent des perspectives intéressantes pour la création de variétés de tomate adaptées aux stress abiotiques en présentant d’une part des marqueurs génétiques intéressant pour les programmes de sélection assistée par marqueurs et d’autre part, des génotypes intéressants à évaluer dans de futurs programmes d’amélioration variétale.Plants can express different phenotypic responses when exposed to different environmental conditions. This ability, commonly described as phenotypic plasticity, has a very important impact on crop productivity and performance. Understanding the molecular basis of phenotypic plasticity is therefore a crucial issue for plant breeding in the coming years, particularly challenged by climate change predictions. The main objective of this thesis was to assess the impact of tomato (Solanum lycopersicum) response to water deficit, high temperature and salinity stresses at the phenotypic level,and to characterize the genetic architecture of phenotypic plasticity.To this end, a multi-parental (MAGIC) population, derived from the cross of eight parental lines wasevaluated in a multi-environment trial (MET) design including optimal culture conditions with adequate water irrigation and water deficit (WD), salinity stress (SS) and high temperature stress (HT) in France,Israel and Morocco. A total of 12 environments were tested, each environment being regarded as acombination of Treatment x Location x Year. Several phenotypic traits were measured in relation toplant vigor, fruit quality, phenology and yield component traits.Phenotypic analyses revealed significant genotype-environment (GxE) interactions for the majority oftraits assessed. These GxE interaction were subsequently decomposed through various parameters ofphenotypic plasticity by estimating the genotypic sensitivities of MAGIC lines to environmental variations. A linkage mapping analysis was performed using regression and mixed linear models,accounting for the haplotype probabilities of the inheritance of parental alleles, to identify the loci(QTL) involved in the variation of mean and phenotypic plasticity phenotypes. The study highlighted acomplex genetic architecture of phenotypic plasticity in tomato, which is predominantly (66% of QTLsof plasticity) controlled by loci different from those affecting the phenotypic means.We proposed several plasticity candidate genes that require further investigation for functionalvalidation and a clear understanding of their mode of action. In the agronomic context, the results presented in this study open interesting perspectives for the development of tomato varieties adaptedto abiotic stresses by presenting on the one hand, interesting genetic markers for marker-assisted orgenomic selection programs and, on the other hand, interesting genotypes to evaluate in future breeding programs
Molecular polymorphism analysis of fruit-quality related genes in wild and cultivated genetic ressources : association genes/QTL
No full textChez la tomate, l'amélioration pour la qualité du fruit est rendue difficile par la multiplicité et la complexité des caractères. La cartographie de QTL a permis la caractérisation génétique de ces caractères. L'objectif est maintenant d'identifier les gènes sous-jacents aux QTL. Nous avons utilisé la cartographie par déséquilibre de liaison (DL) dans ce but. Pour éviter les fausses associations entre caractères et polymorphismes moléculaires, la structure génétique a été prise en compte dans l'analyse. La tomate cultivée montre un faible niveau de diversité génétique, ce qui réduit la résolution de cartographie. Le génome de la tomate de type cerise est décrit comme une mosaïque entre celui de la tomate cultivée et de l'ancêtre sauvage. Ce mélange devrait augmenter la résolution des études d'association. Nous avons utilisé une « core collection » focalisée sur des accessions de type cerise pour valider la région génomique contenant un QTL pour le nombre de loges. Deux mutations sont associées avec le caractère. Ces deux SNP ont évolué différemment du reste du chromosome 2, en subissant une sélection balancée qui témoigne de l'augmentation de la diversité morphologique lors de la domestication. L'étude, focalisée sur le chromosome 2, a permis d'analyser l'étendue du DL en fonction de la distance génétique et physique. Des associations, entre polymorphismes et phénotypes étudiés, ont été détectés avec des méthodes prenant en compte la structure génétique. Nous avons montré l'intérêt d'utiliser la structure en mosaïque du génome des accessions de type cerise pour surmonter les limitations de résolution dans les analyses d'associations chez une espèce cultivée autogame.In Tomato (Solanum lycopersicum), breeding for fruit quality is difficult due to the multiplicity and complexity of the traits. QTL mapping has allowed the genetic characterization of these traits. One of the challenges is now to identify the genes underlying these QTLs. Following this aim, we used linkage-disequilibrium (LD) mapping. To avoid hazardous associations between traits and polymorphisms, the genetic structure has to be taken into account for LD mapping. Cultivated tomato showed low genetic diversity reducing mapping resolution. Cherry type tomato genome is described to be admixture between cultivated tomato and its wild ancestor. Such admixture may increase resolution of association mapping. We used a core collection focused on cherry type accessions to validate a candidate gene for a fruit locule-number QTL. We found that two single nucleotide polymorphisms (SNP) were highly associated with the trait. These two SNP evolved differently from the rest of the chromosome 2. They underwent a balanced selection which testifies a selection for fruit morphology diversity by human. Association mapping, focused on whole chromosome 2, allowed us to assess the extent of linkage disequilibrium over genetic and physical distances. Associations of polymorphisms with phenotypes were detected with structured association methods. We thus showed efficiency of genome admixture to overcome the low-resolution limitation of association mapping for an inbred crop. We validated previously identified QTLs and found associations with new QTLs and new candidate genes. An evolutionary model including bottleneck and gene flow between wild and domesticated forms is also presented
Deciphering the Genetic Architecture of Abiotic Stress Tolerance in Tomato through GWAS and Genomic Prediction
No full textLes stress abiotiques, tels que la salinité excessive ou la carence en nutriments, qui entraînent souvent une perte de rendement importante, constituent des défis majeurs pour l'agriculture mondiale. Ces stress sont particulièrement préjudiciables dans les régions confrontées à la pauvreté, à l'insécurité alimentaire et à la pénurie d'eau. L'amélioration de la résilience des cultures à haute valeur économique et nutritionnelle comme la tomate (Solanum lycopersicum L.) aux stress abiotiques pourrait offrir des avantages significatifs, à la fois sur le plan économique et en termes de santé publique. L'objectif de cette thèse est d'identifier les composantes génétiques de la tolérance aux stress abiotiques chez la tomate et d'explorer le potentiel de la prédiction génomique pour améliorer cette tolérance. Dans le premier chapitre, nous avons examiné l'architecture génétique de la tolérance à la carence en azote. Nous avons utilisé une méthodologie complète qui intègre la cartographie des QTL en utilisant une population multiparentale, une étude d'association à l'échelle du génome (GWAS) en utilisant un panel de diversité, et une analyse RNA-seq pour identifier les gènes candidats liés à la réponse à la carence en azote. Les deux chapitres suivants sont consacrés à l'étude de la tolérance au stress salin. Nous avons tout d'abord étudié plusieurs traits associés à l'accumulation de sodium dans différents organes et stades de développement de la plante dans le panel de GWAS, ce qui nous a permis d'identifier des QTLs et un gène candidat clé impliqué dans le transport du sodium au sein de la plante. En outre, nous avons également étudié l'impact du stress salin sur le métabolome des racines, en caractérisant les métabolites régulés de manière différentielle par le stress salin et en identifiant des biomarqueurs de la tolérance à la salinité. Des QTL et des gènes candidats liés à ces métabolites cibles ont été identifiés. Dans les derniers chapitres, nous avons utilisé la GWAS et la prédiction génomique dans des analyses multi-environnementales à l'aide d'un panel de diversité cultivé dans plusieurs conditions environnementales. Nous avons identifié des QTL d'interaction - dont les effets alléliques varient en fonction des conditions environnementales - et comparé différentes méthodologies GWAS. Nous avons également évalué l'efficacité de différents modèles de prédiction génomique pour améliorer la tolérance aux stress abiotiques. Cette étude a permis d'identifier plusieurs gènes candidats qui nécessitent une validation expérimentale plus poussée afin d'élucider leurs rôles fonctionnels et leurs applications potentielles dans les programmes de sélection. Les résultats préliminaires des modèles de prédiction génomique soulignent l'utilité de l'utilisation de ces approches pour prédire la tolérance aux stress abiotiques.Abiotic stresses, such as excessive salinity or nutrient deficiency, which often result in substantial yield losses, constitute significant challenges to global agriculture. These stresses are particularly detrimental in regions facing poverty, food insecurity and water scarcity. Improving the resilience of crops of high economic and nutritional value such as tomato (Solanum lycopersicum L.) to abiotic stresses could offer significant benefits, both economically and in terms of public health. The aim of this thesis is to identify the genetic components of abiotic stress tolerance in tomato and to explore the potential of genomic prediction to improve these traits. In the first chapter, we looked at the genetic architecture of nitrogen deficiency tolerance. We used a comprehensive methodology that integrates QTL mapping with multiparental population, genome-wide association study (GWAS) using a diversity panel, and RNA-seq to identify candidate genes related to nitrogen metabolism. The next two chapters are devoted to the study of salt stress tolerance. We first studied several traits associated with sodium accumulation in various plant organs and developmental stages in a GWAS panel, which enabled us to identify QTLs and a key candidate gene involved in sodium transport within the plant. In addition, we have also studied the impact of salt stress on the root metabolome, characterising metabolites differentially regulated by salt stress and identifying biomarkers of salinity tolerance. QTLs and candidate genes linked to these target metabolites have been identified. In the following two chapters, we engaged GWAS and genomic prediction in multi-environmental analyses using a diversity panel grown under a range of environmental conditions. We have identified interaction QTLs - whose allelic effects vary according to environmental conditions - and compared different GWAS methodologies. Then we have evaluated the effectiveness of various genomic prediction models for improving tolerance to abiotic stress. Our results revealed several candidate genes that require further experimental validation to elucidate their functional roles and potential applicability in breeding programmes. Preliminary results from genomic prediction models highlight the interest of using these approaches to predict tolerance to abiotic stresses, although further validation in breeding populations is required
Combinaison d’études de génétique d’association et de transcriptome pour améliorer le goût des hybrides de tomate
No full textDepuis les années 90, les consommateurs se plaignent de la perte de saveur de la tomate. La saveur est déterminée par les sucres, les acides organiques et les composés organiques volatils (COV). Plus de 400 COV ont été identifiés dans la tomate dont une trentaine identifiés pour leur impact sur la saveur finale de la tomate. La saveur est un trait complexe à évaluer et malgré l'augmentation des connaissances sur les voies métaboliques menant aux COV et à leur architecture génétique, la plupart des travaux réalisés jusqu'à présent ont été effectués sur des lignées homozygotes. Pourtant, plus de 89% des variétés de tomates étaient commercialisées à l’état d’hybrides F1 (F1) en Europe en 2018. Notre objectif principal était donc de caractériser la diversité génétique pour la saveur en F1 afin de mettre en lumière les régions génomiques les plus pertinentes à utiliser par les sélectionneurs visant à améliorer la saveur des F1. Nous avons d'abord quantifié 46 COV dans une core-collection de tomates étudiée au niveau lignées et hybrides (obtenus en croisant la core-collection avec une lignée testeur à gros fruits). Nous avons réalisé des études de génétique d’association (GWAS) sur les deux panels séparément, ainsi qu'une troisième GWAS sur un panel test cross comprenant 44 lignées supplémentaires de tomates cerises élites croisées avec le même testeur. Moins de 10 % des associations se recoupaient entre les panels lignées et hybrides pour des COV similaires. Nous avons proposé sept régions chromosomiques avec des clusters d'associations F1 spécifiques ou communes entre panels et impliquées simultanément dans plusieurs COV clés. Bien que l'état hybride ne soit exploité que pour la stabilité de la production et la combinaison de gènes de résistance chez la tomate, la difficulté de redonner de la saveur aux variétés modernes peut provenir de modes d’hérédité insoupçonnés des COV. Nous avons donc étudié en seconde partie les modes d’hérédité des teneurs en 44 COV et 18 composés phénoliques et les profils transcriptomiques de fruits provenant d’un plan factoriel. Il comprenait six lignées parentales et 14 F1 issus de croisements intra- et interspécifiques dont cinq paires de F1 réciproques pour étudier l'impact du sens de croisement sur la teneur en métabolites. Nous avons intégré les données de métabolome et de transcriptome par une analyse de réseau de corrélations pour caractériser l'hérédité de gènes exprimés de manière différentielle et corrélés aux métabolites. Seules 10 % des teneurs en métabolites étaient impactées par le sens du croisement, mais plus de 60% des métabolites présentaient au moins un hybride dont la teneur surpassait ou était inférieure à la teneur de ses parents. En combinant nos résultats, nous suggérons des métabolites clés et leurs gènes candidats permettant une amélioration de la saveur en F1 en exploitant la non additivité des COV au travers de variétés hybrides.Since the 1990s’, consumers have been complaining about tomato loss of flavour. Flavour is driven by sugars, organic acids and volatile organic compounds (VOCs). More than 400 VOCs have been identified in tomato and about 30 have been suggested to impact flavour based on their odour threshold, their abundancy or their correlation to consumer liking. Flavour is a complex trait to assess and despite increasing knowledge about the metabolic pathways leading to VOCs and VOC genetic architecture, most of the work thus far achieved has been performed on homozygous lines. Yet, more than 89% of tomato varieties were commercialized as F1 hybrids (F1) in Europe in 2018. The main purpose of this thesis was to characterize the genetic diversity of flavour-related traits in F1 in order to give breeders insight into the most relevant genomic regions to use for improving flavour into tomato hybrids. In this thesis, we first quantified 46 VOCs in a tomato core collection studied at the line and hybrid levels by crossing the core collection with a common big fruited line. We performed genome wide association studies (GWAS) on the two panels separately, along with a third GWAS on a test cross carrying 44 additional elite cherry type tomato lines crossed with the common big fruited tester. Less than 10% associations overlapped between line and hybrid panels for similar VOCs. We suggested seven chromosome regions with clusters of associations F1 specific or common between panels and simultaneously involved in several key VOCs. Although the hybrid state is only exploited for production stability and combination of resistance genes in tomato, the difficulty to bring back flavour into modern varieties may arise from unpredicted modes of inheritance for VOCs. We thus studied in the second part of the thesis the modes of inheritance of 44 VOC and 18 phenolic compound contents along with transcriptome profiles in fruit produced in a factorial design. It comprised six parental lines and their 14 F1 obtained from four intra- and ten interspecific crosses. We produced five pairs of reciprocal F1 to investigate the impact of the cross direction on VOC and phenolic content. We integrated metabolome and transcriptome datasets through a correlation network analysis to further characterize the inheritance of differentially expressed genes correlated to key VOCs and phenolic compounds. We reported only 10% of metabolite contents impacted by the cross direction but more than 60% of metabolites with at least one cross where the hybrid outperformed its parental lines with either higher or lower content of the corresponding metabolite. Combining the two parts of the thesis, we suggest key metabolites and associated candidate genes where improvement is expected for flavour-related traits in F1. We also report, for the first time, a non-additive genetic control of VOCs which can be exploited through hybrid varieties
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