Les données de génotypage à l'échelle du génome apportent un éclairage nouveau sur la diversité génétique d'une collection mondiale de luzerne et fournissent des informations sur le contrôle génétique des caractères phénologiques

La dépendance de la Chine et de l’Europe vis-à-vis des protéines importées constitue une menace pour l’autosuffisance alimentaire de ces régions. Ce problème pourrait être résolu en cultivant davantage de légumineuses, notamment la luzerne, qui est la plante la plus riche en protéines dans les climats tempérés. Pour créer des variétés productives et à haute valeur ajoutée, l’exploitation d’une grande diversité génétique, associée à l’évaluation génomique, pourrait améliorer les programmes de sélection actuels. Afin d’étudier la diversité de la luzerne, nous avons utilisé un ensemble de 395 accessions (c’est-à-dire des populations) de luzerne, provenant principalement d’Europe, d’Amérique du Nord et du Sud ainsi que de Chine, dont la dormance automnale varie de 3 à 7 sur une échelle de 11. Cinq sélectionneurs ont fourni des matériaux (617 accessions) qui ont été comparés aux 400 accessions. Toutes les accessions ont été génotypées à l’aide de la méthode de génotypage par séquençage (GBS) afin d’obtenir la fréquence des allèles SNP. Ces données génomiques ont été utilisées pour décrire la diversité génétique et identifier des groupes génétiques. Les accessions ont fait l’objet d’un phénotypage pour les caractères phénologiques (dormance automnale et date de floraison) sur deux sites (Lusignan en France, Novi Sad en Serbie) de 2018 à 2021. Les QTL ont été détectés à l’aide d’un modèle mixte multilocus (mlmm). Par la suite, la qualité de la prédiction génomique pour chaque caractère a été évaluée. Une validation croisée a été utilisée pour évaluer la qualité de la prédiction en testant les méthodes GBLUP, de régression bayésienne Ridge (BRR) et de Lasso bayésien. Une structure génétique comportant sept groupes a été mise en évidence. La plupart de ces groupes étaient liés à l’origine géographique des accessions et ont montré que les matériaux européens et américains sont génétiquement distincts des matériaux chinois. Plusieurs QTL associés à la dormance automnale ont été identifiés, et la plupart d’entre eux étaient liés à des gènes. Dans notre étude, les méthodes infinitésimales ont montré une meilleure qualité de prédiction que le Lasso bayésien, et la prédiction génomique a atteint des capacités de prédiction élevées (>0,75) dans certains cas. Nos résultats sont encourageants pour la sélection de la luzerne, car ils montrent qu’il est possible d’obtenir une prédiction génomique de haute qualité.