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Soutenance de thèse de doctorat
de l’Université Paris-Saclay

Jeudi 21 mars 2019 à 14h00

Salle de conférences de l’UMR - Ferme du Moulon, Gif-sur-Yvette

Adama I. SEYE
École doctorale ABIES

Prédiction assistée par marqueurs de la performance hybride
dans un schéma de sélection réciproque :
simulations et évaluation expérimentale pour le maïs ensilage

Devant un jury composé de :

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M. Charles-Éric DUREL

INRA

Rapporteur

Mme Brigitte MANGIN

INRA

Rapporteur

M. Nourollah AHMADI

CIRAD

Examinateur

Mme Christine DILLMANN

Université Paris-Sud

Examinatrice

Mme Caroline VIGUIÉ

Caussade-semences

Examinatrice

Mme Laurence MOREAU

INRA

Directrice de thèse

M. Alain CHARCOSSET

INRA

Co-directeur de thèse

M. Daniel FONCEKA

CIRAD-CERAAS

Invité

Résumé

Le maïs (Zea mays L.) est la plante la plus cultivée au monde. Pour valoriser le fort effet d’hétérosis pour les caractères liés à la biomasse, la diversité génétique du maïs est structurée en groupes hétérotiques et les variétés cultivées sont majoritairement des hybrides F1 entre lignées de groupes complémentaires. En Europe du Nord, le maïs est souvent utilisé en ensilage destiné à l'alimentation animale. L’objectif de sélection est alors d’améliorer la productivité et d'assurer une bonne digestibilité du maïs ensilage.
Les marqueurs moléculaires offrent de nouvelles perspectives en amélioration des plantes notamment pour l’identification des bases génétiques de caractères d’intérêt et pour la sélection de candidats sur la base de leurs informations moléculaires.L’objectif de cette thèse était d’évaluer l’intérêt de la sélection génomique et de la détection de locus (QTL) impliqués dans la variation des caractères d’intérêt dans un programme de sélection d’hybrides de maïs pour l’ensilage mais aussi de comparer l’efficacité de dispositifs basés sur un factoriel ou sur l’utilisation classique de testeurs du groupe complémentaire pour leur capacité à prédire la valeur hybride.
Après avoir détecté des QTL de qualité de l’ensilage dans un dispositif factoriel, des modèles de prédiction basés sur les QTL ont été comparés à des prédictions génomiques sur le jeu d’hybrides initiaux et sur de nouveaux hybrides.
L’approche expérimentale a été complétée par des simulations. L’ensemble des résultats illustre l’intérêt de prédictions génomiques basées sur un dispositif factoriel. Ce travail, conduit dans le cadre du projet SAM-MCR avec Promaïs, permet d’apporter des pistes d’amélioration des dispositifs de sélection. Il s’inscrit dans le cadre plus général de l’amélioration de la valeur en croisement commune à de nombreuses espèces végétales comme animales.

La soutenance sera suivie d'un pot auquel vous êtes tous cordialement invités.