CONTEXTE
La baisse rapide des coûts de la détermination des profils génotypiques par individu a conduit au cours des dernières années à l’explosion de plusieurs formes de données dans le spectre phénotypique ou génomique sous la forme d’information sur les marqueurs et les séquences, de phénotypes d’expression du gène, de la structure de la chromatine, de l’expression de l’ARN, de protéines, de caractères biochimiques, de caractères physiologiques, de données enrichies d’annotations sur la métabolomique et le microbiome; qui, en retour, dirige l’élaboration de nouveaux outils génétiques qui transforment notre façon de comprendre la biologie dans son ensemble.
La sélection génomique (SG) est une nouvelle approche de sélection qui prédit les valeurs de sélection des caractères quantitatifs multigéniques à l’aide de marqueurs moléculaires dans l’ensemble du génome. De nombreux efforts de sélection des secteurs privés et publics ont adopté la SG comme nouvel outil de sélection.
La SG est différente de la traditionnelle sélection effectuée à l’aide de marqueurs moléculaires, qui explique une fraction limitée de la variation génétique par l’identification de loci à caractère quantitatif. Lorsqu’il s’agit de la sélection effectuée à l’aide de marqueurs moléculaires, le génotypage est limité à un ensemble de marqueurs sélectionnés qui étiquette les gènes putatifs afin de prédire les valeurs de sélection, et possède donc une faible capacité prévisionnelle en raison du fait que les marqueurs peuvent seulement déterminer une proportion limitée de variances génétiques.
Dans la SG, le modèle comprend tous les marqueurs, peu importe l’ampleur de l’effet, ce qui permet la surveillance et la sélection de caractères complexes ayant des gènes aux effets d’une ampleur tant faible que forte. Des études empiriques et des études par simulation ont souligné que la SG permet de réaliser des gains plus importants par unité de temps. La SG est actuellement en cours d’adaptation dans les programmes de sélection, car elle peut accroître le progrès génétique par année. Bien que l’application de la SG dans les programmes d’amélioration des plantes ait connu de grandes avancées, le succès dépend de plusieurs facteurs : la sélection d’une bonne population d’apprentissage, le type de plateforme de génotypage, les individus génotypés, la génération de la sélection, etc.
OBJECTIFS
Le Centre de recherche et de développement de Swift Current (CRDSC) requiert les services d’un entrepreneur afin d’effectuer l’analyse de la SG pour les sélectionneurs et d’aider à orienter les scientifiques du CRDSC concernant l’application des résultats de SG.
