Identification de facteurs génétiques de résistance à la verse chez l’orge et le blé tendre
Contexte
La résistance à la verse est une caractéristique importante pour l’inscription des variétés de blé tendre et d’orge au catalogue français. Or, ce phénomène est largement aléatoire et hétérogène dans une même parcelle ce qui rend difficile l’évaluation de la sensibilité à la verse des lignées en cours de sélection. Le projet REVERSE, en partie financé par le FSOV « fond de soutien à l’obtention végétale », rassemble les sélectionneurs du CETAC (Sécobra, ASUR plant Breeding, Lemaire Deffontaines, KWSMomont, Lidéa), Arvalis, INRAe et le John Innes centre. Ce projet a notamment pour objectif d’identifier des facteurs génétiques
de résistance à la verse dans le matériel végétal utilisé par les sélectionneurs partenaires du projet. Dans le cadre de REVERSE, l’évaluation de la sensibilité à la verse est réalisée à l’aide d’un outil de phénotypage innovant (« pushometer ») sur des centaines de lignées d’orge et de blé tendre des différents partenaires sélectionneurs. En parallèle, le matériel testé est génotypé à l’aide d’une puce à SNP permettant d’accéder à des milliers de marqueurs génétiques répartis sur l’ensemble du génome de ces deux espèces. Ces données permettront de cartographier des facteurs génétiques et de calibrer un modèle de prédiction génomique de résistance à la verse chez ces deux espèces.
Objectif du travail
Les principaux objectifs de ce stage sont :
* Réaliser une analyse approfondie de la bibliographie sur les facteurs génétique de résistance à la verse
* Rassembler l’ensemble des données génotypiques et phénotypiques générés dans le projet
* Identifier les zones du génome significativement associées à la résistance à la verse par génétique d’association (GWAS)
* Réaliser une méta-analyse des résultats de GWAS et comparer aux données de la littérature
* Calibrer et valider un modèle de prédiction génomique de la résistance à la verse
Méthodes envisagées
* Analyse bibliographique
* Analyses statistiques
* GWAS, prédiction génomique
* Méta-analyse GWAS
Profil requis
Master II ou ingénieur intéressé par la génétique quantitative, les statistiques, la sélection variétale
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