Accélération de l’amélioration génétique du bananier au moyen de modèles prédictifs d’évolution de l’ADN

Des chercheurs de l’Institut international d’agriculture tropicale (IITA), à Ibadan, Nigeria, et des instituts de recherche de République tchèque et de Belgique, ont prouvé dans une récente étude qu’il est possible d’accélérer l’amélioration génétique du bananier au moyen de modèles de prédiction génomique qui sélectionnent avec précision les hybrides de bananier présentant les caractéristiques recherchées.
 
Ces modèles utilisent les données génétiques de la plante (repères ADN) pour estimer son utilité en matière d’amélioration génétique et de prévision de caractéristiques physiques telles que la hauteur, le rendement et la résistance à la maladie avant sa plantation en plein champ. Publiée dans la revue scientifique The Plant Genome et intitulée « Genomic prediction in a multiploid crop: genotype by environment interaction and allele dosage effects on predictive ability in banana », l’étude établit la première preuve empirique de l’utilisation de la prédiction génomique dans une population de bananiers.

Pourquoi accélérer l’amélioration génétique du bananier ?

Le bananier, importante source de denrée de base et de revenu pour des millions de personnes dans 120 pays tropicaux et subtropicaux, est, par nature, une plante stérile. Il se reproduit par des drageons, ce qui limite le mélange et la recombinaison des gènes à partir de la plante-mère. La diversité des bananiers cultivés dans une région donnée est par conséquent limitée, ce qui fait qu’ils sont prédisposés à être touchés par les mêmes ravageurs, les mêmes maladies et le même stress environnemental
 
Les efforts visant à créer des variétés améliorées offrant un meilleur rendement et résistant à la maladie sont par conséquent contrecarrés par la nature stérile de la plante. Le processus d’amélioration génétique n’en est que plus compliqué et il peut falloir 20 ans pour fournir des variétés améliorées aux exploitants.
 
Moses Nyine, chercheur à l’IITA et doctorant à l’université Palacký, en République tchèque, est le chercheur principal. Pour lui, les résultats de l’étude constituent une importante percée pour l’amélioration génétique du bananier, compte tenu des innombrables ravageurs et maladies (charançon du bananier, nématodes, cercosporiose noire, flétrissure bactérienne du bananier, etc.) qui touchent cette plante en Afrique.
 
Depuis plus de trente ans, l’IITA met en œuvre un programme couvrant tous les aspects de l’amélioration génétique du bananier. Il a amélioré de nombreuses variétés de banane plantain, appelées PITA, et de banane d’altitude « à cuire » appelées NARITA, en collaboration avec l’organisation nationale de recherche agricole (National Agricultural Research Organization – NARO), Ouganda. Ces hybrides ont été distribués dans 15 pays d’Afrique, d’Amérique latine et d’Asie.

Biotechnologie et statistiques à la rescousse

Pour leur étude, les chercheurs ont collecté des données sur les bananiers d’altitude d’Afrique de l’Est et sur leurs hybrides plantés dans deux champs, en Ouganda, pendant deux cycles de récolte entre 2013 et 2016. Au total, 307 types de bananiers ont été observés dans des conditions de gestion des bananeraies à faible et fort apport d’intrants. Les chercheurs ont recueilli des données sur 15 caractéristiques clés de la récolte et les ont regroupées en cinq catégories : taille, comportement des rejets, résistance à la maladie des raies noires, régime de bananes et remplissage des fruits.
 
Les différences d’ADN entre les bananiers ont été cartographiées selon une technologie dite de génotypage par séquençage (genotyping by sequencing – GBS). Ces données ont ensuite été utilisées pour tester la capacité de six modèles de prédiction génomique à déterminer les bananiers présentant les meilleures caractéristiques par validation croisée. Le modèle BayesB s’est avéré supérieur aux autres modèles, notamment pour ce qui concerne la prévision des caractéristiques de remplissage des fruits et des régimes de bananes.
 
Les résultats montrent que la prédiction génomique est possible dans l’amélioration génétique du bananier et qu’on peut améliorer la précision de la prédiction en utilisant des modèles s’appuyant sur des données provenant de nombreux environnements différents. Au sein de la population concernée, la précision de la prédiction basée sur les valeurs génomiques estimées (GEBV) était supérieure à 75 pour cent, même avec les modèles à faibles capacités prédictives.
 
L’étude a été réalisée dans le cadre d’une collaboration de chercheurs de l’IITA, de l’Institut de botanique expérimentale de la République tchèque, université Palacký, Olomouc, République tchèque, et du laboratoire d’amélioration des cultures tropicales, Département des biotechniques végétales, Université catholique de Louvain, Belgique.
 
(IITA/wi)

Bibliographie :
Moses Nyine et al., Genomic Prediction in a Multiploid Crop: Genotype by Environment Interaction and Allele Dosage Effects on Predictive Ability in Banana doi:10.3835/plantgenome2017.10.0090