Déterminisme génétique et potentiel de prédiction dans les populations du programme INRAE-ResDur pour la création de variétés de vignes résistantes aux maladies
Langue Français
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Modalités de diffusion de la thèse :
  • Thèse consultable sur internet, en texte intégral.
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Auteur : Borrelli, Clémentine
Date de soutenance : 08-12-2025

Directeur(s) de thèse : Avia, Komlan

Président : Rustenholz, Camille
Rapporteur(s) : Moreau, Laurence - This, Patrice
Membre(s) du jury : Durel, Charles-Éric

Établissement de soutenance : Strasbourg
Laboratoire : Santé de la vigne et qualité du vin (Strasbourg)
École doctorale : École doctorale des Sciences de la vie et de la santé (Strasbourg ; 2000-....)
 
Discipline : Sciences agronomiques
Classification : Plantes. Botanique

Mots-clés libres : Vigne, Déterminisme génétique, Sélection, Sélection multi-omique
Mots-clés :
  • Vigne - Résistance aux maladies
  • Sélection artificielle
  • Génétique végétale
Résumé : La viticulture française fait face aujourd’hui à plusieurs défis majeurs dont deux principaux : l'adaptation au changement climatique et la réduction des produits phytosanitaires. La création de variétés résistantes aux maladies représente une solution prometteuse, illustrée par le programme INRAE-ResDur, mais le cycle de sélection de 15 ans minimum freine leur développement et diffusion. Les caractères déterminant les idéotypes variétaux présentent une architecture génétique complexe, rendant la sélection assistée par marqueurs peu efficace. Cette thèse a exploité les populations ResDur pour identifier les bases génétiques de caractères agronomiques (QTL, GWAS), et évaluer des modèles de prédiction génomique, phénomique (NIRS) et métabolomique (LC-MS). Les résultats démontrent la faisabilité et la complémentarité des approches omiques en viticulture, et conduisent à un nouveau schéma de sélection combinant ces approches pour réduire le cycle de 15 à 9-10 ans, accroître le gain génétique et accélérer l'intégration de nouvelles résistances.
 
Type de contenu : Text
Format : PDF
 
Entrepôt d'origine : STAR : dépôt national des thèses électroniques françaises
Identifiant : 2025STRAJ136
Type de ressource : Thèse