Deciphering the Genetic Architecture of Abiotic Stress Tolerance in Tomato through GWAS and Genomic Prediction | Génétique d'association et prédiction génomique de la tolérance au stress abiotique chez la tomate

Английский. Abiotic stresses, such as excessive salinity or nutrient deficiency, which often result in substantial yield losses, constitute significant challenges to global agriculture. These stresses are particularly detrimental in regions facing poverty, food insecurity and water scarcity. Improving the resilience of crops of high economic and nutritional value such as tomato (Solanum lycopersicum L.) to abiotic stresses could offer significant benefits, both economically and in terms of public health. The aim of this thesis is to identify the genetic components of abiotic stress tolerance in tomato and to explore the potential of genomic prediction to improve these traits. In the first chapter, we looked at the genetic architecture of nitrogen deficiency tolerance. We used a comprehensive methodology that integrates QTL mapping with multiparental population, genome-wide association study (GWAS) using a diversity panel, and RNA-seq to identify candidate genes related to nitrogen metabolism. The next two chapters are devoted to the study of salt stress tolerance. We first studied several traits associated with sodium accumulation in various plant organs and developmental stages in a GWAS panel, which enabled us to identify QTLs and a key candidate gene involved in sodium transport within the plant. In addition, we have also studied the impact of salt stress on the root metabolome, characterising metabolites differentially regulated by salt stress and identifying biomarkers of salinity tolerance. QTLs and candidate genes linked to these target metabolites have been identified. In the following two chapters, we engaged GWAS and genomic prediction in multi-environmental analyses using a diversity panel grown under a range of environmental conditions. We have identified interaction QTLs - whose allelic effects vary according to environmental conditions - and compared different GWAS methodologies. Then we have evaluated the effectiveness of various genomic prediction models for improving tolerance to abiotic stress. Our results revealed several candidate genes that require further experimental validation to elucidate their functional roles and potential applicability in breeding programmes. Preliminary results from genomic prediction models highlight the interest of using these approaches to predict tolerance to abiotic stresses, although further validation in breeding populations is required.

Французский. Les stress abiotiques, tels que la salinité excessive ou la carence en nutriments, qui entraînent souvent une perte de rendement importante, constituent des défis majeurs pour l'agriculture mondiale. Ces stress sont particulièrement préjudiciables dans les régions confrontées à la pauvreté, à l'insécurité alimentaire et à la pénurie d'eau. L'amélioration de la résilience des cultures à haute valeur économique et nutritionnelle comme la tomate (Solanum lycopersicum L.) aux stress abiotiques pourrait offrir des avantages significatifs, à la fois sur le plan économique et en termes de santé publique. L'objectif de cette thèse est d'identifier les composantes génétiques de la tolérance aux stress abiotiques chez la tomate et d'explorer le potentiel de la prédiction génomique pour améliorer cette tolérance. Dans le premier chapitre, nous avons examiné l'architecture génétique de la tolérance à la carence en azote. Nous avons utilisé une méthodologie complète qui intègre la cartographie des QTL en utilisant une population multiparentale, une étude d'association à l'échelle du génome (GWAS) en utilisant un panel de diversité, et une analyse RNA-seq pour identifier les gènes candidats liés à la réponse à la carence en azote. Les deux chapitres suivants sont consacrés à l'étude de la tolérance au stress salin. Nous avons tout d'abord étudié plusieurs traits associés à l'accumulation de sodium dans différents organes et stades de développement de la plante dans le panel de GWAS, ce qui nous a permis d'identifier des QTLs et un gène candidat clé impliqué dans le transport du sodium au sein de la plante. En outre, nous avons également étudié l'impact du stress salin sur le métabolome des racines, en caractérisant les métabolites régulés de manière différentielle par le stress salin et en identifiant des biomarqueurs de la tolérance à la salinité. Des QTL et des gènes candidats liés à ces métabolites cibles ont été identifiés. Dans les derniers chapitres, nous avons utilisé la GWAS et la prédiction génomique dans des analyses multi-environnementales à l'aide d'un panel de diversité cultivé dans plusieurs conditions environnementales. Nous avons identifié des QTL d'interaction - dont les effets alléliques varient en fonction des conditions environnementales - et comparé différentes méthodologies GWAS. Nous avons également évalué l'efficacité de différents modèles de prédiction génomique pour améliorer la tolérance aux stress abiotiques. Cette étude a permis d'identifier plusieurs gènes candidats qui nécessitent une validation expérimentale plus poussée afin d'élucider leurs rôles fonctionnels et leurs applications potentielles dans les programmes de sélection. Les résultats préliminaires des modèles de prédiction génomique soulignent l'utilité de l'utilisation de ces approches pour prédire la tolérance aux stress abiotiques.