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International audience

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National audience; Historiquement l’expérience basée sur l’analyse de données spectrales collectées sur le grain tel quel nous a permis de d’inférer des traits liés à la physique du grain et à leur contenu biochimique. Les propriétés optiques des grains peuvent être utilisées pour caractériser la composition d’un mélange de grains. Dans le cas des mélanges variétaux, l’analyse et la compréhension de leurs performances agronomiques nécessite de disposer d’indicateurs pertinents notamment lors de l’analyse de la récolte. L’évaluation de l’aptitude des variétés au mélange nécessite donc de développer, outre des prédictions quantitatives des propriétés physiques et biochimiques des grains, des méthodologies permettant une caractérisation rapide, non destructive et non invasive de l’importance relative de chaque composante au sein d’un mélange. Nous avons testé les potentialités de la spectrométrie couplée ou non à de l’imagerie pour identifier les grains de 2 génotypes au sein d’un mélange. Quelle que soit la technique utilisée, les résultats obtenus suggèrent qu’une analyse discriminante basée sur des modèles linéaires permet de discriminer les signatures spectrales génotypiques et de caractériser la proportion de chaque composante au sein du mélange. Des investigations complémentaires sont nécessaires notamment pour préciser le domaine de validité de ces résultats : compte tenu de la faiblesse de la base d’apprentissage (2 ans), la robustesse inter annuelle du modèle reste limitée et nécessite le redéveloppement d’un modèle par expérience.

Historiquement l’expérience basée sur l’analyse de données spectrales collectées sur le grain tel quel nous a permis de d’inférer des traits liés à la physique du grain et à leur contenu biochimique. Les propriétés optiques des grains peuvent être utilisées pour caractériser la composition d’un mélange de grains. Dans le cas des mélanges variétaux, l’analyse et la compréhension de leurs performances agronomiques nécessite de disposer d’indicateurs pertinents notamment lors de l’analyse de la récolte. L’évaluation de l’aptitude des variétés au mélange nécessite donc de développer, outre des prédictions quantitatives des propriétés physiques et biochimiques des grains, des méthodologies permettant une caractérisation rapide, non destructive et non invasive de l’importance relative de chaque composante au sein d’un mélange. Nous avons testé les potentialités de la spectrométrie couplée ou non à de l’imagerie pour identifier les grains de 2 génotypes au sein d’un mélange. Quelle que soit la technique utilisée, les résultats obtenus suggèrent qu’une analyse discriminante basée sur des modèles linéaires permet de discriminer les signatures spectrales génotypiques et de caractériser la proportion de chaque composante au sein du mélange. Des investigations complémentaires sont nécessaires notamment pour préciser le domaine de validité de ces résultats : compte tenu de la faiblesse de la base d’apprentissage (2 ans), la robustesse inter annuelle du modèle reste limitée et nécessite le redéveloppement d’un modèle par expérience.

National audience

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Equipe GE2POP; International audience; Recent advances in genotyping and phenotyping technologies can now be applied in durum wheat and permit to adress a genome wide approach to disclose the geneti c architecture of kernel quality traits. DNA chips can allow the genotyping of thousands of SNP markers on several hundreds of lines while NIRS (Near Infra Red spectroscopy) allow the predicti on of relevant traits in durum wheat quality, e.g., protein content, yellow pigment content and semolina yield. Genome Wide Assocati on Studies (GWAS) have proven their potenti al in detecti ng chromosomal areas implied in the variati on of traits. Good panels should have a diversity level, a low structurati on and reduced level of linkage disequilibrium. Assembling panels from lines of diverse origin is usually the rule in many crops but may lead to a substanti al structurati on eff ect and to spurrious associati ons. We propose here to use lines drawn from an original composite cross populati on, originally dedicated to create a pre breeding resource. The Evoluti onary Prebreeding pOpulati on (EPO) is conti nuously grown since 1997 with a light selecti on and a 10% outcrossing rate. We report the fi rst results of a GWAS study on 300 hundred lines drawn from the 2009 harvest of EPO. Using a set of 62 000 polymorphic SNP drawn along the genome, we report the associati ons found between this set of markers and a set of traits related to the kernel quality predicted by NIRS. First, the characteristi cs of the EPO populati on will be illustrated to examine its power to detect associati on. We will report the fi ne geneti c structurati on and the fi ne scale Linkage disequilibrium on the 3B chromosome on which the SNP can be physically located. Then kernels quality traits will be dissected by GWAS to detect the most important chromosomal regions involved in the variati on. Finally, each trait will be predicted as the whole level to discuss the potenti al of Genomic Selecti on (GS) in the improvement of quality in the durum kernel.

National audience; Spectra from bread wheat samples harvested in the centre and north regions of France in 2003, 2004, 2005 were collected on 6 machines representing different near infrared technologies. A total of 340 samples were analysed; DON content varied from 70 to 11000 ppb. Calibration results differed dramatically from one machine to the next (0.33 R² 0.801 and 421 SECV 1900). Some factors such as sample size, wavelength range explained a large part of these differences. Mathematic treatment was also an important point to consider: an approach to break down positive correlation between SECV and high values of Don was proposed to improve the quality of calibration. These results allow us to precise the potential of the NIRS technique to predict DON content in wheat grain. To propose in the future a robust and an efficient calibration, a work based on additional samples representing more producing areas and more genotypes is in progress.; Les spectres correspondant à des lots de blé tendre récoltés dans le centre et le nord de la France au cours des campagnes 2003, 2004 et 2005 ont été collectés sur différents appareils représentatifs des technologies de spectrométrie proche infrarouge disponibles. Au total 340 échantillons dont les teneurs en DON variaient entre 70 et 11 000 ppb (analyses HPLC et Kit) ont été mis à disposition de ce projet. Des calibrations de qualités très différentes ont été obtenues sur les différents appareils (0.33 R² 0.801 et 421 SECV 1900) (formule erronée voir pièce jointe). L’analyse des facteurs à l’origine de la variabilité des performances de ces appareils a mis en évidence des effets associés à la taille de l’échantillon analysé, l’étendue de la gamme spectrale utilisée. Le traitement mathématique de l’information spectrale s’est avéré être également un point très important ; des méthodes permettant de prendre en compte les fortes valeurs d’erreur de calibration générées par les taux de contamination élevés ont été proposées. Ces résultats permettent d’apporter des éléments importants, et rassurants, sur les potentialités de cette technologie pour développer une méthode rapide d’estimation du taux de contamination en DON de lots de blé tendre. La collecte de données complémentaires, nécessaires pour améliorer la qualité de la base de données (représentativité géographique, nombre de variétés) est en cours ; elle devrait nous permettre de préciser dans quelle mesure une calibration robuste pourra être proposée.

Les spectres correspondant à des lots de blé tendre récoltés dans le centre et le nord de la France au cours des campagnes 2003, 2004 et 2005 ont été collectés sur différents appareils représentatifs des technologies de spectrométrie proche infrarouge disponibles. Au total 340 échantillons dont les teneurs en DON variaient entre 70 et 11 000 ppb (analyses HPLC et Kit) ont été mis à disposition de ce projet. Des calibrations de qualités très différentes ont été obtenues sur les différents appareils (0.33 R² 0.801 et 421 SECV 1900) (formule erronée voir pièce jointe). L’analyse des facteurs à l’origine de la variabilité des performances de ces appareils a mis en évidence des effets associés à la taille de l’échantillon analysé, l’étendue de la gamme spectrale utilisée. Le traitement mathématique de l’information spectrale s’est avéré être également un point très important ; des méthodes permettant de prendre en compte les fortes valeurs d’erreur de calibration générées par les taux de contamination élevés ont été proposées. Ces résultats permettent d’apporter des éléments importants, et rassurants, sur les potentialités de cette technologie pour développer une méthode rapide d’estimation du taux de contamination en DON de lots de blé tendre. La collecte de données complémentaires, nécessaires pour améliorer la qualité de la base de données (représentativité géographique, nombre de variétés) est en cours ; elle devrait nous permettre de préciser dans quelle mesure une calibration robuste pourra être proposée., Spectra from bread wheat samples harvested in the centre and north regions of France in 2003, 2004, 2005 were collected on 6 machines representing different near infrared technologies. A total of 340 samples were analysed; DON content varied from 70 to 11000 ppb. Calibration results differed dramatically from one machine to the next (0.33 R² 0.801 and 421 SECV 1900). Some factors such as sample size, wavelength range explained a large part of these differences. Mathematic treatment was also an important point to consider: an approach to break down positive correlation between SECV and high values of Don was proposed to improve the quality of calibration. These results allow us to precise the potential of the NIRS technique to predict DON content in wheat grain. To propose in the future a robust and an efficient calibration, a work based on additional samples representing more producing areas and more genotypes is in progress.