Étude de la variabilité et de l'assise génétique de l'architecture du système racinaire chez le soya (Glycine max (L.) Merr.) - Corpus UL

Étude de la variabilité et de l'assise génétique de
l'architecture du système racinaire chez le soya (Glycine
 max (L.) Merr.)

 Mémoire

 Waldiodio Seck

 Maîtrise en biologie végétale - avec mémoire
 Maître ès sciences (M. Sc.)

 Québec, Canada

 © Waldiodio Seck, 2020

Étude de la variabilité et de l’assise génétique de
l’architecture du système racinaire chez le soya
 (Glycine max (L.) Merr.)

 Mémoire

 Waldiodio Seck

 Sous la direction de :

 François Belzile, directeur de recherche

Résumé
L'architecture du système racinaire (ASR) est un aspect fondamental de la productivité des
plantes, en particulier dans les environnements aux ressources limitées. Bien que
l'importance de l’ASR soit connue, peu d'études ont exploré sa variabilité et son assise
génétique chez les plantes, sans doute parce que les racines sont sous terre et sont difficiles
à observer. Dans cette étude, nous avons étudié la variation naturelle de l’ASR au sein d’une
collection de 137 lignées de soya hâtif représentative de ce qui est cultivé dans l’est du
Canada. Nous avons utilisé des « rhizoboîtes », des enceintes constituées de plaques en
acrylique, au sein desquelles nous avons documenté le développement du système racinaire
en deux dimensions. Des photos ont été prises à l’aide d’une caméra et traitées à l’aide de
logiciels d’analyse d’images pour mesurer différents caractères racinaires. Les analyses
statistiques ont montré des différences phénotypiques significatives (P < 0,001) pour les
caractères étudiés. Pour cette même collection de 137 lignées, nous avions des données
génotypiques importantes issues de génotypage par séquençage et de reséquençage (2,18M
de marqueurs SNP). Au moyen de ces données phénotypiques et génotypiques, nous avons
effectué des analyses pangénomiques ou GWAS (« Genome-wide association study ») pour
identifier des locus de caractère quantitatif (QTL) contrôlant les caractères racinaires à
l’étude. Au total, 10 QTL sont détectés pour deux caractères importants : la longueur totale
des racines et le diamètre de la racine principale. Au sein de ces régions génomiques, deux
gènes candidats sont identifiés dont les fonctions sont connues pour avoir un impact majeur
sur l’ASR chez les plantes et qui expliquent de 15 à 25 % de la variation phénotypique
observée. Ces gènes pourront servir à développer de nouvelles variétés de soya dotées de
meilleurs systèmes racinaires afin d’assurer de meilleurs rendements en conditions de stress.

 ii

Abstract
Root system architecture (RSA) is a fundamental aspect of plant productivity, particularly in
resource-limited environments. Despite the importance of RSA, few studies have explored
its variability and genetic basis in crops, because roots are underground and are so difficult
to observe. In this work, we explored the phenotypic variation in RSA traits in a panel of 137
early soybean lines from Eastern Canada. We used rhizoboxes, transparent plastic enclosures,
that allowed the study of root system development in two dimensions. Root systems were
photographed using a camera and image analysis softwares were used to measure various
components of RSA. Significant phenotypic differences for different RSA-related traits were
found. The same panel of 137 lines had been characterized through a mixed genotyping
approach (Genotyping by sequencing (GBS) and Whole genome sequencing (WGS)) to yield
a catalog of 2.18M SNPs. The phenotypic and genotypic data were used for to perform a
genome-wide association study (GWAS) to identify quantitative trait loci (QTL) controlling
RSA-related traits. In total, 10 QTL regions were detected for two RSA-related traits, namely
total root length and main root diameter. These genomic regions harbored two candidate
genes whose predicted functions are known to play a role in RSA and which explained from
15 to 25% of the phenotypic variation. These genes can serve to develop new soybean
varieties with better root systems to ensure productivity in stressful environments.

 iii

Table des matières

 Résumé ............................................................................................................................... ii
 Abstract............................................................................................................................. iii
 Table des matières ........................................................................................................... iv
 Liste des tableaux ............................................................................................................. vi
 Liste des figures ............................................................................................................... vii
 Liste des abréviations .................................................................................................... viii
 Remerciements ................................................................................................................. ix
 Avant-propos ..................................................................................................................... x
 Introduction générale ....................................................................................................... 1
Chapitre 1 Revue de la littérature ...................................................................................... 3
 1.1 Le soya ......................................................................................................................... 3
 1.1.1 Les caractéristiques du génome du soya ................................................................ 3
 1.1.2 L’importance du soya au Canada ........................................................................... 3
 1.1.3 Les utilisations du soya .......................................................................................... 4
 1.1.4 Le changement climatique : risques accrus de stress chez le soya......................... 5
 1.2 Le système racinaire ................................................................................................... 6
 1.2.1 L’importance du système racinaire chez les plantes .............................................. 6
 1.2.2 L’architecture du système racinaire chez les plantes ............................................. 7
 1.2.3 L’ASR : quels moyens de mesure pour un compartiment difficile d’accès? ....... 10
 1.2.4 L’assise génétique de l’ASR: état actuel des connaissances ................................ 12
 1.3 L’utilisation des marqueurs moléculaires .............................................................. 14
 1.3.1 Les types de marqueurs moléculaires................................................................... 15
 1.3.2 Les nouvelles technologies de génotypage à haut débit des SNP ........................ 15
 1.3.2.1 Le Génotypage par séquençage (GBS) .......................................................... 16
 1.3.2.2 Le reséquençage ou WGS (« Whole genome sequencing »)......................... 17
 1.3.2.3 Approche hybride (GBS + WGS) .................................................................. 17
 1.4 La cartographie QTL ............................................................................................... 18
 1.4.1 L’analyse sur marqueurs individuels.................................................................... 18
 1.4.2 L’analyse par intervalles ...................................................................................... 18
 1.4.3 Les analyses d’association pangénomiques : GWAS .......................................... 19
 1.4.3.1 Les facteurs qui influencent les analyses GWAS .......................................... 20
 1.4.3.2 Les modèles statistiques : avantages et inconvénients .................................. 22
 En quoi notre travail pourrait-il être utile? .................................................................... 23
 Hypothèse et objectifs de recherche .............................................................................. 24
Chapitre 2 Comprehensive Genome-Wide Association Analysis Reveals the Genetic
Basis ..................................................................................................................................... 25
of Root System Architecture in Soybean .......................................................................... 25
 2.1 Résumé ....................................................................................................................... 27

 iv

2.2 Abstract...................................................................................................................... 28
2.3 Introduction ............................................................................................................... 29
2.4 Material and Methods .............................................................................................. 31
 2.4.1 Plant Material and RSA Phenotyping .................................................................. 31
 2.4.2 Genotypic Data ..................................................................................................... 32
 2.4.3 Population Structure and Relatedness .................................................................. 33
 2.4.4 GWAS Analysis on Traits Related to Root System Architecture ........................ 33
 2.4.5 Identification of Candidate Genes ........................................................................ 34
2.5 Results ........................................................................................................................ 34
 2.5.1 Phenotypic Variation of RSA-Related Traits in Soybean .................................... 34
 2.5.2 Genotypic Data and Population Structure ............................................................ 37
 2.5.3 GWAS of RSA-Related Traits ............................................................................. 37
 2.5.4 RSA-Related Candidate Genes ............................................................................ 39
2.6 Discussion .................................................................................................................. 41
 2.6.1 Significant Phenotypic Variation of RSA-Related Traits in Soybean ................. 41
 2.6.2 High and Significant Correlations among RSA-Related Traits ........................... 42
 2.6.3 GWAS using Whole-Genome Data Revealed 10 QTLs Controlling RSA .......... 42
 2.6.4 Putative Candidate Genes for RSA-Associated QTL .......................................... 43
2.7 References .................................................................................................................. 45
2.8 Supplementary data .................................................................................................. 52
Conclusion générale ........................................................................................................ 78
Bibliographie ................................................................................................................... 81

 v

Liste des tableaux
Table 2-1: Summary statistics of the twelve RSA-related traits. ......................................... 35
Table 2-2 : List of quantitative trait loci (QTL). .................................................................. 39

 vi

Liste des figures
Figure 1-1 : Variation de l’architecture du système racinaire chez les plantes. .................... 9
Figure 1-2 : Évolution des méthodes de mesures du système racinaire .............................. 12
Figure 1-3 : Procédure complète d’une approche GBS ....................................................... 17
Figure 1-4 : Diagramme Manhattan pour l’analyse d’association....................................... 20
Figure 2-1: Correlations and frequency distributions of RSA-related traits........................ 36
Figure 2-2: Manhattan plots showing genome-wide association results ............................. 38
Figure 2-3: Identification of a candidate gene within the haplotype block. ........................ 41

 vii

Liste des abréviations
ADN : Acide désoxyribonucléique
ANOVA : Analysis of variance
ASR : Architecture du système racinaire
FarmCPU: Fixed and random model circulating probability unification
FDR: False discovery rate
GBS: Genotyping by sequencing
GLM: General linear model
GREML: Genome-based restricted maximum likelihood
GWAS: Genome-wide association study
LD: Linkage disequilibrium
LOD: Logarithm of the Odds
MAF: Minor allele frequency
MLM: Mixed linear model
NGS: Next-generation sequencing
PCA: Principal Component Analysis
PCR: Polymerase chain reaction
QTL: Quantitative trait loci
RSA: Root system architecture
SNP: Single nucleotide polymorphism
WGS: Whole genome sequencing

 viii

Remerciements
Je commencerai par remercier mon directeur de recherche, François Belzile qui m’a offert la
possibilité d’intégrer son équipe de recherche. Je te remercie beaucoup pour ton aide
précieuse, ta disponibilité et pour l’excellence de ton encadrement tout au long de ce projet.
J’ai sincèrement eu la chance de travailler avec toi. Je n’ai jamais été encadré ainsi
(sincèrement). Merci beaucoup François!

Je tiens également à remercier Martine Jean, notre professionnelle de recherche, pour sa
disponibilité à répondre à mes questions et pour ses suggestions constructives.

Je remercie très chaleureusement Davoud Torkamaneh. J’ai grandement apprécié ton aide,
tes remarques, tes idées toujours à point. Tu as considéré ce projet comme le tien Davoud.
Merci beaucoup!

Un grand merci à tous les membres du laboratoire François Belzile : Sidiki Malle, Marc
André, Amina, Everton, Magdalena, Chiheb, Sébastien, Livia, Martin, Patricio. Merci
beaucoup pour vos aides et conseils. Je garderai pour toujours mes souvenirs avec vous!

Merci à Serigne Mame Cheikh Anta Mbacké pour vos conseils et votre affection.

Merci à tous mes amis, du Sénégal au Canada.

Merci à Diodio pour ton amour sincère, ta confiance et ton aide.

J’arrive finalement au remerciement le plus important, ma chère famille qui sans eux je
n’aurai jamais pu parcourir ce chemin, même s’ils étaient trop loin, leur soutien leur
encouragement me donnaient chaque jour la force pour avancer. Merci ma très chère maman
pour toute ton affection, toutes les peines endurées, tous tes sacrifices et toutes tes prières.
Que Dieu vous accorde longue vie maman! Mon cher père, merci beaucoup pour ton amour.
Je ne pourrai pas oublier mes chers oncles particulièrement Ibrahima, Saliou, Fallou et Baye
Nar qui se sont toujours sacrifiés pour mon bien-être. Vous êtes pour moi ma plus grande
source d’inspiration, symbole de courage, d'honnêteté, de discipline. Merci à mes sœurs
Ndickou, Rokhaya et mon petit frère Yoro. Trouvez ici, le fruit de vos efforts!

 ix

Avant-propos
Ce mémoire est organisé en une introduction générale, deux chapitres et une conclusion
générale. L’introduction générale décrit le cadre général, la problématique et les objectifs de
ce projet de recherche. Le premier chapitre présente de manière générale l’état des
connaissances du sujet abordé à savoir la plante (le soya), le phénotype (l’architecture du
système racinaire), les méthodes de génotypage et la cartographie de QTL particulièrement
les études d’association pangénomiques (GWAS). Le deuxième chapitre comporte un
manuscrit intitulé « Genome-Wide Association Analysis Reveals the Genetic Basis of Root
System Architecture in Canadian Soybean » pour fins de publication. Dans ce manuscrit, je
présente le matériel et méthodes qui ont permis d’atteindre les objectifs de ce projet de
recherche, les résultats des travaux et la discussion qui situe nos résultats dans un contexte
plus large de la science avec des perspectives de recherche. Je suis le premier auteur du
manuscrit et j’ai réalisé toutes les expériences qui y figurent. Davoud Torkamaneh et
François Belzile ont aussi participé à l’élaboration de ce manuscrit. La conclusion générale
qui termine ce mémoire résume l’ensemble des résultats obtenus et présentés avec des
réflexions plus profondes dans pour leur utilisation dans la science.

 x

Introduction générale
Le soya se situe actuellement au quatrième rang mondial des cultures en termes de superficie
cultivée (FAOSTAT, 2018). Il constitue le principal oléo-protéagineux produit et échangé au
monde. Sa production est l'une des cultures qui ont connu le plus grand essor avec une
augmentation de 200 millions de tonnes de la consommation mondiale depuis les années 70
(Garrett et al., 2013). Il est loué d’abord pour les qualités nutritionnelles exceptionnelles de
ses graines, lesquelles sont une source de protéines et d’huile tant pour l’alimentation
humaine qu’animale. Le soya est aussi une culture très attrayante sur le plan
environnemental, de par sa capacité à fixer l’azote de l’air avec l’aide de rhizobactéries. Cela
conduit à une réduction de l’utilisation d’engrais azotés, une réduction de l’infestation par
des adventices et une meilleure rentabilité pour les agriculteurs pour les rotations culturales,
surtout avec les céréales.

Au Canada, le soya constitue la troisième plus grande culture en matière de revenus, ceux-ci
étant supérieurs à 2,5 milliards de dollars par année. Le soya est la grande culture qui a affiché
la plus forte augmentation au cours des cinq dernières années. Cette culture est établie depuis
quelques décennies dans les provinces du Québec et de l’Ontario, tandis qu’elle est en pleine
expansion dans l’ouest du Canada. En dépit de cette forte croissance, des défis restent à
relever pour la sélection et le développement de cultivars de soya à haut rendement qui
pourront bien s’adapter aux conditions climatiques canadiennes. Cependant, les nouveaux
outils de la génomique constituent un excellent moyen pour relever ces défis.

C’est ainsi que notre équipe de recherche a pu bénéficier en 2015 d’un financement de
Genome Canada (8,2 millions de dollars sur 4 ans) avec une contribution de l’industrie de
près de 3,2 millions de dollars dans le cadre du projet SoyaGen. L’objectif central de ce projet
était de développer des outils génomiques pour faciliter et accélérer le développement de
cultivars améliorés combinant rendement élevé et maturité hâtive.

Des efforts considérables au sein de notre équipe et celles de nos collaborateurs ont été menés
pour mieux caractériser la diversité génétique au sein du germoplasme canadien. Un des
fruits de ces efforts de recherche a été la mise en place d’une collection de centaines de

 1

lignées de soya chez laquelle la variation génétique a été caractérisée à des millions de
marqueurs moléculaires SNP (« single nucleotide polymorphism »).

Une telle ressource a été mise à profit pour réaliser de nombreuses études visant à caractériser
l’assise génétique de nombreux caractères d’intérêt au sein du soya canadien. Dans le cadre
de ce projet, nous avons tiré profit de ce catalogue de marqueurs pour réaliser des analyses
d’association pangénomiques (GWAS « Genome-wide association ») afin identifier pour la
première fois des régions génomiques qui contrôlent l’architecture du système racinaire
(ASR) chez le soya canadien.

 2

Chapitre 1 Revue de la littérature

1.1 Le soya

Le soya ou soja (Glycine max (L.) Merr. ; 2n=40) est une espèce de plante annuelle de la
famille des légumineuses (Fabaceae), originaire d’Asie de l’Est (Medic et al., 2014). Elle
constitue la quatrième culture la plus importante en termes de superficie et de production au
monde après le blé (Triticum aestivum L.), le maïs (Zea mays L.) et le riz (Oryza sativa L.)
(FAOSTAT, 2018).
1.1.1 Les caractéristiques du génome du soya

Schmutz et al. (2010) ont séquencé pour la première fois le génome du soya. Ce dernier
comprend 1,1 milliard de nucléotides avec plus de 50 000 gènes codant pour des protéines,
soit 70 % de plus que la plante modèle Arabidopsis. Un nombre considérable de ces gènes
(environ 75 %) sont présents en plusieurs copies. Selon (Schmutz et al., 2010), le génome
du soya est paléopolyploïde et constitue le résultat de deux événements de duplication
génomique complète qui seraient survenus il y a 59 et 13 millions d'années. Ces deux
événements de duplication ont été suivis d'une diversification et d'une perte de gènes et de
nombreux réarrangements chromosomiques. Environ 78 % des gènes prédits sont situés dans
les extrémités des chromosomes, lesquelles représentent moins de la moitié du génome, mais
correspondent à la fraction du génome où se déroule la quasi-totalité de la recombinaison
génétique (Schmutz et al., 2010). Le génome de référence actuel du soya a été séquencé à
partir du cultivar américain Williams 82. À l’aide de ce génome de référence, certaines
stratégies de génotypage ont été facilitées.
1.1.2 L’importance du soya au Canada

Bien que le soya soit originaire d’Asie de l’Est, les plus grands pays producteurs de soya sont
en Amérique. Actuellement, les États-Unis, le Brésil et l’Argentine sont responsables de plus
de 80 % de la production mondiale de soya (Soystats, 2018). Le soya constitue une
importante source de protéines et d’huiles : les protéines représentent près de 40 % du poids
de la graine, et l’huile 20 % (Vollmann et Rajcan, 2010). Le soya est la plante

 3

oléoprotéagineuse la plus importante au monde puisqu'elle représente plus de 60 % de la
production totale de graines oléagineuses (Soystats, 2018).
Au Canada, la culture du soya n’a été introduite qu’au 19e siècle. Elle a progressé à pas de
géant au cours des dernières années pour devenir la troisième culture la plus importante, après
le canola et le blé, avec une production de 6,05 millions de tonnes en 2019 (SOY Canada,
2019). La culture du soya est principalement pratiquée dans les provinces de l’Ontario, du
Manitoba et du Québec, même si de nouveaux cultivars créés peuvent être cultivés ailleurs
au Canada. Avant 1930, le soya était utilisé principalement pour la production fourragère.
L'émergence d'une usine de broyage dans le sud-ouest de l'Ontario (la première en 1934, à
Chatham) a amené la transition d'une culture de fourrage en une culture de grains.
L'installation du moulin Victoria à Toronto en 1944 a encouragé l'établissement rapide de la
culture du soya. L'évolution du soya à partir de 1949 reflète l'expertise des producteurs,
l'amélioration de la technologie de production, l'amélioration des cultivars et l'apparition des
cultivars plus hâtifs (Dorff, 2007). Le soya exporté a une valeur monétaire de plus de trois
milliards de dollars (SOY Canada, 2019), et sa fève a plusieurs usages dans les secteurs
alimentaire et industriel.
1.1.3 Les utilisations du soya

Près de 6 % des graines de soya sont consommées telles quelles (Dutch Soy Coalition, 2012),
principalement dans les pays asiatiques comme la Chine, le Japon et l’Indonésie. On peut
consommer les graines entières comme de l’édamame ou les broyer pour en faire des
préparations comme le tofu, le lait de soya ou la sauce soya. La grande majorité des fèves de
soya sont transformées pour leur huile. Les transformateurs prennent les fèves sèches et
séparent l'huile du tourteau. L'huile de soya est utilisée dans la cuisson et la friture des
aliments. La margarine, par exemple, est un produit qui peut être produit à base d'huile de
soya. Les sauces à salade et les mayonnaises sont faites avec de l'huile de soya (WWF, 2014).
En outre, certains aliments sont emballés avec de l'huile de soya (thon, sardines …). Les
pains au four, les craquelins, les gâteaux, les biscuits et les tartes contiennent généralement
de l'huile de soya.
Parce que le soya est riche en protéines, il est aussi un ingrédient majeur dans l'alimentation
du bétail. Environ trois quarts de la production mondiale de soya est destiné à l’alimentation
animale, sous forme de tourteau riche en protéines qui est obtenu après extraction de l’huile.

 4

La demande mondiale pour de la viande et des produits laitiers à moindre prix a augmenté
et, avec elle, la demande en tourteau, aliment riche en protéines. Plus de la moitié des graines
de soya transformées pour l'alimentation du bétail sont destinées à la volaille, un quart
environ aux porcs et le reste aux bovins de boucherie, aux bovins laitiers et aux aliments pour
animaux de compagnie.
L’huile de soya est parfois utilisée pour la production de biodiesel par le processus de
transestérification, même si cela représente une part relativement petite (2 %) de la
production mondiale. Les défenseurs de l’utilisation du soya comme agro-carburant avancent
que comme la majeure partie du soya sert à la production d’aliments pour les animaux ou
directement pour les humains, l’utilisation de l’huile restante pour produire de l’énergie est
un meilleur compromis entre les utilisations alimentaires et énergétiques avec le soya qu’avec
d’autres agro-carburants (United Soybean Board, 2009).
Malgré son importance et ses utilités, la culture de soya est confrontée à de nombreuses
contraintes climatiques.
1.1.4 Le changement climatique : risques accrus de stress chez le soya

Le changement climatique pose déjà, et risque de poser encore davantage, de problèmes
majeurs en agriculture. Il est prévu qu'il y aura une baisse du rendement des cultures y
compris celle du soya en raison des événements climatiques extrêmes, que ce soient des
précipitations excessives, des épisodes de sécheresse et de canicule ou de salinité élevée
(Satari et al., 2020). Le soya est cultivé principalement aux latitudes 20-50° N et 10-40° S
(Leff et al., 2004). La large distribution de sa culture suggère que le soya est très adaptable à
différents environnements et climats. Ce degré d'adaptabilité peut ne pas être suffisant sous
l'influence du changement climatique. En général, le soya peut survivre dans une large
gamme de températures: de 10 à 40° C, selon le cultivar. Cependant, des températures
extrêmes (inférieures à 12° C ou supérieures à 36° C) peuvent conduire à une germination
réduite du soya (Tyagi et Tripathi, 1983). Elles peuvent aussi causer l'abolition de la
germination et de l'allongement des tubes polliniques (Luo, 2012) ; ce qui entraîne une baisse
de la fécondité et une perte de rendement. En même temps, les souches de Rhizobium
couramment utilisées pour réaliser la fixation symbiotique de l’azote atmosphérique sont
sensibles aux températures extrêmes, tant élevées que basses, et de telles températures

 5

pourraient donc affecter la formation de nodules et la fixation de l'azote (Asadi Rahmani et
al., 2009).
Au Canada, selon les outils de modélisation climatique, les régions où le soya est cultivé
principalement (dans les provinces de l’Ontario, du Manitoba et du Québec) coïncident avec
les zones qui devraient connaître les augmentations les plus sévères de l’incidence de
journées très chaudes (plus de 30°C) entre 2021 et 2050 (https://climateatlas.ca). Une des
clés majeures pour surmonter ces stress abiotiques réside dans l’exploration et l’exploitation
des systèmes racinaires à travers des caractères architecturaux liés qui sont déjà connus pour
jouer des rôles dans l’adaptation aux différents stress (Kano et al., 2011; Sánchez-Calderón
et al., 2013; Wu et al., 2018).

1.2 Le système racinaire

Le système racinaire est une structure souterraine. Les racines sont d’habitude moins
familières que les fleurs, les tiges et les feuilles qui sont les plus visibles, mais elles ne sont
pas moins importantes pour la plante (Atkinson et al., 2014).
1.2.1 L’importance du système racinaire chez les plantes

Le système racinaire assure diverses fonctions dont l’absorption de l’eau et des éléments
minéraux, l’ancrage dans le sol et l’établissement d’association bénéfique avec des
microorganismes du sol. L'absorption se produit principalement par les poils racinaires, les
fines structures en forme de doigts qui se développent entre les particules du sol pour extraire
l’eau ainsi que les éléments minéraux du sol (Jungk, 2001). Ces derniers, une fois introduits
dans la racine, sont transportés vers les tiges et les feuilles où les sucres et les glucides sont
produits par le processus de photosynthèse (Eberhard et al., 2008). Une association
symbiotique des racines est rencontrée spécifiquement entre les légumineuses comme le soya
et des bactéries du genre Bradyrhizobium (Delamuta et al., 2013). Les bactéries pénètrent
dans les cellules racinaires, se multiplient et forment ainsi des nodules où les bactéries ont
accès aux glucides synthétisés par la plante. En retour, les bactéries fixent l’azote,
convertissant l'azote gazeux de l'atmosphère en azote-ammoniacale pouvant être utilisés par
les plantes. Les racines peuvent souvent former des associations symbiotiques avec les
mycorhizes (Rilling et al., 2015). Ces champignons du sol (mycorhizes) sont capables de
fournir du phosphore. Par conséquent, la plante va profiter de cette association pour absorber

 6

le phosphore. Les plantes cultivées en l'absence de mycorhizes dans le sol se portent
généralement moins bien que lorsque des mycorhizes sont présentes.
En résumé, le système racinaire fonctionne principalement pour acquérir l’eau et les
nutriments, en plus d’assurer l’ancrage de la plante. Les symbioses assurent l’apport de
nutriments. Il participe également à des fonctions secondaires comme le stockage de
photoassimilats ou la synthèse de phytohormones. Au cours de l'évolution, l'organisation
racinaire est progressivement passée de très simple, comme les rhizomes, à très hiérarchique,
y compris les tissus spécialisés (Brundrett, 2002). Cette élaboration est probablement due au
fait que le système racinaire est déterminant pour faire face à des contraintes majeures à la
croissance et au succès de reproduction des plantes: la disponibilité de l’eau, des nutriments,
l’ancrage dans le sol et la concurrence souterraine d'autres plantes pour ces ressources. Selon
la composition du sol, des différences dans l'architecture du système racinaire (ASR) peuvent
affecter la capacité de compétition pour les ressources du sol (Fitter, 1987). Seulement, les
connaissances sur l’ASR sont limitées.
1.2.2 L’architecture du système racinaire chez les plantes

Il existe de nombreuses façons de définir l’ASR. Probablement, la définition la plus simple
est que l’ASR est la configuration spatiale de l'ensemble du système racinaire dans le sol
(Fitter, 1987; Lynch, 1995). Elle comprend ainsi la forme, la distribution et le mode de
ramification des racines (Osmont et al., 2007), lesquelles propriétés jouent un rôle clé dans
la détermination de la productivité des cultures dans des environnements aux ressources
limitées (Bengough et al., 2011). L’ASR est généralement modulée par la promotion ou
l'inhibition de la croissance des racines primaires, par la croissance des racines latérales et
par la formation de racines adventives et de poils racinaires. La racine primaire se forme lors
de l'embryogenèse, tandis que les racines latérales constituent des dérivés post-
embryonnaires des racines existantes. Les racines latérales proviennent de la couche
tissulaire du péricycle ou de l'endoderme, généralement adjacente aux cellules polaires du
xylème chez les dicotylédones ou aux cellules polaires du phloème chez les monocotylédones
(Casero et al., 1995). Chez de nombreuses espèces, le système racinaire s'élargit également
par des racines adventives, qui peuvent être largement définies comme des racines provenant
des structures des pousses, généralement des tiges. En outre, tout type de racine peut
augmenter sa surface absorbante en augmentant les extensions des cellules épidermiques, les

 7

poils racinaires (Schiefelbein, 2003). Il est bien admis que deux types récurrents de systèmes
racinaires sont rencontrés chez les angiospermes : le type homorhizique, répandu chez les
monocotylédones comme le maïs (Figure 1-1 (A)) et le type allorhizique chez les
dicotylédones comme le soya (Figure 1-1 (B)). Malgré l’existence de ces grands types
d’architecture, l’ASR varie d’une espèce à l’autre ou même entre cultivars d’une même
espèce, car elle est déterminée par des facteurs génétiques inhérents (Osmont et al., 2007).
Par conséquent, des cultivars peuvent avoir la même biomasse racinaire alors qu’ils sont
dotés d’une ASR différente (Figure 1-1).
La ramification des racines constitue un élément clé pour augmenter la surface d’occupation
du système racinaire, ce qui permet ainsi à la plante d'exploiter et d’aller puiser les réserves
plus éloignées d'eau et de nutriments et d'améliorer l'ancrage dans le sol. D’ailleurs, Lynch
(2007) a démontré que la longueur des ramifications latérales des racines influence
directement les performances des plantes dans des conditions de faible teneur en azote par
exemple. La formation des racines est un complément essentiel à la croissance des racines.
Il contribue à élargir le volume de sol exploré, à augmenter la capacité d'extension du système
racinaire. La formation de racines post-embryonnaires comprend la production de racines
latérales et de racines adventives qui ont des propriétés physiques et physiologiques
spécifiques (p. ex. comportements d'absorption, taux de survie). Par conséquent, les racines
latérales et adventives contribuent de manière sensiblement différente aux multiples
fonctions des systèmes racinaires et à l'efficacité du système racinaire. De même, les
processus de formation des racines latérales et des racines adventives sont susceptibles d'être
coordonnés afin d'atteindre une performance optimale à l'échelle de la plante entière. Il a été
documenté que les systèmes racinaires de toutes les espèces végétales étudiées subissent des
altérations de l’ASR en réponse à une carence en phosphore (P), probablement l'élément
minéral le plus limitant pour la croissance racinaire et le moins mobile dans le sol (Kochian
et al., 2005). En effet, pour extraire le P fixe du sol, la plante doit modifier son ASR pour
placer plus de racines latérales dans le sol de surface afin de modifier la rhizosphère et ainsi
solubiliser et absorber le P du sol. Des études récentes ont montré que l’ASR est parfaitement
corrélée aux fonctions vitales d’absorption de l’eau et des éléments minéraux et à la
détermination du rendement chez la plante (Liu et al., 2017; Robinson et al., 2018).

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Bien que l'importance de l’ASR soit connue, peu d'études ont exploré sa variabilité chez les
espèces cultivées (Prince et al., 2015; 2019). La cause principale de cette ignorance est que
les racines ne sont pas directement accessibles et sont difficiles à observer parce qu’elles sont
sous terre.

Figure 1-1 : Variation de l’architecture du système racinaire chez les plantes. (A)
Architecture racinaire de trois différents cultivars (M1, M2 et M3) de maïs dotés d’un
système racinaire homorhizique typiquement trouvé chez la plupart des monocotylédones
(Tötzke et al., 2017, image sous CC). (B) Architecture racinaire de trois différents cultivars
(S1, S2 et S3) de soya, lequel est doté d’un système racinaire allorhizique typique trouvé
chez la plupart des dicotylédones (image de Waldiodio Seck, Université Laval). Les poils
racinaires ne sont pas représentés. RP : racine primaire; RL : racine latérale; RC : racine de
couronne, RS : racine séminale.

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1.2.3 L’ASR : quels moyens de mesure pour un compartiment difficile

d’accès?

Au cours des dernières années, un intérêt accru a été porté sur la mise en place et
l’amélioration de plateformes ou d’approches de phénotypage et d'imagerie efficaces dans le
sol ou d’autres milieux de culture pour évaluer et mesurer différents aspects de l’ASR
(Kuijken et al., 2015; York et Lobet, 2017; Atkinson et al., 2019). Auparavant, les racines
étaient généralement extraites et lavées pour leur comptage et leur mesure. Cette méthode est
fastidieuse et délicate. Elle est de surcroît destructive et ne permet donc pas d’observer une
dynamique de croissance sur les racines extraites. Par la suite, des systèmes d’acquisition
d’images en deux dimensions (2D), à l’aide de caméras ou de numériseurs ont vu le jour
(Kirchhof, 1992) pour des mesures automatisées. Les images peuvent être prises ex-situ après
lavage et étalement des racines sur une surface plane, ou in situ dans des dispositifs adaptés.
Ces dispositifs en 2D généralement connus sous le nom de rhizotrons permettent une
observation non destructive (Desgroux, 2016). Il s’agit en général d’une construction d’une
boîte remplie d’un substrat solide avec surface transparente généralement appelée
« rhizoboîtes » et dont la partie transparence permet d'observer le développement du système
racinaire. Conjointement à la baisse des coûts d’acquisition d’images, beaucoup d’efforts ont
été déployés afin de développer des outils informatiques permettant de faciliter et automatiser
la collecte de données à partir d’images en 2D. À ce jour, il existe près de 40 logiciels
d’analyse d’image pour les systèmes racinaires (https://www.quantitative-
plant.org/software). Certains sont accessibles gratuitement comme Automatic root image
analysis (ARIA) (Pace et al., 2014) tandis que d’autres sont sous licence commerciale comme
WinRHIZOTM (Arsenault et al., 1995).
Les systèmes d’imagerie en 2D sont peu dispendieux, efficaces mais sont souvent limitants,
car ils ne permettent pas une observation parfaitement représentative d’une croissance en
milieu naturel. De ce fait, de nouvelles plateformes de phénotypage du système racinaire en
trois dimensions (3D) ont été mises au point et font appel à des numériseurs, des caméras, de
la fluorescence ou des radiations (Piñeros et al., 2016). À noter que ces dernières technologies
coûtent parfois très cher, car l’acquisition du matériel et des logiciels d’analyse est onéreuse
et nécessitent surtout beaucoup de temps. Les systèmes 3D sont présentés à titre informatif,

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car c’est un système 2D qui a été utilisé dans la présente étude pour phénotyper rapidement
plus de 100 lignées de soya (voir l’article, chapitre 2). La Figure 1-2 ci-dessous illustre
l’évolution des systèmes de phénotypage de l’ASR chez les plantes.
L’analyse des propriétés de l’ASR a progressé beaucoup moins rapidement que la
caractérisation des parties visibles ou exposées de la plante, parce que les racines n’étaient
pas directement observables. Toutefois, les avancées récentes en matière de plateformes de
mesure des caractères liés à l’ASR constituent une étape très importante afin de mieux étudier
la variabilité de l’ASR et de comprendre son assise génétique chez les plantes.

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Figure 1-2 : Évolution des méthodes de mesures du système racinaire. (a) Tracé manuel du
système racinaire après prélèvement destructeur (Weaver, 1919). (b) Nettoyage des racines
extraites au champ-plateforme de phénotypage CREAMD (« Core Root Excavation using
Compressed-air ») (Zheng et al., 2020). (c) Images 2D représentatives de la
tomodensitométrie par rayons X (CT) de plants de riz cultivés pendant 10 jours dans un
substrat artificiel (Turface) et dans du sol (Piñeros et al., 2016). (d) Système de phénotypage
par rhizoboîtes utilisé chez l’orge (Jia et al., 2019). (e) Système de tour à mailles verticales
assemblé de plastique permettant une croissance racinaire illimitée, mais conservant
l'architecture des racines en 3D (Piñeros et al., 2016). (f) Exemple d'une image 2D du système
racinaire d’un plant de soya en culture hydroponique à l'aide du système de maillage en
plastique (Piñeros et al., 2016).

1.2.4 L’assise génétique de l’ASR: état actuel des connaissances

L’ASR est très souvent contrôlée par des QTL à effets faibles (Burton et al., 2014; Dorlodot
et al., 2007; Orman-Ligeza et al., 2014; Rogers et Benfey, 2015). Ces QTL détectés
présentent souvent de fortes interactions avec l’environnement en lien avec la plasticité
élevée du système racinaire (Desgroux, 2016).
La découverte de gènes impliqués dans la croissance des racines remonte à 1993 chez
Arabidopsis lorsque Benfey et al. (1993) ont découvert les gènes SCARECROW
(SCR)/SHORT-ROOT, des facteurs de transcription de type GRAS qui sont des régulateurs
de la croissance et du développement des racines. Des mutants à racines courtes (shr/scr) ont
établi un rôle pour ces gènes dans les altérations de l'organisation radiale de l'axe
embryonnaire (Scheres et al., 1995). Meijón et al. (2014) ont aussi identifié et caractérisé un
gène F-box, KURZ UND KLEIN (KUK), régulant le méristème et la longueur des cellules
racinaires chez Arabidopsis. Ces auteurs ont montré que les polymorphismes dans la
séquence codante sont les principales causes de la variation naturelle dépendante des allèles
KUK dans le développement des racines. Toujours chez Arabidopsis, un modulateur de la
voie des auxines (EXOCYST70A3) a été identifié comme provoquant ainsi une variation de
l’ASR en agissant sur la distribution des protéines PIN4 (Ogura et al., 2019). La variation
allélique à l’endroit du gène EXOCYST70A3 conduit à une altération des réponses

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gravitropiques des racines, entraînant des profondeurs d’enracinement différentes en
conditions de sécheresse (Ogura et al., 2019).
Chez le riz, un QTL majeur (DRO1) contrôlant l’angle racinaire a été identifié (Uga et al.,
2011). Le gène responsable de ce QTL a ensuite été cloné par cartographie à haute résolution
(Uga et al., 2013). Le QTL DRO1 est régulé négativement par l'auxine et est impliqué dans
l'élongation des cellules de l’apex de la racine, provoquant une croissance racinaire
asymétrique et une flexion vers le bas de la racine en réponse à la gravité (Uga et al., 2013).
L’introduction, par rétrocroisement, de l’allèle favorable de DRO1 chez un cultivar de riz à
racines peu profondes a permis à la lignée résultante d'éviter la sécheresse en augmentant
l'enracinement en profondeur avec une production de biomasse et des rendements en grains
beaucoup plus importants en conditions de sécheresse modérée et sévère (Uga et al., 2013).
Phung et al. (2016) ont aussi caractérisé la longueur des racines, la biomasse racinaire,
l'épaisseur des racines et le nombre de racines sur un panel de 180 variétés de riz en utilisant
des sacs en plastique remplis de sable. Parmi les gènes identifiés par cartographie
d’association, OsIAA4 (signalisation de l’auxine) était retenu comme important pour la
formation du méristème racinaire (Phung et al., 2016). Au total, 22 autres gènes candidats
identifiés nécessitent une validation supplémentaire (Phung et al., 2016).
Chez le maïs, les études d’association sur une collection de 300 lignées haploïdes doublées
ont permis de détecter des marqueurs significativement associés avec des caractères
racinaires au stade plantule (Sanchez et al., 2018). Parmi ces marqueurs, un SNP était situé
au sein du gène GRMZM2G021110, lequel est exprimé dans les racines (Sanchez et al.,
2018).
Récemment chez colza, les travaux de He et al. (2019) sur un panel de cartographie
d’association a permis d’identifier 295 gènes candidats associés à plusieurs caractères
racinaires. Parmi ces gènes, huit sont des homologues de gènes connus pour avoir un impact
majeur sur le développement du système racinaire chez Arabidopsis (He et al., 2019).
Chez le blé, Manschadi et al. (2010) ont trouvé un génotype (SeriM82) très adapté à la
sécheresse, lequel est doté d’un système racinaire plus compact avec plus de racines dans les
couches de sol plus profondes et par conséquent associé à un angle d’enracinement plus
important et à un plus grand nombre de racines séminales.

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Chez le soya, peu d’études sur l’ASR ont été faites. Les études de cartographie traditionnelles
du soya ont identifié de nombreux QTL (Kassem et al., 2006; Abdel-Haleem et al., 2011;
Rong et al., 2011; Brensha et al., 2012; Manavalan et al., 2015), mais peu ont identifié des
gènes prometteurs dans les QTL détectés (Brensha et al., 2012; Manavalan et al., 2015;
Prince et al., 2015). Cependant, l'identification des gènes impliqués dans des processus
biologiques spécifiques et la catégorisation subséquente des effets fonctionnels sur l’ASR
reste toujours un défi chez le soya. Récemment, Prince et al. (2019) ont évalué une liste
importante de caractères liés à l’ASR à l’aide de WinRhizo dans une collection de 397
accessions (élites et locales) de soya. Leurs analyses d’association basées sur des marqueurs
SNP à haute densité ont permis d’identifier des gènes candidats. Les loci les plus significatifs
identifiés indiquaient un gène inconnu sur le chromosome 16, associé au nombre de racines
latérales. Une exploration supplémentaire des allèles a révélé deux sites polymorphes,
identifiant les changements de séquence protéique qui nécessitent encore une validation
supplémentaire (Prince et al., 2019).
Il reste plusieurs contraintes qui limitent les progrès entre la découverte de QTL jusqu’à la
commercialisation de nouvelles variétés. Certaines de ces contraintes concernent la nature
des gènes sous-jacents, la faible héritabilité causée par les petits effets des loci individuels,
les interactions épistatiques (entre gènes) et les effets multiples d'un gène (pléiotropie). Des
limitations supplémentaires sont également dues à la nature de l’ASR elle-même. Les
caractères racinaires sont particulièrement sujets à la plasticité environnementale et sont
difficiles à mesurer avec précision, notamment la chronologie des événements et les détails
de la ramification racinaire. Enfin, ceux qui sont mesurés sont parfois d'une pertinence
discutable pour les plantes sur le terrain (Dorlodot et al., 2007).

1.3 L’utilisation des marqueurs moléculaires
La détection de QTL repose sur la détection d’un lien entre la variation quantitative observée
pour un caractère et la variabilité génétique au sein d’une population, laquelle est capturée

par des marqueurs moléculaires ou morphologiques balisant une carte génétique ou un
génome (Desgroux, 2016).

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1.3.1 Les types de marqueurs moléculaires

Une grande variété de marqueurs moléculaires a été utilisée durant les vingt dernières années
pour les analyses génétiques des caractères complexes. Ces marqueurs présentent un
polymorphisme au niveau de l’ADN (variabilité du code génétique dans une séquence
d’ADN) basé sur la présence ou l’absence de sites de restriction (RFLP « Restriction
Fragment Length Polymorphism »), la longueur de fragments amplifiés (AFLP « Amplified
Fragment Length Polymorphism »), le nombre de séquences répétées en tandem (SSR «
Single Sequence Repeat »), un nucléotide unique (SNP « Single Nucleotide
Polymorphism ») (Kwok, 2003).
Les marqueurs SNP présentent en général deux allèles (bialléliques). Ils sont donc moins
informatifs que des marqueurs multialléliques comme les SSR, mais en contrepartie, ils sont
présents en très grand nombre dans le génome. De plus, avec l’évolution rapide des
techniques de séquençage, les marqueurs SNP sont maintenant peu coûteux à développer et
à analyser sur un grand nombre de lignées. Ils sont les plus couramment utilisés aujourd’hui.
1.3.2 Les nouvelles technologies de génotypage à haut débit des SNP

La génomique est actuellement au cœur d'un nombre extraordinaire de découvertes,
d'innovations et d'applications grâce aux avancées technologiques de séquençage de nouvelle
génération ou NGS (« Next-generation sequencing ») (Kumar et al., 2012). Les technologies
de NGS ont réduit à la fois le coût et le temps requis pour générer des données de séquence
facilitant ainsi le développement de méthodes de génotypage à haut débit pour générer un
nombre considérable de marqueurs moléculaires, particulièrement les SNP (Torkamaneh et
al., 2017). Certaines plateformes permettent de détecter des SNP dont les loci sont déjà
connus. Les puces à ADN en sont un exemple. Chez le soya, SoySNP50K est une puce qui
utilise la plate-forme Infinium d’Illumina et qui peut interroger jusqu’à 52 041 SNP
simultanément (Song et al., 2013). D’autres plateformes, par contre, ne séquencent qu’une
partie du génome en pratiquant ce qu’on appelle la « réduction de complexité ». Le plus
souvent, des enzymes de restriction sont employées pour fragmenter le génome et on
séquence l’ADN qui borde immédiatement ces sites de restriction. Ainsi, on peut identifier
des SNP au sein de ces courts segments d’ADN dispersés çà et là dans le génome. Plusieurs
protocoles assez semblables s’appuient sur ce principe, dont le séquençage des fragments

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