GQMS - Génétique Quantitative et Méthodologie de la Sélection
Nos recherches sont caractérisées par des approches de génétique quantitative étroitement liées à la méthodologie de la sélection et à la gestion de la variabilité génétique. Elles visent en particulier à :
1. Comprendre l’organisation de la diversité du maïs
Nos recherches ont pour objectif de comprendre l’effet des sélections anciennes et modernes sur l’évolution et l’adaptation des variétés populations et des hybrides chez le maïs, en termes de variation phénotypique, d’organisation globale de la diversité moléculaire et de polymorphisme à l’échelle du génome.
2. Etudier le déterminisme des caractères quantitatifs.
Nous cherchons à identifier les bases génétiques de caractères complexes pour des applications directes en sélection assistée par marqueurs et/ou en sélection génomique, mais également pour mieux comprendre la nature des effets génétiques en cause ainsi que la relation génotype-phénotype par des approches de génétique des systèmes (intégration de données multi-omiques). Nous portons une attention particulière à la précocité de floraison, la productivité en biomasse sous contrainte environnementale (notamment abiotique), la stabilité des performances et la vigueur hybride chez le maïs en lien avec le changement climatique et l’évolution des pratiques agricoles (réduction des intrants, agroécologie, interactions plante-mycorhizes, etc.).
3. Optimiser les programmes de sélection
Nous cherchons à optimiser le processus de sélection, des ressources génétiques à la création de variétés avec notamment des approches visant à étudier le potentiel de la sélection génomique et phénomique pour une meilleure gestion de la variabilité génétique dans les programmes de sélection, l’identification et l’intégration de nouvelles sources de diversité dans le matériel élite (issues des ressources génétiques ou créées par les « New Breeding Technologies ») et l’optimisation de la sélection variétale (hybride, populations, synthétiques).
Nos recherches reposent sur des travaux expérimentaux et théoriques, le développement d’approches statistiques et d’outils d’aide à la décision.
Les travaux expérimentaux impliquent l’assemblage de panels de diversité et la création de matériel original chez le maïs, leur marquage moléculaire ciblé ou à l’échelle du génome à différentes densités de génotypage, intégrant notamment des approches de séquençage, et des évaluations phénotypiques. Ces expériences sont réalisées par les membres de l’équipe avec un appui solide des structures expérimentales INRAE et des partenaires publics ou privés impliqués dans les projets de recherche. Nos travaux théoriques portent notamment sur le développement de méthodes et l’optimisation de dispositifs expérimentaux pour la détection de QTL (par analyse de liaison, génétique d’association ou méta-analyse), la sélection assistée par marqueurs (notamment la sélection génomique), la sélection phénomique et la génétique des systèmes (intégration multi-omiques). Ces travaux ayant pour vocation d’être applicables au-delà du maïs, nous collaborons également à des projets sur différentes espèces (haricots et légumineuses dans le cadre du projet INCREASE, betterave à sucre, lin, concombre, blé, tomate, etc…). Nous contribuons en collaboration avec l’atelier ABI (maintenant BiOSS) au développement de logiciels (Biomercator, OptiMAS), de base de données (ThaliaDB) et de paquets R (MM4LMM, Relatedness, metaGE,qch,fst4pg).
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logiciels: Biomercator,OptiMAS
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base de données: ThaliaDB
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paquet R: MM4LMM,Relatedness,metaGE, qch,fst4pg
Au-delà de nos projets de recherches, nous assurons pour les chercheurs et techniciens de INRAE travaillant sur le maïs, l’animation et la circulation des connaissances et des ressources génétiques (animation du groupe « maïs » de INRAE et coordination du CRB maïs).
Principaux projets de recherche récents coordonnés par des membres de l’équipe (“Principal Investigator” ou “Workpackage leader”):
- ANR PIA - projet Amaizing (2010-2022):“Breeding for economically and environmentally sustainable maize varieties: an integrated approach from genomics to selection”
- Promaïs - projet SAM MCR et SAM MCR2 (2011-2023): “Sélection Assistée par Marqueur dans un dispositif Connecté Réciproque”
- Promaïs - projet ValRG (2015-2023): “Valorisation des ressources génétiques”
- Promaïs - projet GÉLI: “Testage au champ des nouvelles lignées INRAE”
- Réseau R2D2 sur l’integration de la sélection génomique dans les programmes de sélection
- ECPGR - projet EVA-Maize:“Mining allelic diversity of maize landraces for tolerance to abiotic and biotic stresses”
- PEPR “Agroécologie et Numérique” - projet Cobreeding (2022-2027):“Co-conception de schémas de sélection animale et végétale pour améliorer la multiperformance (économique, sociale et environnementale) et développer des productions agroécologiques”
- PEPR “Sélection végétale avancée” - projet Divedit (2023-2028):“Augmenter la diversité génétique dans les programmes de sélection par l’utilisation de l’édition du génome”
- FACCE-JPI SusCrop Era Net - MineLandDiv (2023-2026): “Mining allelic diversity of maize landraces for tolerance to abiotic and biotic stresses”
- SusCrop Era net - projet C4Future (2020-2024): “Fortifying and Enhancing Resilience in C4 Crops for Current and Future Climate Change Adversities”
- PRIMA - projet DROMAMED (2020-2024): “Capitalization of Mediterranean maize germplasm for improving stress tolerance”
- INRAE BAP - MYCORN (2021-2023): “Champignons MYCorhyzien à arbuscules et assimilation de l’azote chez le maïs (CORN)”
- Prématuration INRAE - DIGEREM (2021-2023): “Diversité Génétique de la Réponse du maïs à un champignon Mycorhizien à arbuscules sous bas niveau d’intrants azotés”
- DRIT AgroParisTech - SELSYM (2023-2025): “Comment sélectionner des variétés hybrides de maïs qui sont capables d’établir une symbiose avec le microbiome du sol?”
- C-BASC Biosphera - MARS (2024 - 2025): “Impact du développement des racines coronaires et de la production de mucilage sur la nutrition azotée du maïs et du sorgho”
- SPS Phenomaize (2022-2023) et BAP Phénomaïs (2022-2023):“Evaluation de l’efficacité de la sélection phénomique pour prédire des maïs hybrides”
- BAP Gehdipop (2023-2024):“Caractérisation de lignées haploïdes doublées issues de variétés populations traditionnelles de maïs pour identifier des resources génétiques d’intérêt”
- DRIT AgroParisTech Ehdipop (2022-2024):“Evaluation de lignées haploïdes doublées issues de variétés populations traditionnelles de maïs pour identifier des resources génétiques d’intérêt”
Enseignement :
Nos interventions se concentrent sur nos disciplines d’intérêt et d’expertise à savoir la génétique quantitative, l’amélioration des plantes, les méthodes de sélection moderne (de la détection de QTL à la sélection génomique ou phénomique), la modélisation statistique, la génétique des populations.
Notre principale implication dans l’enseignement concerne différentes formations du cursus ingénieur AgroParisTech en assurant notamment la co-responsabilité de la Dominante d’approfondissement PISTv (Production et Innovation dans les Systèmes Techniques végétaux avec son option Amélioration des Plantes) mais également le master BIP (Biologie Intégrative et Physiologie – M1 & M2pro) de l’Université Paris-Saclay. Les chercheurs de l’équipe interviennent également de façon plus ponctuelle dans d’autres établissements tels qu’à l’Institut Agro Rennes-Angers, l’Institut Agro Montpellier, l’ENS, l’Université Clermont-Auvergne, l’Université de Picardie Jules Verne ou encore l’Université de Reims-Champagne Ardennes.
Nous mettons également notre expertise au service de la formation continue de nos collègues via l’organisation (i) de modules de formation continue pour l’école doctorale ABIES sur la recherche reproductible et la modélisation statistique, (ii) de workshop dans le cadre de projets de recherche ou de méta-programme INRAE (iii) d’organisme de formation comme l’ASFIS et (iii) de formations à façon chez les entreprises semencières avec lesquelles nous collaborons. GQMS est rattachée à l’école doctorale ABIES.
Anciens membres
Alizarine Lorenzi, Doctorant (2019-2023); Dimitri Sanchez, Doctorant (2019-2023); Aurélien Beugnot, Doctorant (2019-2022) ; Pauline Robert, Doctorant (2020-2022); Capucine PONCE, DUT (2022); Antoine Roux, M2 (2022); Margaux Jullien, post-doctorante (2020-2021) ; Yacine DJABALI, M2 (1/2 PAPPSO)(2020); Alexis Vergne, M1 (2020); Antoine ALLIER, Doctorant (2017-2020); Clément MABIRE (2016-2019), Doctorant ; Simon RIO, Doctorant (2016-2019) ; Adama SEYE, Doctorant (2016-2019) ; Morgane Roth, Post-doc (3 mois en 2019); Romane Guilbaud (2018-2019); Camille Clipet, Ingénieur (2017-2018); Elodie Petitjean, M2(2018); Fabien Laporte, Doctorant (2015-2018); Alban Besnard, M2 (2017); Heloïse Giraud, Doctorante (2012-2016); Marie Gauvin, TR CDD (2017); Cécile Monteil, TR (2013-2017); Philippe Jamin, TR (1993-2017); Sandra Negro, Post-doc (2013-2016); Mariangela Arca, Post-doc (2012-2014); Franck Gauthier, Ingénieur (2011 puis 2013-2014); Fabio Valente, Ingénieur (2009-2013); Magali Joannin, TR (2011-2013); Denis Coubriche, TR ( ); Nicolas Bardol, Doctorant (2010-2013); Xiao Wang, Post-doc (2013); Amandine Larièpe, Doctorante (2008-2012); Ashwin Khobragade, Doctorant (2008-2012); Sophie Bouchet, Post-doc (2009-2012); Marion Trunztler, Doctorante (2008-2011); Yves Roussel, Post-doc (2011); Valérie Loywyck, Post-doc (2008-2010); Tatiana Zerjal, Post-doc (2009); Céline Mir, Post-doc (2006-2009); Yung-Fen Huang, M2 (2008)
Membres
- Balmi Adrien Dctorant ()
- Dominique Ahouanhode Ingénieur Etude (INRAE)
- Ali Baber Doctorant (AgroParisTech)
- Cyril Bauland Ingénieur de Recherche (INRAE)
- Sana Beji Postdoctorant (INRAE)
- Sarah Ben Sadoun Maitre de Conférence ()
- Bartschi Cédric Postdoctorant ()
- Alain Charcosset Directeur de Recherche (INRAE)
- Valérie Combes Assistante Ingénieure (INRAE)
- Annaig De Walsche Doctorant (INRAE)
- Augustin Desprez Doctorant ()
- Julie B. Fiévet Associate Professor (AgroParisTech)
- Agustin Galaretto Doctorant (INRAE)
- Romain Kadoumi Doctorant ()
- Delphine Madur Ingénieur d'Etude (INRAE)
- Tristan Mary-Huard Junior Investigator (INRAE)
- Laurence Moreau Directrice de Recherche (INRAE)
- Stéphane Nicolas Chargé de Recherche (INRAE)
- Laura Nunes Technicienne (INRAE)
- Renaud Rincent Junior Investigator (INRAE)
Anciens membres
Alizarine Lorenzi Doctorant (2020-2023), Dimitri Sanchez Doctorant (2020-2023), Aurélien Beugnot Doctorant (2020-2023), Pauline Robert Doctorante (2020-2022), Margaux Julien Professseur Assistant (2021-2020)Publications
- Ali B., Huguenin-Bizot B., Laurent M., Chaumont F., Maistriaux LC., Nicolas S. , Duborjal H., Welcker C., Tardieu F., Mary-Huard T. , Moreau L. , Charcosset A. , Runcie D., Rincent R. . (2024) High-dimensional multi-omics measured in controlled conditions are useful for maize platform and field trait predictions. Theor Appl Genet, 7 (137) 175
- Balconi C., Galaretto A. , Malvar RA., Nicolas S. , Redaelli R., Andjelkovic V., Revilla P., Bauland C. , Gouesnard B., Butron A., Torri A., Barata AM., Kravic N., Combes V. , Mendes-Moreira P., Murariu D., Šarčević H., Schierscher-Viret B., Vincent M., Zanetto A., Kessel B., Madur D. , Mary-Huard T. , Pereira A., Placinta DD., Strigens A., Charcosset A. , Goritschnig S.. (2024) Genetic and Phenotypic Evaluation of European Maize Landraces as a Tool for Conservation and Valorization of Agrobiodiversity. Biology, 6 (13) 454
- De Walsche A. , Gauthier F., Charcosset A. , Mary-Huard T. . (2024) Large-scale composite hypothesis testing for omics analyses. Genomics,
- Lorenzi A., Bauland C. , Pin S., Madur D. , Combes V. , Palaffre C., Guillaume C., Touzy G., Mary-Huard T. , Charcosset A. , Moreau L. . (2024) Portability of genomic predictions trained on sparse factorial designs across two maize silage breeding cycles. Theor Appl Genet, 3 (137) 75
- Maistriaux LC., Laurent MJ., Jeanguenin L., Prado SA., Nader J., Welcker C., Charcosset A. , Tardieu F., Nicolas S. , Chaumont F.. (2024) Genetic variability of aquaporin expression in maize: From eQTLs to a MITE insertion regulating PIP2;5 expression. Plant Physiology, kiae326
- Arca M., Gouesnard B., Mary‐Huard T., Le Paslier MC., Bauland C. , Combes V. , Madur D. , Charcosset A. , Nicolas S. . (2023) Genotyping of DNA pools identifies untapped landraces and genomic regions to develop next‐generation varieties. Plant Biotechnology Journal, 6 (21) 1123-1139
- Beugnot A., 07/02/2023, Hybrid performance in maize: from study of complementary between heterotic groups to genomic prediction, PhD, Université Paris-Saclay
- Bouidghaghen J., Moreau L. , Beauchêne K., Chapuis R., Mangel N., Cabrera‐Bosquet L., Welcker C., Bogard M., Tardieu F.. (2023) Robotized indoor phenotyping allows genomic prediction of adaptive traits in the field. Nat Commun, 1 (14) 6603
- De Walsche A. , Vergne A., Rincent R. , Roux F., Nicolas S. , Welcker C., Mezmouk S., Charcosset A. , Mary-Huard T. . (2023) metaGE: Investigating Genotype × Environment interactions through meta-analysis. Plant Biology,
- Fraunhoffer NA., Moreno Vega AI., Abuelafia AM., Morvan M., Lebarbier E., Mary-Huard T. , Zimmermann MT., Lomberk G., Urrutia R., Dusetti N., Blum Y., Nicolle R., Iovanna J.. (2023) Priming therapy by targeting enhancer-initiated pathways in patient-derived pancreatic cancer cells. eBioMedicine, (92) 104602
- Galić V., Anđelković V., Kravić N., Grčić N., Ledenčan T., Jambrović A., Zdunić Z., Nicolas S. , Charcosset A. , Šatović Z., Šimić D.. (2023) Genetic diversity and selection signatures in a gene bank panel of maize inbred lines from Southeast Europe compared with two West European panels. BMC Plant Biol, 1 (23) 315
- Haug B., Messmer MM., Enjalbert J., Goldringer I., Flutre T., Mary-Huard T. , Hohmann P.. (2023) New insights towards breeding for mixed cropping of spring pea and barley to increase yield and yield stability. Field Crops Research, (297) 108923
- Legarra A., Gonzalez-Dieguez DO., Charcosset A. , Vitezica ZG.. (2023) Impact of interpopulation distance on dominance variance and average heterosis in hybrid populations within species. GENETICS, 2 (224)
- Lorenzi A., 08/11/2023, Optimization of genomic selection for hybrids in a reciprocal selection program: Experimental evaluation in maize and simulations, PhD, Université Paris-Saclay
- Mary-Huard T. , Balding D., Weir BS.. (2023) Fast and accurate joint inference of coancestry parameters for populations and/or individuals. PLoS Genet, 1 (19) e1010054
- Raffo MA., Cuyabano BCD., Rincent R. , Sarup P., Moreau L. , Mary-Huard T. , Jensen J.. (2023) Genomic prediction for grain yield and micro-environmental sensitivity in winter wheat. Front. Plant Sci., (13) 1075077
- Revilla P., Butrón A., Rodriguez VM., Rincent R. , Charcosset A. , Giauffret C., Melchinger AE., Schön CC., Bauer E., Altmann T., Brunel D., Moreno-González J., Campo L., Ouzunova M., Álvarez Ángel., Ruíz de Galarreta JI., Laborde J., Malvar RA.. (2023) Genetic Variation for Cold Tolerance in Two Nested Association Mapping Populations. Agronomy, 1 (13) 195
- Rio S., Charcosset A. , Moreau L. , Mary-Huard T. , Endelman J.. (2023) Detecting directional and non-directional epistasis in bi-parental populations using genomic data. GENETICS, 3 (224) iyad089
- Rishmawi L., Bauget F., Protto V., Bauland C. , Nacry P., Maurel C.. (2023) Natural variation of maize root hydraulic architecture underlies highly diverse water uptake capacities. Plant Physiology, 3 (192) 2404-2418
- Sanane I., Nicolas S. , Bauland C. , Marion-Poll F., Noûs C., Legrand J., Dillmann C.. (2023) Large genetic variability of maize leaf palatability to european corn borer : metabolic insights. bioRxiv,
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- Ahmadi N., Bartholomé J., Crossa J., Montesinos-López OA., Pérez-Rodríguez P., Costa-Neto G., Fritsche-Neto R., Ortiz R., Martini JWR., Lillemo M., Montesinos-López A., Jarquin D., Breseghello F., Cuevas J., Rincent R. . (2022) Genome and Environment Based Prediction Models and Methods of Complex Traits Incorporating Genotype × Environment Interaction. DOI.org (Crossref), (2467) 245-283
- Ahmadi N., Bartholomé J., Robert P., Brault C., Rincent R. , Segura V.. (2022) Phenomic Selection: A New and Efficient Alternative to Genomic Selection. DOI.org (Crossref), (2467) 397-420
- Colombo M., Roumet P., Salon C., Jeudy C., Lamboeuf M., Lafarge S., Dumas AV., Dubreuil P., Ngo W., Derepas B., Beauchêne K., Allard V., Le Gouis J., Rincent R. . (2022) Genetic Analysis of Platform-Phenotyped Root System Architecture of Bread and Durum Wheat in Relation to Agronomic Traits. Front. Plant Sci., (13) 853601
- Laporte F., Charcosset A. , Mary-Huard T. . (2022) Efficient ReML inference in variance component mixed models using a Min-Max algorithm. PLoS Comput Biol, 1 (18) e1009659
- Lemeunier P., Paux E., Babi S., Auzanneau J., Goudemand-Dugué E., Ravel C., Rincent R. . (2022) Training population optimization for genomic selection improves the predictive ability of a costly measure in bread wheat, the gliadin to glutenin ratio. Euphytica, 8 (218) 111
- Lorenzi A., Bauland C. , Mary-Huard T. , Pin S., Palaffre C., Guillaume C., Lehermeier C., Charcosset A. , Moreau L. . (2022) Genomic prediction of hybrid performance: comparison of the efficiency of factorial and tester designs used as training sets in a multiparental connected reciprocal design for maize silage. Theor Appl Genet,
- Monnot S., Cantet M., Mary-Huard T. , Moreau L. , Lowdon R., Van Haesendonck M., Ricard A., Boissot N.. (2022) Unravelling cucumber resistance to several viruses via genome-wide association studies highlighted resistance hotspots and new QTLs. Horticulture Research, uhac184
- Robert P., Auzanneau J., Goudemand E., Oury FX., Rolland B., Heumez E., Bouchet S., Le Gouis J., Rincent R. . (2022) Phenomic selection in wheat breeding: identification and optimisation of factors influencing prediction accuracy and comparison to genomic selection. Theor Appl Genet, 3 (135) 895-914
- Robert P., Goudemand E., Auzanneau J., Oury FX., Rolland B., Heumez E., Bouchet S., Caillebotte A., Mary-Huard T. , Le Gouis J., Rincent R. . (2022) Phenomic selection in wheat breeding: prediction of the genotype-by-environment interaction in multi-environment breeding trials. Theor Appl Genet, 10 (135) 3337-3356
- Roth M., Beugnot A., Mary-Huard T. , Moreau L. , Charcosset A. , Fievet JB.. (2022) Improving genomic predictions with inbreeding and non-additive effects in two admixed maize hybrid populations in single and multi-environment contexts. Genetics, iyac018
- Speck A., Trouvé JP., Enjalbert J., Geffroy V., Joets J., Moreau L. . (2022) Genetic Architecture of Powdery Mildew Resistance Revealed by a Genome-Wide Association Study of a Worldwide Collection of Flax (Linum usitatissimum L.). Front. Plant Sci., (13) 871633
- Welcker C., Spencer NA., Turc O., Granato I., Chapuis R., Madur D. , Beauchene K., Gouesnard B., Draye X., Palaffre C., Lorgeou J., Melkior S., Guillaume C., Presterl T., Murigneux A., Wisser RJ., Millet EJ., van Eeuwijk F., Charcosset A. , Tardieu F.. (2022) Physiological adaptive traits are a potential allele reservoir for maize genetic progress under challenging conditions. Nat Commun, 1 (13) 3225
- Arca M., Mary-Huard T. , Gouesnard B., Bérard A., Bauland C. , Combes V. , Madur D. , Charcosset A. , Nicolas S. . (2021) Deciphering the Genetic Diversity of Landraces With High-Throughput SNP Genotyping of DNA Bulks: Methodology and Application to the Maize 50k Array. Front. Plant Sci., (11) 568699
- Atanda SA., Olsen M., Crossa J., Burgueño J., Rincent R. , Dzidzienyo D., Beyene Y., Gowda M., Dreher K., Boddupalli PM., Tongoona P., Danquah EY., Olaoye G., Robbins KR.. (2021) Scalable Sparse Testing Genomic Selection Strategy for Early Yield Testing Stage. Front. Plant Sci., (12) 658978
- Diaw Y., Tollon-Cordet C., Charcosset A. , Nicolas S. , Madur D. , Ronfort J., David J., Gouesnard B., Chiang TY.. (2021) Genetic diversity of maize landraces from the South-West of France. PLoS ONE, 2 (16) e0238334
- Gonzàlez-Diéguez D., Legarra A., Charcosset A. , Moreau L. , Lehermeier C., Teyssèdre S., Vitezica ZG.. (2021) Genomic Prediction of Hybrid Crops Allows Disentangling Dominance and Epistasis. Genetics, iyab026
- Haug B., Messmer MM., Enjalbert J., Goldringer I., Forst E., Flutre T., Mary-Huard T. , Hohmann P.. (2021) Advances in Breeding for Mixed Cropping – Incomplete Factorials and the Producer/Associate Concept. Front. Plant Sci., (11) 620400
- Mary-Huard T. , Perduca V., Martin-Magniette ML., Blanchard G.. (2021) Error rate control for classification rules in multiclass mixture models. The International Journal of Biostatistics, 0 (0)
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- Allier A., Teyssèdre S., Lehermeier C., Charcosset A. , Moreau L. . (2020) Genomic prediction with a maize collaborative panel: identification of genetic resources to enrich elite breeding programs. Theor Appl Genet, 1 (133) 201-215
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- Castelletti S., Coupel-Ledru A., Granato I., Palaffre C., Cabrera-Bosquet L., Tonelli C., Nicolas S. , Tardieu F., Welcker C., Conti L., de Meaux J.. (2020) Maize adaptation across temperate climates was obtained via expression of two florigen genes. PLoS Genet, 7 (16) e1008882
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- Goldringer I., van Frank G., Bouvier d’Yvoire C., Forst E., Galic N., Garnault M., Locqueville J., Pin S., Bailly J., Baltassat R., Berthellot JF., Caizergues F., Dalmasso C., de Kochko P., Gascuel JS., Hyacinthe A., Lacanette J., Mercier F., Montaz H., Ronot B., Rivière P.. (2020) Agronomic Evaluation of Bread Wheat Varieties from Participatory Breeding: A Combination of Performance and Robustness. Sustainability, 1 (12) 128
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- Rio S., Mary-Huard T. , Moreau L. , Bauland C. , Palaffre C., Madur D. , Combes V. , Charcosset A. , Springer NM.. (2020) Disentangling group specific QTL allele effects from genetic background epistasis using admixed individuals in GWAS: An application to maize flowering. PLoS Genet, 3 (16) e1008241
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- de Vienne D., Fiévet J. B. . (2020) The Pitfalls of Heterosis Coefficients. Plants, 7 (9) 875
- Allier A., Teyssèdre S., Lehermeier C., Claustres B., Maltese S., Melkior S., Moreau L. , Charcosset A. . (2019) Assessment of breeding programs sustainability: application of phenotypic and genomic indicators to a North European grain maize program. Theor Appl Genet, 5 (132) 1321-1334
- Allier A., Lehermeier C., Charcosset A. , Moreau L. , Teyssèdre S.. (2019) Improving Short- and Long-Term Genetic Gain by Accounting for Within-Family Variance in Optimal Cross-Selection. Front. Genet., (10) 1006
- Allier A., Moreau L. , Charcosset A. , Teyssèdre S., Lehermeier C.. (2019) Usefulness Criterion and Post-selection Parental Contributions in Multi-parental Crosses: Application to Polygenic Trait Introgression. G3: Genes, Genomes, Genetics, 5 (9) 1469-1479
- Boussardon C., Martin-Magniette ML., Godin B., Benamar A., Vittrant B., Citerne S., Mary-Huard T. , Macherel D., Rajjou L., Budar F.. (2019) Novel Cytonuclear Combinations Modify Arabidopsis thaliana Seed Physiology and Vigor. Front Plant Sci, (10) 32
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