Laurence MOREAU

Détection de QTL et méthodologie de la sélection

     
  • Génétique d’Association
  • Analyse de liaison
  • Sélection Génomique
  • Sélection Assistée par Marqueurs
  • Méthodologie de la sélection

 INRAE, Directrice de Recherche

 laurence.moreau@inrae.fr —   +33 (0)1 69 33 23 37


 Génétique Quantitative et Méthodologie de la Sélection

Implication de Laurence Moreau dans axe1 5% axe1 Comprendre et éclairer les mécanismes de l'évolution Axe1 Implication de Laurence Moreau dans axe2 40% axe2 Comprendre et prédire les bases génétiques des interactions Axe2 Implication de Laurence Moreau dans axe3 55% axe3 Comprendre et mobiliser la diversitée cultivée pour répondre aux attentes des acteurs Axe3
 Publications    

  • Génétique Quantitative et Évolution - Le Moulon
  • Université Paris-Saclay, INRAE, CNRS, AgroParisTech
  • IDEEV
  • 12 route 128
  • 91190 Gif-sur-Yvette
Laurence MOREAU

Parcours professionnel et formation

  • 2020-présent: Responsable de l’équipe GQMS (Génétique Quantitative et Méthodologie de la Sélection)
  • 1999-présent: INRAE Chargée de recherche puis Directrice de Recherche (depuis 2018), GQE-Le Moulon, Gif-sur-Yvette, France
  • 2017: Habilitation à Diriger des Recherches “Contributions méthodologiques et expérimentales à la Sélection Assistée par Marqueurs. Application au Maïs” Univ. Paris-Sud
  • 2000: Séjour Sabbatique dans le groupe de J. Dekkers de l’Iowa State University, Ames, USA, dans le département de Génétique Animale sur l’optimisation de la sélection assistée par marqueurs.
  • 1998: PhD “Détection de QTL et sélection assistée par marqueurs chez le maïs”, INA-PG (maintenant AgroParisTech), Paris, France
  • 1994: Ingénieur Agronome and Master « Ressources génétiques et amélioration des plantes », (INA-PG, Université de Paris VI et Paris XI).

Thèmes de recherche

L’amélioration des plantes doit actuellement faire face à de nouveaux challenges en lien avec le changement climatique et la nécessité de réduire les impacts environnementaux de l’agriculture. La plupart des caractères d’intérêt ont un déterminisme génétique complexe largement inconnu. Le développement du génotypage puis des approches de séquençage ainsi que la disponibilité de données « omiques » offrent de nouveaux outils pour mieux comprendre les bases génétiques dans caractères et proposer de nouvelles méthodes de sélection. Mes projets de recherche sont liés au développement de méthodes et de dispositifs expérimentaux de détection de QTL (Quantitative Trait Loci) et de sélection assistée par marqueurs avec un intérêt particulier pour les dispositifs multiparentaux et les dispositifs hybrides avec des applications sur le maïs. Avec le développement de génotypage dense, mes recherches actuelles s’orientent plus spécifiquement sur:

  • La génétique d’association et sa combinaison avec la détection de QTL par analyse de liaison. Je m’interesse notamment à mieux comprendre les paramètres qui détermine la puissance de détection (1) et au développement de méthodes adaptées pour mieux comprendre les différences d’effets des QTL dans les différents groupes génétiques (2).

  • La selection génomique. Mes projets récents portent sur l’optimisation du jeu de calibration pour améliorer la précision de prédiction des modèles (3, 4, 5), l’impact de la structuration ne groupe sur l’efficacité des prédictions (6, 7). J’étudie également le potentiel de la sélection génomique pour identifier des sources de d’allèles d’intérêt dans les ressources génétique et mieux gérer la variabilité génétique dans les programmes de sélection (8, 9, 10, 11, 12).

  • La selection hybride. J’ai récemment contribué à développer un dispositive multiparental original afin d’identifier les locus impliqués dans l’AGC et l’ASC de la valeur hybride pour des performances en ensilage et évalué la possibilité de remplacer, dans les programmes de sélection, les évaluations sur testeur par des prédictions génomiques calibrées dans un dispositive factoriel incomplet et revisiter ainsi le concept de sélection récurrente réciproque (13, 14, 15, 16). De façon plus Générale j’essaie de mieux comprendre l’impact de la structuration en groupes hétérotiques sur les performances hybrides afin de mieux comprendre et prédire l’effet d’hétérosis.

L’essentiel de mes programmes de recherche sont conduits en collaboration avec des partenaires privés impliqués dans la sélection du maïs mais au-delà de cette espèce , mes objectifs sont de développer des méthodes et outils utilisables sur d’autres espèces tels que « OptiMAS », un outil d’aide à la décision permettant de faciliter l’implémentation de la sélection assistée par marqueurs. Au delà du Maïs, je contribute ainsi à différents projets sur d’autres espèces (Tomate, Concombre, Lin, Légumineuses…).

Principaux projets en cours ou récents et implication dans la communauté

  • Coordination du WP4 du projet “Amaizing” (ANR investment for the Future, 2011- )
  • Co-coordination (avec C. Bauland) des projets Promaïs SAMMCR (2011- )
  • Co-coordination du reseau INRAE “R2D2” dans le cadre du metaprogramme Selgen.
  • Membre de la section maïs du CTPS (2015-2019).
  • Suppléante au conseil scientifique du département BAP de INRAE (2012-2016)
  • Editeur associée de Theoretical and Applied Genetics (2016 -) et Crop Science (2008-2010)
  • Membre du comité scientifique d’Eucarpia Biometrics (2012-)

Enseignement

  • Je donne régulièrement des cours sur la détection de QTL, la sélection assistée par marqueurs et la sélection génomique dans différents masters (AgroCampus Ouest, AgroParisTech, SupAgro). Je contribue également au Master 2 d’Amélioration des plantes du CIHAM (Saragosse).
  • Je contribue également à des formations continues à destination de scientifiques d’instituts publics ou privés organisées par l’ASFIS, dans le cadre de différents projets (Amaizing, Selgen) ou organisées en interne par des sociétés semencières sur la détection de QTL, la génétique d’association, la SAM et la sélection génomique.

Récompenses

2019: Prix Limagrain de l’Académie d’agriculture française.

Bibliographie

  1. Rincent R, Nicolas S, Bouchet S, Altmann T, Brunel D, Revilla P, Malvar RA, Moreno-Gonzalez J, Campo L, Melchinger AE, Schipprack W, Bauer E, Schoen CC, Meyer N, Ouzunova M, Dubreuil P, Giauffret C, Madur D, Combes V, Dumas F, Bauland C, Jamin P, Laborde J, Flament P, Moreau L, Charcosset A. (2014) Dent and Flint maize diversity panels reveal important genetic potential for increasing biomass production. Theor Appl Genet, 11 (127) 2313-31
  2. Rio S, Moreau L, Charcosset A, Mary-Huard T. (2020) Accounting for Group-Specific Allele Effects and Admixture in Genomic Predictions: Theory and Experimental Evaluation in Maize. Genetics, 1 (216) 27-41
  3. Rincent R, Laloe D, Nicolas S, Altmann T, Brunel D, Revilla P, Rodriguez VM, Moreno-Gonzalez J, Melchinger A, Bauer E, Schoen CC, Meyer N, Giauffret C, Bauland C, Jamin P, Laborde J, Monod H, Flament P, Charcosset A, Moreau L. (2012) Maximizing the reliability of genomic selection by optimizing the calibration set of reference individuals: comparison of methods in two diverse groups of maize inbreds (Zea mays L.). Genetics, 2 (192) 715-28
  4. Rincent R, Charcosset A, Moreau L. (2017) Predicting genomic selection efficiency to optimize calibration set and to assess prediction accuracy in highly structured populations. Theor Appl Genet, 11 (130) 2231-2247
  5. Mangin B, Rincent R, Rabier CE, Moreau L, Goudemand-Dugue E. (2019) Training set optimization of genomic prediction by means of EthAcc. PLOS ONE, 2 (14) e0205629
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  8. 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
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  11. Seye AI, Bauland C, Charcosset A, Moreau L. (2020) Revisiting hybrid breeding designs using genomic predictions: simulations highlight the superiority of incomplete factorials between segregating families over topcross designs. Theor Appl Genet, 6 (133) 1995-2010
  12. Allier A, Teyssèdre S, Lehermeier C, Moreau L, Charcosset A. (2020) Optimized breeding strategies to harness genetic resources with different performance levels. BMC Genomics, 1 (21) 349
  13. Giraud H, Bauland C, Falque M, Madur D, Combes V, Jamin P, Monteil C, Laborde J, Palaffre C, Gaillard A, Blanchard P, Charcosset A, Moreau L. (2017) Reciprocal Genetics: Identifying QTL for General and Specific Combining Abilities in Hybrids Between Multiparental Populations from Two Maize (Zea mays L.) Heterotic Groups. Genetics, 3 (207) 1167-1180
  14. Giraud H, Bauland C, Falque M, Madur D, Combes V, Jamin P, Monteil C, Laborde J, Palaffre C, Gaillard A, Blanchard P, Charcosset A, Moreau L. (2017) Linkage Analysis and Association Mapping QTL Detection Models for Hybrids Between Multiparental Populations from Two Heterotic Groups: Application to Biomass Production in Maize (Zea mays L.). G3: Genes, Genomes, Genetics, g3.300121.2017
  15. Seye AI, Bauland C, Giraud H, Mechin V, Reymond M, Charcosset A, Moreau L. (2019) Quantitative trait loci mapping in hybrids between Dent and Flint maize multiparental populations reveals group-specific QTL for silage quality traits with variable pleiotropic effects on yield. Theor Appl Genet, 5 (132) 1523-1542
  16. Seye AI, Bauland C, Charcosset A, Moreau L. (2020) Revisiting hybrid breeding designs using genomic predictions: simulations highlight the superiority of incomplete factorials between segregating families over topcross designs. Theor Appl Genet, 6 (133) 1995-2010

Publications

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  • Mangin B., Rincent R., Rabier CE., Moreau L. , Goudemand-Dugue E.. (2019) Training set optimization of genomic prediction by means of EthAcc. PLOS ONE, 2 (14) e0205629
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  • Rio S., Mary-Huard T., Moreau L. , Charcosset A.. (2019) Genomic selection efficiency and a priori estimation of accuracy in a structured dent maize panel. Theor Appl Genet, 1 (132) 81-96
  • Seye AI., 2019-03, Prédiction assistée par marqueurs de la performance hybride dans un schéma de sélection réciproque : simulations et évaluation expérimentale pour le maïs ensilage, Theses, Université Paris Saclay (COmUE)
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  • Gouesnard B., Negro S., Laffray A., Glaubitz J., Melchinger A., Revilla P., Moreno-Gonzalez J., Madur D., Combes V., Tollon-Cordet C., Laborde J., Kermarrec D., Bauland C., Moreau L. , Charcosset A., Nicolas S.. (2017) Genotyping-by-sequencing highlights original diversity patterns within a European collection of 1191 maize flint lines, as compared to the maize USDA genebank. Theor Appl Genet, 10 (130) 2165-2189
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  • Berthet E., Charcosset A., Lemarié S., Moreau L. , Segrestin B., Debaeke P., Quilot-Turion B.. (2014) Nouvelles questions pour la conception.. ,
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  • Lehermeier C., Kramer N., Bauer E., Bauland C., Camisan C., Campo L., Flament P., Melchinger AE., Menz M., Meyer N., Moreau L. , Moreno-Gonzalez J., Ouzunova M., Pausch H., Ranc N., Schipprack W., Schonleben M., Walter H., Charcosset A., Schon CC.. (2014) Usefulness of multiparental populations of maize (Zea mays L.) for genome-based prediction. Genetics, 1 (198) 3-16
  • Rincent R., Nicolas S., Bouchet S., Altmann T., Brunel D., Revilla P., Malvar RA., Moreno-Gonzalez J., Campo L., Melchinger AE., Schipprack W., Bauer E., Schoen CC., Meyer N., Ouzunova M., Dubreuil P., Giauffret C., Madur D., Combes V., Dumas F., Bauland C., Jamin P., Laborde J., Flament P., Moreau L. , Charcosset A.. (2014) Dent and Flint maize diversity panels reveal important genetic potential for increasing biomass production. Theor Appl Genet, 11 (127) 2313-31
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