Molecular dissection of the quantitative inheritance of wood property traits in loblolly pine

David B. Neale, Mitchell M. Sewell, Garth R. Brown
2002 Annals of Forest Science  
Significant progress has been made toward the molecular dissection of the quantitative inheritance of wood property traits in loblolly pine (Pinus taeda L.) and several other forest tree species. QTL mapping experiments have been used to reveal the approximate number of genes controlling traits such as wood specific gravity and microfibril angle and the individual effects of these genes on the total phenotypic variance for the trait. These analyses help to define the scope of the challenge to
more » ... entify genes controlling complex traits. Verification experiments are needed to be certain of QTLs and to determine the effects of environmental variation and differences among genetic backgrounds. Genetic marker by QTL associations might be used for within family marker-aided breeding, although this application will have limited impact on wood quality improvement in pine. New technologies are being used to identify the genes underlying QTLs. Candidate genes can be identified by a variety of approaches such as functional studies, gene mapping and gene expression profiling. Once candidate genes are identified then it is possible to discover alleles of these genes that have direct effects on the phenotype. This will be accomplished by finding SNPs in linkage disequilibrium with the causative polymorphism. Discovery of such markers will enable marker-aided selection of favorable alleles and can be used for both family and within family breeding. DNA marker technologies will complement traditional breeding approaches to improve wood quality in parallel with growth and yield traits. QTL / wood properties / SNP / marker-aided breeding / loblolly pine Résumé -Décomposition au niveau moléculaire de l'hérédité quantitative des critères de qualité du bois de pin à l'encens (Loblolly pine, Pinus taeda). On a réalisé des progrès significatifs dans le domaine de la décomposition au niveau moléculaire de l'hérédité des critères de qualité du bois de Pinus taeda ainsi que de diverses espèces d'arbres forestiers. On a réalisé des essais de cartographie de QTL pour déterminer le nombre approximatif de gènes contrôlant des critères tels que la densité spécifique, l'angle des microfibrilles et pour estimer l'effet de ces gènes sur la variance phénotypique totale de ces critères. Ces analyses aident à définir le champ d'investigation permettant d'identifier les gènes contrôlant des critères complexes. Il convient de procéder à des expérimentations pour vérifier la validité des QTL, pour détecter les effets de variations des facteurs du milieu, et pour apprécier des différences éventuelles dues à la base génétique des populations en cause. La sélection intra-famille assistée par marqueur peut faire appel à des marqueurs génétiques associés aux QTL. Néanmoins cette voie n'ouvre que des perspectives limitées d'application pour l'amélioration de la qualité du bois chez les pins. On fait appel à des nouvelles technologies pour identifier les gènes qui sont à la base des QTL. Toute une série d'approches permettent d'identifier les gènes candidats telles que des études fonctionnelles, la cartographie génique, et le profilage d'expression des gènes. Une fois les gènes candidats identifiés, il est possible de trouver les allèles de ces gènes ayant un effet direct sur le phénotype. Cela sera fait en trouvant les SNP (polymorphisme d'un seul nucléotide) dans les déséquilibres de liaison avec le polymorphisme en cause. La détection de tels marqueurs va permettre la sélection d'allèles favorables pour la sélection de familles et la sélection intra-famille. Les technologies utilisant les marqueurs ADN constituent un appoint aux méthodes traditionnelles d'amélioration de la qualité du bois conduites en parallèle avec celle de la croissance et du rendement. QTL / qualité du bois / SNP / amélioration assistée par marqueurs / Pinus taeda Ann. For. Sci. 59 (2002) 595-605 595
doi:10.1051/forest:2002045 fatcat:xysy5mwn7zgebiffvouub5z4n4