L’Institut national de recherche pour l’agriculture, l’alimentation et l’environnement (INRAE) est un établissement public de recherche rassemblant une communauté de travail de 12 000 personnes, avec 272 unités de recherche, de service et expérimentales, implantées dans 18 centres sur toute la France. INRAE se positionne parmi les tout premiers leaders mondiaux en sciences agricoles et alimentaires, en sciences du végétal et de l’animal. Ses recherches visent à construire des solutions pour des agricultures multi-performantes, une alimentation de qualité et une gestion durable des ressources et des écosystèmes.

L'unité GAFL (Génétique et Amélioration des Fruits et Légumes) du centre d’Avignon développe des recherches dont l’objectif est de contribuer à la transition écologique et de répondre aux enjeux d’adaptation des systèmes horticoles à la réduction des intrants de synthèse et au changement climatique. Il s’agit de faire de la diversité génétique un levier pertinent et efficace pour accroître la capacité des fruits et légumes et de maintenir une production de qualité face aux stress biotiques et abiotiques dans des systèmes agroécologiques, en synergie avec des leviers techniques complémentaires issus des autres disciplines. La stratégie consiste à i) cibler les caractères primordiaux d'adaptation aux stress biotiques et abiotiques, ii) identifier des sources de résistance, iii) comprendre la fonction des déterminants de résistance dans les interactions plantes × bioagresseurs × environnement pour raisonner les associations de gènes et QTL de façon à protéger ces résistances et assurer leur durabilité.

Le Projet SAGA : Se saisir de la sélection génomique pour optimiser et accélérer l’innovation variétale en arboriculture.  SAGA est un projet FranceAgriMer (CASDAR) qui vise l’accélération de l’amélioration variétale des espèces fruitières par l’emploi des marqueurs génétiques. Face aux défis climatiques, sanitaires et économiques, l’objectif est de développer plus rapidement des variétés robustes chez des espèces où la sélection nécessite aujourd’hui 10 à 30 ans. Inspiré par le succès de la sélection génomique (SelGen) pour cibler les caractères complexes en grandes cultures, SAGA appliquera la méthode en contexte réel de sélection chez l’abricotier, le cerisier, le pêcher et le pommier grâce à un partenariat impliquant 8 sélectionneurs privés. Le projet vise aussi à accélérer l’adoption de protocoles de sélection assistée par marqueurs (SAM) grâce à un plan de croisements pour cibler rapidement des résistances majeures à des maladies pénalisant les filières. Les étapes clés incluent : (1) un état des lieux des programmes de sélection et une cartographie des géniteurs utilisés ; (2) la création de modèles de SelGen pour la floraison et le rendement et de protocoles de SAM pour des QTLs connus de résistances majeures puis (3) leur validation chez les sélectionneurs pour optimiser la sélection de leurs hybrides et le choix de leurs croisements (4) la création d’une base de données et d’un outil d’aide à la décision pour déployer la SelGen. SAGA investit aussi dans la formation des sélectionneurs et la sensibilisation des étudiants pour assurer une adoption durable des innovations. Réunissant chercheurs, sélectionneurs et représentants des producteurs, ce projet collaboratif garantit une approche adaptée aux réalités des filières.

Dans le cadre de ce projet, nous recrutons un·e ingénieur·e d’étude pour un CDD de 20 mois à partir de février 2027. La personne recrutée rejoindra l’UR GAFL à Avignon au sein du groupe travaillant sur la génétique et l’amélioration des Prunus. Ce CDD se poursuivra d’un second contrat de 12 mois, au sein de l’unité IRHS à Angers. 

Missions principales

1. Démontrer la faisabilité de la SelGen en contexte de sélection arboricole :
   • Pour quelles espèces la SelGen fonctionne-t-elle le mieux ?
   • Pour quels traits et avec quelle méthode de génotypage et d’analyse statistique ?
   • Dans quelle partie du schéma de sélection ?
2. Contribuer à l’implémentation concrète de la SelGen par une intégration des modèles de prédiction dans un outil d’aide à la décision et par un travail visant à optimiser le positionnement de la méthode dans les schémas de sélection actuels

Activités

• Comprendre les méthodes de sélection actuelles en arboriculture
  • En analysant les résultats de questionnaires et d’entretiens avec 8 sélectionneurs, conduits par les acteurs du pre-breeding à INRAE 
  • À l’aide d’une veille bibliographique et technique
• Mettre en place le jeu de données servant à la SelGen
  • Mise en forme et exploration des données phénotypiques (phénologie, rendement) récoltées par les sélectionneurs et les équipes de recherche. Déposer ces données dans la base de données Opensilex, en collaboration avec l’unité INRAE MISTEA. 
  • Mise en forme et exploration des données génomiques issues de génotypage et de séquençage, en partenariat avec GetPlage, plateforme de séquençage partenaire du projet, et avec un accompagnement du GAFL. Un travail d’optimisation des méthodes d’imputation via le logiciel Beagle est attendu.
• Calibrer les modèles de prédiction génomique à l’aide des panels INRAE, en s’appuyant sur des travaux en cours dans les équipes de recherche.
• Tester les modèles sur les populations hybrides des sélectionneurs et mettre en place des algorithmes existants pour optimiser in silico la composition de la population d’entrainement. Prédire les meilleures combinaisons parentales (‘genomic mating’).
• Contribuer à l’adoption de la SelGen par 1) la création d’un outil d’aide à la décision (R-shiny, adaptation de OptimaRs développé par GQE Le Moulon) en collaboration avec MISTEA et accompagner les sélectionneurs dans la compréhension et l’adoption de la méthode, et 2) une réflexion menée avec le collectif sur le meilleur positionnement opérationnel de la SelGen dans les schémas de sélection sur chaque espèce
• Tout au long du projet : reporting régulier, présentations orales, rédaction de rapports et d’articles scientifiques

• Niveau Master 2 dans le domaine de la génétique et l’amélioration des plantes
• Expérience en sélection végétale ou animale indispensable, idéalement avec une expérience en sélection génomique
• Compétences scientifiques : génétique quantitative, méthodologie de sélection, biostatistiques, bioinformatique
• Compétences techniques : logiciel R niveau intermédiaire ou avancé (R-Shiny serait un plus), veille bibliographique
• Compétences humaines : réactivité et autonomie, travail d’équipe, communication active, esprit critique
• Langues communication essentiellement en français ; anglais lu et écrit 
• Permis B préférable