Des gènes qui pourraient être impliqués dans la saveur des tomates ont été identifiés

« Une méta-analyse des génomes de 775 variétés de tomate a permis d’identifier des pistes de sélection pour améliorer leur qualité organoleptique », mentionne une publication de l’Inrae parue mi-août. « D’un point de vue métabolique, la saveur est principalement due aux teneurs en sucres, en acides organiques et à la composition en arômes volatils. Les gènes qui codent pour ces métabolites ont été jusqu’à présent peu étudiés », précise Mathilde Causse, directrice de recherche à l'Inrae et co-animatrice de l’équipe Dadi (Diversité adaptation déterminant intergration) pour la tomate. Ainsi, pour mieux comprendre la génétique des composants du goût, des chercheurs de l'Inrae ont réalisé une méta-analyse d’études existantes qui auscultent le lien entre différents traits (ou caractères) phénotypiques, c’est-à-dire observables tels que la couleur ou la texture par exemple, et les variations génétiques. Au final, ce sont les informations issues de 775 variétés de tomates et plus de deux millions de variations mineures du génome qui ont été analysés. « Cette méta-analyse a permis d’identifier des gènes qui pourraient être impliqués dans la saveur des tomates et qui mériteraient d’être caractérisés au niveau fonctionnel », commente la chercheuse. L’étude met en évidence 305 associations phénotype-génotype pour le contenu des fruits en sucres, acides, acides aminés et composés volatils liés aux arômes. « En sélectionnant les combinaisons d’allèles pertinentes, il serait donc possible de répondre positivement aux préférences de saveurs des consommateurs tout en réduisant la présence de certains composés défavorables », envisage-t-elle.
Ces résultats vont servir aux futures sélections variétales en identifiant les séquences d’ADN les plus intéressantes pour la qualité organoleptique de la tomate. « Cette méta-analyse a été possible car les données utilisées, produites par d’autres scientifiques, sont en « libre accès » et de fait réutilisables par d’autres chercheurs », précise Mathilde Causse. Ce mouvement d’ouverture des données s’insère dans l’initiative Fair (Findable, accessible, interoperable, reusable) qui consiste à favoriser la découverte, l’accès, l’interopérabilité et la réutilisation des données produites par la recherche. Une initiative, soutenue par l'Inrae, qui permet de mettre en œuvre des méta-analyses puissantes telles que celle-ci et participe à la transparence de la science.