Équipes de recherche

Variabilité et Tolérance aux Stress Abiotiques

VAST 5 membres

L'équipe VAST (= Variation and Abiotic Stress Tolerance) cherche à appréhender les bases génétiques de l'adaptation et de la réponse aux stress abiotiques chez des plantes modèles comme Arabidopsis thaliana.
génomes adaptation et métabolisme édition des génomes épigénétique génétique quantitative stress architecture et modélisation
Dans ce but nous utilisons essentiellement la variabilité naturelle comme une source de biodiversité permettant de découvrir de nouveaux gènes et allèles contrôlant le développement aérien et racinaire de la plante. En d'autres termes, notre intérêt majeur porte sur la génétique quantitative de la croissance des plantes et des interactions génotype x environnement (GxE).

Question biologique
Les principaux axes de recherche de l'équipe VAST cherchent à répondre à une question fondamentale en biologie : Quelle est l'architecture génétique des caractères d'intérêt pour l'adaptation et l'évolution chez Arabidopsis ?   Nous voulons identifier de nouveaux facteurs contrôlant la croissance et la fitness d'Arabidopsis en général, et leur réponse plastique à l'environnement en particulier, et révéler sans a priori la variation moléculaire responsable de la diversité naturelle.

Nous bénéficions pour ce faire d'un forte communauté scientifique locale sur la biologie/physiologie de ces interactions avec l'environnement, et l'équipe VAST tend à se focaliser sur les perspectives relevant de la génétique moléculaire. D'un autre côté, notre expérience et nos connaissances nous portent à contribuer à la modélisation de la croissance des plantes en interaction avec leur environnement.

Mots-clés supplémentaires : Architecture génétique, variabilité naturelle, adaptation, régulation transcriptionnelle, croissance, plasticité, stress abiotique, stress combinés, sécheresse, froid, 'génétique des systèmes', CRISPR.

Modèles, outils et méthodes
Pour répondre à ces questions, nous utilisons la croissance de la plante et sa réponse à l'environnement abiotique comme un modèle de caractère complexe pour développer une gamme d'approches de génétique quantitative et moléculaire basées à la fois sur des caractères intégrateurs et sur des caractères décrivant les processus transcriptionnels et métaboliques.

Notre but est de comprendre les mécanismes moléculaires et génétiques à la base de la diversité des réponses des plantes aux stress causés par la sécheresse, la déficience en nutriments (N), le froid (ou leur combinaison). Nous visons à intégrer ces résultats à différents niveaux d'organisation et échelles. Pour atteindre ces objectifs, nous combinons technologies, matériels et expertise disponibles au laboratoire (et au travers de collaborations) avec de nouvelles approches expérimentales rendues possible grâce à notre accès au phénotypage à haut-débit et au séquençage massif, à la bioinformatique et à la modélisation. Ceci inclut des approches de génétique quantitative comme la détection de QTL (grâce à des populations en ségrégation, RILs) ou la génétique d'association (GWAS = Genome-Wide Association Studies) pour révéler l'architecture génétique moléculaire de la variation naturelle.

Nous exploitons aussi la technologie CRISPR pour explorer l'effet de mutations induites de façon ciblée sur des gènes candidats et dans différents fonds génétiques. Notre principal modèle est Arabidopsis thaliana, mais nous utilisons aussi des parents comme Cardamine hirsuta. La complexité génétique et physiologique ainsi révélée nous pousse vers les outils mathématiques pour mieux appréhender les mécanismes sous-jacents à différentes échelles biologiques. Nous parlons d'approche 'génétique des systèmes' pour développer par exemple des modèles FSPM (Functional Structural Plant Models) ou utiliser la statistique multivariée et les analyses de réseaux afin d'intégrer des données hétérogènes (phénomiques, transcriptomiques, métabolomiques) et reconstruire les relations de causalité.
Variabilité et Tolérance aux Stress Abiotiques

Responsable :

Olivier Loudet
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