DEEP-Tree : Exploration des déterminants environnementaux, (épi)génétique des phénotypes
Responsable : Grégoire le Provost
Gestionnaire : Florence Le Pierres
Les objectifs scientifiques de l’équipe « DEEP-Tree (Exploration des déterminants environnementaux et (épi)génétiques des phénotypes complexes chez les arbres forestiers » sont d’identifier les déterminants environnementaux et (épi)génétiques des phénotypes complexes au sein d’espèces forestières. Les phénotypes complexes étudiés recouvrent des caractères d’adaptation des arbres aux stress (a)biotiques et de production qualitative / quantitative du bois. L’équipe DEEP-Tree est donc fortement impliquée dans le thème 2 de l’UMR Biogeco.
En termes de variables environnementales, notre équipe s’intéresse à différents types de signaux impliqués dans la dynamique d’établissement de ces phénotypes : depuis les signaux discrets (ex. le vent responsable de la thigmomorphogénèse) jusqu’à des stress intenses (ex. stress thermiques responsables de la chute des feuilles), avec pour objectifs (i) d’apporter de éléments de compréhension des processus écophysiologiques et épigénétiques sous-jacent par ex. en testant les hypothèses sur les processus de « pré-mémorisation ou priming » dans l’établissement des phénotypes analysés.
En termes de variables génétiques, l’objectif est de caractériser les variations génomiques interindividuelles ou interpopulations susceptibles de moduler l’expression des phénotypes. Les phénotypes complexes résultent en effet de l’interaction de nombreux variants génétiques, chacun ayant un effet souvent de faible amplitude. L’analyse porte spécifiquement sur les gènes et leurs variations structurales — notamment les SNPs (Single Nucleotide Polymorphisms), INDELs (insertions/délétions), CNVs (Copy Number Variations), ainsi que les modifications des marques épigénétiques impliquées dans la variabilité des traits phénotypiques et/ou des assemblages phénotypiques. L’interaction de ces facteurs génétiques avec les facteurs environnementaux (G*E) est aussi prise en compte afin de mieux comprendre l’assemblage des phénotypes au sein des individus et/ou populations.
Enfin, en termes d’application notre équipe vise à mobiliser les connaissances acquises sur les déterminants environnementaux et génétiques des phénotypes dans un cadre prédictif pour une gestion durable des ressources forestières (via la sélection naturelle et/ou la mise en œuvre de méthodologies de sélection anthropique).
Les avancées technologiques de génotypage et de phénotypage permettent aujourd’hui des approches de biologie intégrative pour mieux appréhender les déterminants environnementaux et (épi)génétiques, pour différentes espèces d’arbres forestiers étudiés au sein de l’équipe (pin maritime et chênes blancs européens, essentiellement).
Contexte et enjeux
Notre objectif principal est d’identifier les facteurs de variations phénotypiques (i.e. environnementaux et (épi)génétique) pour les mobiliser dans un cadre prédictif (changement climatique et sélection d’origine anthropique). En effet, la variation des phénotypes peut être observée à différents niveaux biologiques – de l’individu aux populations, espèces ou communautés – ainsi qu’à travers les générations et selon des échelles spatiales et temporelles très diverses. Cette variabilité, qu’elle soit liée ou non à des différences génétiques, peut concerner de nombreuses caractéristiques : écologiques, morphologiques, anatomiques, physiologiques, biochimiques ou moléculaires. Elle résulte de divers mécanismes développementaux et de processus évolutifs influencés par l’environnement, affectant aussi bien des traits complexes comme la croissance et l’architecture des arbres ou la survie, que des réponses plus spécifiques d’acclimatation à certains milieux. Une question centrale en biologie, notamment en génétique quantitative et évolutive, consiste à identifier les causes de la variabilité phénotypique qui confèrent un avantage sélectif, et dont tout ou partie peut être transmise héréditairement. Ainsi, mieux comprendre les facteurs environnementaux et (épi)génétiques à l’origine de cette diversité chez les êtres vivants, en interaction dans les écosystèmes, constitue un levier essentiel pour une gestion durable des ressources biologiques et la conservation des milieux naturels.
Méthodes
Nous mobilisons un ensemble de compétences depuis le phénotypage automatique et en continu des traits à l‘échelle sub-horaire, jusqu’à la mise en place de bases de données afin de décrire, décomposer et définir des proxies ad hoc pour les phénotypes complexes.
Objectifs et stratégie scientifique
Les questions de recherche de l’équipe DEEP-Tree s’articulent autour de trois questions principales :
i/ Prédire, décomposer et estimer la variabilité temporelle des phénotypes complexes.
Pour comprendre la variabilité des phénotypes complexes, il est nécessaire de pouvoir les décomposer en traits plus simples ou élémentaires, afin d'identifier de manière précise les facteurs sous-jacents, qu'ils soient environnementaux, génétiques ou épigénétiques. Ce premier axe développé au sein de l’équipe nécessite donc la mise en place de compétences et d’outils dédiés au phénotypage à haut débit et pour le stockage et le traitement des nouvelles données générées. Cet axe mobilise différentes disciplines (écophysiologie, dendrochronologie, biologie moléculaire) et compétences (informatique, électronique, physique et chimie, expérimentation en labo et sur le terrain).
ii/ Identifier les déterminants environnementaux et (épi)génétique des phénotypes complexes.
Cet axe de recherche vise à comprendre, le rôle des facteurs environnementaux dans l’expression des phénotypes chez un individu, une unité génétique ou une population. Ces facteurs environnementaux peuvent être d’origine abiotiques (température, photopériode, vent, les précipitations), biotiques (interactions hôtes-pathogènes, ou vecteurs-parasites) ou sylviculturaux (densité de plantation, préparation du sol…). Pour les étudier, il est essentiel d’observer comment les phénotypes varient en fonction d’un ensemble de conditions environnementales, ce qui permet de définir les normes de réaction des organismes ou des espèces. Souvent, l’influence de l’environnement est réduite à un seul facteur principal, variant selon une seule dimension spatiale. Or, il est désormais possible d’étudier des gammes environnementales complexes, intégrant plusieurs facteurs à la fois, qu’ils soient biotiques ou abiotiques. Une meilleure compréhension des phénotypes complexes face à cette variabilité environnementale, qu’elle soit spatiale ou temporelle, nécessite donc une approche multifactorielle et plus fine qui est au cœur de la thématique de recherche de notre équipe et qui rejoint les enjeux de risques multiples abordés dans d’autres équipes.
Nous intéressons aussi à la compréhension des mécanismes moléculaires impliqués dans la variation des phénotypes (tels que les voies métaboliques, les gènes ou les réseaux de gènes), ainsi qu’à leurs variations structurales (SNPs, INDELs, CNVs ou marques épigénétiques), qui demeure une question centrale en génétique.
L’étude du déterminisme génétique et épigénétique de la variation phénotypique observée au sein des individus ou populations (héritabilité des traits, composantes de la variance, cartographie des gènes, effets des variants alléliques), en tenant compte du développement des individus et de leur environnement, doit encore être approfondie. Cela est particulièrement vrai pour de nombreux phénotypes complexes, généralement polygéniques, c’est-à-dire contrôlés par un grand nombre de gènes. Nous développons au sein de l’équipe de nombreuses approches omiques (quantification des ARN messagers, accumulation des petits ARN, reséquençage de génomes et épigénétique) dans des dispositifs expérimentaux ad hoc liés à l’étude des stresses (a)biotiques pour élucider le rôle des déterminants (épi)génétique dans l’établissement des phénotypes analysés. L’identification et la quantification de ces facteurs (épi)-génétiques sous-jacents (architecture génétique) peut apporter des éléments de compréhension à l’assemblage des phénotypes observable au sein d’individus et/ou de populations (corrélations génétiques entre traits, compromis génétiques…) notamment en identifiant les facteurs génétiques en interaction avec les facteurs environnementaux (GxE).
iii/ Optimiser les méthodologies de sélection génétique pour une gestion durable des ressources forestières.
Dans le cadre des forêts de plantation, l’amélioration génétique permet d’installer du matériel végétal optimisé pour répondre aux enjeux climatiques et économiques. La décomposition des phénotypes complexes et une meilleure compréhension de leur déterminisme génétique et environnemental permettent d’identifier les critères de sélection pertinents pour mener à bien les programmes de sélection forestiers afin d’améliorer l’adaptation et la productivité des forêts dans un contexte de changement climatique. L’optimisation des méthodologies de sélection via l’utilisation des marqueurs moléculaires de type SNP connaît des développements rapides (reconstitution de pedigree a posteriori, sélection génomique). L’ensemble de ces connaissances fournit des outils précieux pour gérer les populations d’amélioration sur plusieurs générations en portant une attention particulière au maintien du niveau de diversité. Notre approche intégrée devrait permettre de proposer différentes stratégies de sélection utilisant l’information génétique et/ou une meilleure connaissance dans l’établissement des phénotypes complexes des ressources génétiques forestières. Les modèles biologiques étudiés seront les arbres forestiers avec un focus particulier pour les espèces soumises à sélection anthropique : programme d’amélioration génétique du pin maritime, sélection de graines pour le reboisement des chênaies…
Mots-clés
Arbres forestiers, architecture, phénotype complexe, déterminants (epi)génétiques et environnementaux, adaptation et interaction GxE, prédiction et modélisation, méthodologie de la sélection.
Membres de l'équipe
Permanents
Alexandre Bosc (IR, INRAE). Laurent Bouffier (CR, INRAE).
Frédéric Danjon (CR, INRAE).
François Ehrenmann (IE, INRAE).
Marc Kleinhentz (IR, INRAE).
Jean-Charles Leplé (CR, INRAE).
Grégoire Le Provost (CR, INRAE).
Raphaël Ségura (AI, INRAE).
Maude Toigo (MCF, BSA).
CDD/Post-doctorants
Louis Blois
