séminaire « thèse des bois » cap sciences bordeaux 30-01-09

Séminaire « Thèse des Bois »Séminaire « Thèse des Bois »

Cap Sciences Bordeaux 30-01-09Cap Sciences Bordeaux 30-01-09

Diversité de gènes candidats du Diversité de gènes candidats du débourrement le long de gradients débourrement le long de gradients latitudinaux et altitudinaux chez le latitudinaux et altitudinaux chez le

Chêne SessileChêne SessileFlorian Alberto, Jérémy Derory, Loïck Le Dantec, Noémie Graignic, Antoine Kremer

Espèce ModèleEspèce Modèle

Quercus petraea (Matt. Liebl.)

Espèce méso-xérophile

Aire de répartition étendue à toute l’Europe

Forêts à très grande biodiversité

Intérêt écologique et socio-économique

Le DébourrementLe Débourrement

Caractère adaptatif majeur :Caractère adaptatif majeur :

Durée de saison de végétation

Gain de croissance / Exposition gels tardifs

Interactions Arbre / Insectes – Pathogènes

Fort déterminisme environnemental (température) mais variation phénotypique importante à l’intérieur d’un même peuplement

Besoin de connaître les bases moléculaires de la Besoin de connaître les bases moléculaires de la variabilité du caractère pour connaître le potentiel variabilité du caractère pour connaître le potentiel

d’adaptation de l’espèced’adaptation de l’espèce

0 21 43 5

II)II) Etude de gènes Etude de gènes candidatscandidats

Sélection et séquençage des gènes et analyse de la diversité

nucléotidique

I)I) Tests de descendances Tests de descendances et provenanceset provenances

Estimation de l’héritabilité du caractère et de la valeur

génétique des Arbres-mères

III)III) Etude d’associationEtude d’association

Analyse de la relation entre le polymorphisme des gènes candidats et la variabilité du caractère d’intérêt

Approche Gènes Candidats

92 provenances de chêne sessile provenant de toute l’aire de répartition (Ducousso et al. 1996)

DifférenciationDifférenciation

QST = 0.43

Tests de provenancesTests de provenances

Effet provenances

Les population du nord débourrent plus tard que celles du sud

BV = f(ECR 06)

y = 0.2375x - 0.0067

R2 = 0.3825

-4.00

-3.00

-2.00

-1.00

0.00

1.00

2.00

3.00

4.00

-8 -6 -4 -2 0 2 4 6 8 10

y = 0.0067x + 101.93R2 = 0.6601

95.00

100.00

105.00

110.00

115.00

120.00

0 200 400 600 800 1000 1200 1400 1600 1800

Altitude de la provenance (en m)

Deb

ou

rrem

ent

mo

yen

(en

jou

rs d

e l'a

nn

ée)

DifférenciationDifférenciation

QST = 0.23

HéritabilitéHéritabilité

h² = 0.85

P-value < 0.0001P-value < 0.0001P-value < 0.01P-value < 0.01

10 populations de chêne sessile situées entre 100 et 1600 m provenant de deux vallées pyrénéennes

Tests de provenancesTests de provenances

Effet provenances Effet descendances

Les population d’altitude débourrent plus tard que celles de plaine

Gènes CandidatsGènes Candidats

Gènes sélectionnés sur 3 critères3 critères :

P-CAG/M-GCA-870,0

E-AAG/M-CAC-190/211,1

ssrQrZAG717,1

E-AAC/M-CTT-11826,7

E-AAG/M-CTT-164/443,6

ssrQrZAG8750,8

ssrQpZAG119*58,9

ssrQrZAG5979,3

Bu

dB

urs

t_N

DB

ud

Bu

rst_

ND

GS

GS

LG2F

U19-4500,0

E-AAC/M-CAT-305/516,4

ssrQrZAG5830,1

E-AAC/M-CCT-198/3*51,3

ssrQrZAG8771,2

ssrQpZAG11986,6

E-AAC/M-CAA-210/2114,2

Se

nesc

_N

D

Se

nesc

_N

D

GS

GS

Bu

dB

urs

t_N

DB

ud

Bu

rst_

ND

LG2M

SKP1

CO1

YSL1

YSL1

Position des gènes : Cartographie génétique des gènes candidats et comparaison avec la position de QTLs du débourrement

Niveaux d’expression : Etude des gènes différentiellement exprimés pendant le débourrement

Fonction biologique : Gènes impliqués dans diverses voies métaboliques intéressantes

D’après Derory et al. (2006)

MSQ160,0

ssrQrZAG318,8

mic - J - GA2229,1

E- AAC/M - CCT -80/447,3

ssrQrZAG1554,8

ssrQpZAG10263,2

Bu

dB

urs

t_N

D

Bu

dB

urs

t_N

D

MSQ160,0

ssrQrZAG318,8

mic - J - GA229,1

E- AAC/M - CCT -80/447,3

ssrQrZAG1554,8

ssrQpZAG10263,2

LG9M

RASI

D’après Scotti-Saintagne et al. (2004)

Perception de la lumièrePerception de la lumièreCryptochrome1 = CRY-I *

Phytochromes B/D = PHY B/D * *

Métabolisme HormonalMétabolisme HormonalGibberellin 20-oxydase =GA20GA20 *Gibberellin 3-β-hydroxylase =GA3GA3 * * *Auxin-repressed 12.5 kDa protein =AUX-REPAUX-REP * * *

Cycle cellulaireCycle cellulaireS-phase kinase associated protein 1A= SKP1 * *

Histone H3 =H3H3 * * *

Facteurs de transcriptionFacteurs de transcriptionDOF zinc finger protein DAG2 =DAG2DAG2 * * * Zinc finger protein = CHZFP * * *

Métabolisme des CarbohydratesMétabolisme des CarbohydratesGalactinol synthase =GALAGALA * * *Alpha-amylase/subtilisin inhibitor =RASIRASI * * *

Protéines HypothétiquesProtéines HypothétiquesAt4g24120 =YSL1YSL1 * *

At2g14910 = PM23PM23 * *

Initiation de la floraisonInitiation de la floraisonGigantea = GI *Constans like 1 = CO1 * *Constans Like 2 = CO2 *

Suppressor of Constans overexpression = SOC1*

Réponse aux stressRéponse aux stressDehydrin 1 = DHN1*Dehydrin 2 = DHN2 * *Dehydrin 3 = DHN3 * *Glutathione S-transferase = GST * * *Auxin – induce protein = PCNT115 * *CATALASE Isozyme 2 = CAT2 *

Gènes CandidatsFonctionnels

ExpressionnelsPositionnels

23 gènes intéressants 23 gènes intéressants 9 gènes sélectionnés9 gènes sélectionnés

9 populations provenant de toute l’aire de répartition

6 arbres/pop : 54 gamètes séquencés

ProjetProjet TREESNIP TREESNIP : Gradient Latitudinal: Gradient Latitudinal

“DISCOVERY PANEL”


Précoce

Tardif

5 populations situées entre 100 et 1600 m

8 arbres/pop : 40 gamètes séquencés

Projet DIGENFOR : Gradient AltitudinalProjet DIGENFOR : Gradient Altitudinal

“DISCOVERY PANEL”



9 gènes potentiellement impliqués dans la variabilité du débourrement

Locus Acronyme Nb Taille Exons Introns/3' UTR Poly. Sites Singletons

82 446 258 188 9 2

49 447 259 188 7 3

68 440 440 - 2 3

42 360 360 0 2 0

44 508 210 298 22 2

44 505 210 295 18 7

64 375 126 249 5 3

52 374 126 248 5 2

72 327 327 - 14 0

44 327 327 0 19 3

72 315 315 - 6 0

48 315 315 0 8 0

Gibberellin 20-oxydase GA20 21 554 425 129 4 0

Gibberellin 3ß hydroxylase GA3 46 652 342 310 3 0

Seed maturation protein PM23 PM23 50 1104 390 714 41 3

DOF zinc finger protein DAG2 (Dof affecting germination)

Auxine response factor

DAG2

AUX-REP

metal-nicotianamine transporter YSL1

YSL1

RASIAlpha-amylase/subtilisin inhibitor

(RASI)

Histone 3 H3

GALAGalactinol Synthase

Teta w Pi tot Pi coding Pi N coding Pi Syn Pi Silent Pi Rep Pirep/Pisil

GALA 12,1212,12 14,714,7 11,3 17,4 39,01 20,66 3,46 0,17

11,1511,15 12,1612,16 9,9 14 34,1 17 3 0,18

RASI 15,9515,95 12,6812,68 12,68 - 23,8 23,8 9,27 0,390,39

8,98,9 10,110,1 10,1 - 18,7 18,7 7,3 0,390,39

DAG2 1,29 1,56 1,56 - 5,43 5,43 0,34 0,06

2,37 2 2 - 5,07 5,07 1,06 0,21

H3 4,2 3,56 2,3 4,2 8,34 4,65 0,41 0,09

4,6 4,6 4,3 4,7 17,8 6,2 0 0,00

AUX- 5,06 2,93 0,2 7 0,68 5,24 0 0,00

REPR 5 3,2 0,3 7,1 1,1 5,6 0 0,00

YSL1 5,72 8,24 8,24 - 24,7 24,7 2,73 0,11

3,9 3,6 3,6 - 13 13 0,7 0,05

PM23 9,4 8,2 6,2 9,3 10,45 9,49 4,84 0,510,51

GA3 1,06 1,09 0,4 1,9 1,65 1,88 0 0,00

GA20 2,11 2,39 0,4 9,1 0 5,09 0,58 0,11

Gènes Candidats : Indices de diversitéGènes Candidats : Indices de diversité

x 10-3

Indices homogènes entre les deux gradients environnementaux

RASI et GALA présentent des niveaux de diversité particulièrement importants

RASI et PM23 possèdent des taux de mutations non synonymes élevés

0,000 0,050 0,100 0,150 0,200

Gst

GALA

RASI

DAG2

H3

AUX-REP

YSL1

SSRs

-0.050 0.000 0.050 0.100 0.150 0.200

Gst

GALA

RASI

DAG2

H3

PM23

AUX-REP

YSL1

GA3

GA20

SSRs

Gradient altitudinal

Gradient latitudinal

Gènes Candidats : différenciation génétiqueGènes Candidats : différenciation génétique

Différenciation hétérogène entre gradients et plus élevée pour les gènes candidats que pour les marqueurs supposés neutres

GALA intéressant du point du vue de la différenciation, de la littérature, mais aussi pratique…

Étude d’association sur un échantillon élargi

Précoce

Tardif

Gradient latitudinal

21 populations provenant de toute l’aire de répartition

30 arbres/pop : 630 génotypes

Étude d’association : GALAÉtude d’association : GALA

VALLEE VALLEE D’OSSAUD’OSSAU VALLEE DE VALLEE DE

LUZLUZ

Gradient altitudinal

10 populations situées entre 100 et 1600 m

~25 arbres/pop : 247 génotypes


Chi²Génotypes / Notes

Déb

ANOVAGénotypes

ANOVAPopulations +

Génotypes

Corrélation Fréquence allèlique

Note Déb

Lat Alt1 Alt2 Lat Alt1 Alt2 Lat Alt1 Alt2 Lat Alt1 Alt2

X X X

X X X

Loc74

Loc119

Loc121

Loc131

Loc142

Loc143

Loc150

Loc255

Loc262

Loc283

Loc288

Loc310

Loc391

Loc413

<0,01

<0,05

<0,10

Analyses par locusAnalyses par locus


Pas de tendance nette au niveau du simple locus

P-values

Gradient Latitudinal

Haplotypes Nb Bb score

A 14 1,14

6 29 1,21

B 25 1,28

56 190 1,52

C 11 1,55

65 63 1,62

2 214 1,96

71 105 2,01

33 12 2,08

31 36 2,39

55 19 2,42

D 10 2,70

Gradient Altitudinal

Haplotypes Nb ECR

55 20 0,42

33 11 0,39

65 18 0,19

6 14 0,11

31 13 0,03

56 64 0,03

2 132 -0,01

E 10 -0,15

71 44 -0,22

F 11 -0,73

TARDIFS

PRECOCES

ANOVA p value = 9*10-5

ANOVA p value = 0,097


Analyse haplotypiqueAnalyse haplotypique

Alpha-amylase/subtilisin inhibitor (Kunitz inhibitor ST1-like)

ASI X X X Medicago truncatula 615 1 (1-615)/615

Gibberellin 20-oxydase GA20 X Fagus sylvatica 1695 2 (167-646)/1629

S-phase kinase associated protein 1A(ubiquitination)

SKP1 X X Medicago truncatula 1840 3 (1-468)/468

Galactinol synthase GALA X X X Glycine max 1406 1 (250-1050)/1406

Metal-nicotianamine transporter YSL1 YSL1 X X Vitis vinifera 2132 1 (1593-1994)/2135

Homologie ESTs-gène

GC Funct. GC Express. GC Posit.Gènes Candidats Espèce référenceAcronyme Taille Fragments

Perspectives

5 Gènes potentiellement impliqués dans la variabilité du débourrement5 Gènes potentiellement impliqués dans la variabilité du débourrement

Projet Evoltree : Séquençage pleine-longueur (CDS) de 5 gènes candidats pour le débourrement sur un échantillon de 150 individus aux phénotypes contrastés (15 ind. / 10 pops dans 2 vallées)

Analyse de la diversité nucléotidique et tests d’écart à la neutralité

Etude d’association entre le polymorphisme des gènes candidats et la variabilité du débourrement

MerciMerci

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