Intégration d'approches génétique et écophysiologique pour l'analyse du dialogue protéines-gènes / environnement dans l'élaboration et le maintien de la texture du fruit de tomate

par Rémy Aurand

Thèse de doctorat en Biologie

Sous la direction de Nadia Bertin.

Soutenue le 03-10-2013

à Avignon , dans le cadre de École doctorale 536 « Sciences et agrosciences » (Avignon) , en partenariat avec Unité de recherche Plantes et Systèmes de Culture Horticoles (laboratoire) .

Le président du jury était Laurent Urban.

Le jury était composé de Gerhard Buck-Sorlin, Michel Zivy.

Les rapporteurs étaient Pierre Martre, Laurent Torregrosa.


  • Résumé

    La texture du fruit, caractère complexe de qualité, est un critère majeur pour le consommateur mais aussi pour la filière. Au cours de cette thèse, la texture a été analysée par une approche globale et intégrative combinant des approches écophysiologique et protéomique. Les objectifs étaient : 1) d’améliorer la compréhension de la texture des fruits charnus, 2) d’évaluer les effets des interactions génotype x apports en eau sur cette variable, 3) d’identifier par une approche globale sans à priori les variables clés sous-jacentes à la texture et 4) de proposer une approche intégrative permettant de construire un réseau de régulation multi-échelles pouvant être intégré dans un modèle prédictif. Les fruits de six génotypes contrastés pour la texture (3 parents et 3 QTL-NILs), cultivés en serre sous deux conditions hydriques (témoin et réduction des apports d’eau (-40%)), ont été phénotypés pour la fermeté au stade expansion cellulaire, fruit rouge et une semaine à 20°C après récolte, par des méthodes instrumentales (compression, pénétrométrie) et sensorielles. Divers caractères anatomiques, histologiques et biochimiques ont été analysés en parallèle ainsi que les variations du protéome du fruit (électrophorèse bidimensionnelle et spectrométrie de masse). L’analyse statistique a mis en oeuvre deux méthodes : 1) l’Analyse de Co-inertie Multiple, analyse multi-tableaux basée sur un critère de covariance, qui permet le traitement simultané d’un très grand nombre de données ; 2) l’inférence de réseau, basée sur la recherche de dépendances conditionnelles entre variables. Les résultats montrent qu’une réduction des apports d’eau est possible moyennant une baisse de rendement de 20% pour une production de tomate hors sol, baisse essentiellement liée à la réduction de la taille des fruits due à un moindre grandissement cellulaire. En revanche, la qualité des fruits est améliorée par une augmentation des taux de matières sèches, de vitamine C, de sucres ainsi qu’une augmentation de la fermeté pour certaines lignées QTL-NILs. Le déficit hydrique a induit la variation de 128 spots protéiques en interaction avec le génotype et le stade de développement. Le déficit hydrique affecte essentiellement le stade fruit rouge et les effets sont faibles par rapport aux effets génétiques. L’analyse des données des différents niveaux d’échelles en co-inertie multiple, a montré l’existence d’une structure commune aux différentes échelles qui suggère bien une régulation globale de l’ensemble des variables observées en réponse au génotype et au déficit hydrique. L’analyse des corrélations et l’inférence graphique de réseaux ont permis de mieux structurer l’ensemble des informations et de sélectionner les variables fortement impliquées dans le déterminisme génétique de la texture du fruit afin de construire un schéma multi-échelles de régulation. Enfin ces résultats ont permis de proposer plusieurs modèles statistiques prédictifs de la fermeté des fruits charnus, basés sur des variables protéomiques, biochimiques et/ou histologiques, qui pourront être couplés au modèle fruit virtuel, permettant de prédire les effets de l’environnement sur l’évolution de la texture des fruits

  • Titre traduit

    Integration of ecophysiological and genetic approaches to analyse the cross-talk between protein-gene and environment in tomato fruit texture


  • Résumé

    Tomato fruit texture is one of the most critical quality traits for both the consumer and the production chain. In this work, texture was analyzed via an integrative approach combining ecophysiology and proteomics. The aims were 1) To improve knowledge of the texture of fleshy fruit, 2) To evaluate the effects of genotype x water deficit interactions, 3) To identify by a holistic approach without a priori key variables underlying texture and 4) To propose an integrative approach to build a network of multi-scale controls which could be integrated into a predictive model. Fruits from six texture contrasted genotypes (3 parents and 3 QTL-NILs), greenhouse grown under two water conditions (control and decreased water supply by 40%), were analyzed for firmness at cell expansion, at red ripe stage and after 7-days post-harvest storage at 20°C, by instrumental (compression, penetrometer) and sensory methods. Several anatomical, histological and biochemical traits were analyzed as well as changes in fruit proteome (two-dimensional electrophoresis and mass spectrometry). Statistical analysis implemented two innovative methods: 1) multiple co-inertia analysis, multi-table analysis based on a criterion of covariance, which allows the simultaneous processing of large datasets, 2) inference network, based on the research of conditional dependencies among variables. Results showed a tomato production is possible by reducing the water supply and accepting a lower yield (20%), due to reduced fruit size by limiting cell enlargement. Fruit quality was improved by increasing solids content, vitamin C, sugars and increased firmness for some QTL-NILs. Water deficit was associated with the variation of 128 protein spots in interaction with genotype and stage factors. The effects of water deficit were mainly detected at the red ripe stage and remained low compared to genetic effects. The analysis of data from different levels in multiple co-inertia, showed a common structure at different scales, which suggests a good overall control of the measured variables. Correlation analysis and graphical inference networks helped selecting key-variables involved in the genetic determinism of fruit texture, to draw a multi-scale control scheme variable. Finally, these results were used to propose several statistical models to predict the firmness of fleshy fruits, based on proteomic, biochemical and / or histological data, which can be coupled to the virtual fruit model, to predict environmental effects on fruit texture


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