Intégrations de données phénomiques et génomiques pour explorer la variabilité naturelle chez Arabidopsis

par Zeyun Xue

Projet de thèse en Biologie

Sous la direction de Olivier Loudet.

Thèses en préparation à Paris Saclay , dans le cadre de Sciences du Végétal : du gène à l'écosystème , en partenariat avec IJPB Institut Jean-Pierre Bourgin (laboratoire) , Pôle APE: Adaptation des Plantes à l'Environnement (equipe de recherche) et de Université Paris-Sud (établissement de préparation de la thèse) depuis le 05-10-2016 .


  • Résumé

    La plupart des caractères d'intérêt pour les biologistes (agronomes ou écologistes) sont de nature quantitative et nous allons combiner dans ce projet différentes approches de génétiques quantitative (GWAS et QTL) pour appréhender l'architecture génétique de caractères chez Arabidopsis. Nous exploiterons nos ressources génétiques et outils de phénotypage à haut-débit pour identifier un nombre important de QTLs et étudier leur importance phénotypique et évolutive, à partir de caractères de différents niveaux de complexité, de la régulation transcriptionnelle à l'accumulation de biomasse, en passant par le métabolome.

  • Titre traduit

    Integration of high-throughput phenotyping and genomics data to explore Arabidopsis natural variation


  • Résumé

    Most traits of interest to biologists and breeders are of quantitative nature, revealing the complex interplay of multiple genetic factors contributing to phenotypic variation, as well as their interaction with the environment. Following a long history of quantitative genetics, it now becomes feasible to use naturally-occurring variation contained in Arabidopsis thaliana accessions as the source of quantitative genomics approaches, designed to map QTLs and resolve them at the gene level. The objectives we want to follow with this project consist in exploiting the wealth of data we have generated in the lab through quantitative genetics approaches on Arabidopsis natural variation, and make a strong contribution to dissecting the molecular mechanisms underlying plant responses to complex abiotic stress. The analysis of the molecular and functional variation leading to the targeted phenotype(s) in interaction with the environment will provide clues as to how and where in the pathways adaptation is shaping natural variation. Moreover, the new genes and physiological functions identified here will provide targets for stress-related breeding programs, as well as an integrative view of the biology of the species and its evolution. This project thus starts from classical quantitative genetics/genomics approaches designed to map loci controlling any trait of interest. Skills and datasets in modern genetic approaches such as expression QTL analyses, metabolite QTL analyses, bioinformatics identification of the most likely candidate genes or high-throughput phenotyping-based fine mapping and cloning, will be applied here to identify the genes and metabolites responsible for natural variation in multiple stress responses. Moreover, we can now start to integrate phenotypes at different levels of complexity to better dissect/reveal the underlying phenotypic variation.