Étude de la variation naturelle de traits phénologiques chez Arabidopsis thaliana par une approche de génomique écologique

Using ecological genomics to study the natural variation of phenological traits in Arabidopsis thaliana

• Auteur / Autrice : Benjamin Brachi
• Direction : Joël Cuguen, Fabrice Roux
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Biologie évolutive et Écologie
• Date : Soutenance le 16/12/2010
• Etablissement(s) : Lille 1
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences de la matière, du rayonnement et de l'environnement (Villeneuve d'Ascq, Nord)

Mots clés

Mots clés contrôlés

Floraison

Phénologie

Variabilité

Populations

Arabidopsis thaliana

Locus à caractère quantitatif

Génétique quantitative

Génétique écologique

Génomique

Mots clés libres

Génétique d'association

Résumé

L’étude de la l’adaptation de traits complexes passe par deux approches complémentaires. La première approche vise à décrire les architectures et les bases génétiques de variation naturelle adaptative. La seconde approche, vise à décrire les échelles géographiques de la variation phénotypique et les facteurs écologiques agissant comme pressions de sélection sur le trait étudié. Ces deux approches sont utilisées pour étudier la variation naturelle de traits phénologiques chez Arabidopsis thaliana.Les architectures et les bases génétiques de la variation naturelle de traits phénologiques, phénotypés dans deux environnements, ont été étudiées en tirant avantage de la combinaison ‘genome-wide association (GWA) mapping’ et cartographie de QTL. Cette combinaison a permis de mettre en évidence que les effets alléliques et l’identité des gènes liés à la variation naturelle étaient fortement dépendants de l’environnement et que les populations naturelles pourraient avoir suivi des marches adaptatives différentes. La caractérisation phénologique, écologique et génétique d’un échantillonnage hiérarchique de populations d’A. thaliana a mis en évidence que la variation des traits phénologiques était adaptative à une échelle très locale en réponse à de nombreux facteurs climatiques et édaphiques. Cette double approche génomique - écologie suggère que l’étude des marches adaptatives des populations naturelles d’A. thaliana vers des optimums phénotypiques doit passer par l’étude des architectures et des bases génétiques à différentes échelles géographiques, suivant un dispositif hiérarchisé et que l’estimation de la variation naturelle doit s’effectuer dans des conditions réalistes.

Two complementary approaches need to be considered in the study of adaptation. The first approach aims at describing the genetic architectures and the genetic bases of phenotypic variation in order to better understand the adaptive walk followed by natural populations toward a phenotypic optimum. The second approach aims to identify the environmental grain of the ecological factors acting as selective pressures in natural populations. In this work we studied the natural variation of phenological traits in Arabidopsis thaliana. We used a powerful combination of genome wide association (GWA) mapping and traditional QTL mapping to fine map the genetics of phenological traits measured under two environments. This dual mapping strategy revealed a strong environmental dependency of both allelic effect and identity of the genes underlying natural variation, but also that natural A. thaliana populations may have followed different adaptive walks. A. thaliana populations were sampled according a hierarchical geographic pattern and characterized ecologically, phenologically and genetically. This strategy revealed that phenological traits were adaptive to fine-grained environmental conditions defined by both climate and soil conditions. In the study of the adaptive walks followed by A. thaliana natural populations, this two sided approach, combining both genomics and ecology, suggests that the description of the genetic architectures and the identification of causal genes should be performed at different spatial scales, following a hierarchical geographic design, and that phenotypes must be measured in ecologically realistic conditions.