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Séminaire « Thèse des Bois » Cap Sciences Bordeaux 30-01-09 Diversité de gènes candidats du débourrement le long de gradients latitudinaux et altitudinaux.

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1 Séminaire « Thèse des Bois » Cap Sciences Bordeaux Diversité de gènes candidats du débourrement le long de gradients latitudinaux et altitudinaux chez le Chêne Sessile Florian Alberto, Jérémy Derory, Loïck Le Dantec, Noémie Graignic, Antoine Kremer

2 Espèce Modèle Quercus petraea (Matt. Liebl.) Espèce méso-xérophile Aire de répartition étendue à toute lEurope Forêts à très grande biodiversité Intérêt écologique et socio-économique

3 Le Débourrement 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 lintérieur dun même peuplement Besoin de connaître les bases moléculaires de la variabilité du caractère pour connaître le potentiel dadaptation de lespèce

4 II) Etude de gènes candidats Sélection et séquençage des gènes et analyse de la diversité nucléotidique I) Tests de descendances et provenances Estimation de lhéritabilité du caractère et de la valeur génétique des Arbres-mères III) Etude dassociation Analyse de la relation entre le polymorphisme des gènes candidats et la variabilité du caractère dintérêt Approche Gènes Candidats

5 92 provenances de chêne sessile provenant de toute laire de répartition (Ducousso et al. 1996) Différenciation Q ST = 0.43 Tests de provenances Effet provenances Les population du nord débourrent plus tard que celles du sud

6 Différenciation Q ST = 0.23Héritabilité h² = 0.85 P-value < P-value < populations de chêne sessile situées entre 100 et 1600 m provenant de deux vallées pyrénéennes Tests de provenances Effet provenancesEffet descendances Les population daltitude débourrent plus tard que celles de plaine

7 Gènes Candidats 3 critères Gènes sélectionnés sur 3 critères : SKP1 CO1 YSL1 Position des gènes : Cartographie génétique des gènes candidats et comparaison avec la position de QTLs du débourrement Niveaux dexpression : Etude des gènes différentiellement exprimés pendant le débourrement Fonction biologique : Gènes impliqués dans diverses voies métaboliques intéressantes Daprès Derory et al. (2006) Daprès Scotti-Saintagne et al. (2004)

8 Perception de la lumière Cryptochrome1 = CRY-I * Phytochromes B/D = PHY B/D * * Métabolisme Hormonal GA20 Gibberellin 20-oxydase =GA20 * GA3 Gibberellin 3-β-hydroxylase =GA3 * * * AUX-REP Auxin-repressed 12.5 kDa protein =AUX-REP * * * Cycle cellulaire S-phase kinase associated protein 1A= SKP1 * * H3 Histone H3 =H3 * * * Facteurs de transcription DAG2 DOF zinc finger protein DAG2 =DAG2 * * * Zinc finger protein = CHZFP * * * Métabolisme des Carbohydrates GALA Galactinol synthase =GALA * * * RASI Alpha-amylase/subtilisin inhibitor =RASI * * * Protéines Hypothétiques YSL1 At4g24120 =YSL1 * * PM23 At2g14910 = PM23 * * Initiation de la floraison Gigantea = GI * Constans like 1 = CO1 * * Constans Like 2 = CO2 * Suppressor of Constans overexpression = SOC1* Réponse aux stress Dehydrin 1 = DHN1* Dehydrin 2 = DHN2 * * Dehydrin 3 = DHN3 * * Glutathione S-transferase = GST * * * Auxin – induce protein = PCNT115 * * CATALASE Isozyme 2 = CAT2 * Gènes Candidats Fonctionnels Expressionnels Positionnels 23 gènes intéressants 9 gènes sélectionnés

9 9 populations provenant de toute laire de répartition 6 arbres/pop : 54 gamètes séquencés Projet TREESNIP : Gradient Latitudinal DISCOVERY PANEL Gènes Candidats Précoce Tardif

10 5 populations situées entre 100 et 1600 m 8 arbres/pop : 40 gamètes séquencés Projet DIGENFOR : Gradient Altitudinal DISCOVERY PANEL Gènes Candidats

11 9 gènes potentiellement impliqués dans la variabilité du débourrement

12 Teta wPi totPi codingPi N codingPi SynPi SilentPi RepPirep/Pisil GALA 12,1214,711,317,439,0120,663,460,17 11,1512,169,91434,11730,18 RASI 15,9512,6812,68- 23,8 9,270,39 8,910,110,1- 18,7 7,30,39 DAG2 1,291,56 - 5,43 0,340,06 2, ,07 1,060,21 H3 4,23,562,34,28,344,650,410,09 4,6 4,34,717,86,200,00 AUX- 5,062,930,270,685,2400,00 REPR 53,20,37,11,15,600,00 YSL1 5,728, ,7 2,730,11 3,93, ,70,05 PM23 9,48,26,29,310,459,494,840,51 GA3 1,061,090,41,91,651,8800,00 GA20 2,112,390,49,105,090,580,11 Gènes Candidats : Indices de diversité x 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

13 Gradient altitudinal Gradient latitudinal Gènes 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 dassociation sur un échantillon élargi

14 Précoce Tardif Gradient latitudinal 21 populations provenant de toute laire de répartition 30 arbres/pop : 630 génotypes Étude dassociation : GALA

15 VALLEE DOSSAU VALLEE DE LUZ Gradient altitudinal 10 populations situées entre 100 et 1600 m ~25 arbres/pop : 247 génotypes Étude dassociation : GALA

16 Chi² Génotypes / Notes Déb ANOVA Génotypes ANOVA Populations + Génotypes Corrélation Fréquence allèlique Note Déb LatAlt1Alt2LatAlt1Alt2LatAlt1Alt2LatAlt1Alt2 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 locus Étude dassociation : GALA Pas de tendance nette au niveau du simple locus P-values

17 Gradient Latitudinal HaplotypesNbBb score A141, ,21 B251, ,52 C111, , , , , , ,42 D102,70 Gradient Altitudinal HaplotypesNbECR 55200, , , , , , ,01 E10-0, ,22 F11-0,73 TARDIFS PRECOCES ANOVA p value = 9*10 -5 ANOVA p value = 0,097 Étude dassociation : GALA Analyse haplotypique

18 Perspectives 5 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 décart à la neutralité Etude dassociation entre le polymorphisme des gènes candidats et la variabilité du débourrement

19 Merci


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