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Résumé :

La réponse des plantes aux stress est contrôlée par de nombreux réseaux d’interactions moléculaires. Au niveau transcriptomique, ces réseaux peuvent être explorés par des approches de « coupable par association » pour identifier des modules fonctionnels contrôlant la physiologie de la plante. La quantité des jeux transcriptomiques disponibles dans les bases de données publiques internationales constituent une ressource génomique importante mais leur diversité peut également être considérée comme une limitation pour des méta-analyses car les jeux de données peuvent être très hétérogènes dans leur construction.

Pour limiter cet inconvénient, dans notre projet, nous avons considéré presque 400 comparaisons transcriptomiques décrivant des réponses aux stress de la plante modèle Arabidopsis thaliana, toutes produites au cours des 15 dernières années par la plateforme de notre institut avec des protocoles standardisés (Gagnot et al (2008) NAR 36:D986-90). Ces comparaisons ont été divisées en 18 catégories (9 stress biotiques et 9 stress abiotiques) et pour chaque catégorie, nous avons identifié des groupes de gènes co-exprimés à l’aide d’un modèle de mélange gaussien.

Au total, 634 groupes de co-expression ont été identifiés et leur annotation a montré de nombreux enrichissements fonctionnels. Tous les résultats par catégorie de stress sont disponibles dans le module GEM2Net (https://tools.ips2.u-psud.fr/GEM2NET) de la base de données CATdb (Zaag et al  (2015) NAR 43:D1010–D1017). Les analyses de co-expression étant faites par catégorie de stress, nous les avons ensuite intégrées pour construire à l’aide de modèle de mélange de graphes un réseau de co-régulation impliquant 2274 gènes regroupés en 43 communautés stables. Une analyse topologique de ce réseau de co-régulation a permis d’identifier 4 grandes fonctions biologiques et une organisation hiérarchique entre ces 4 grandes fonctions qui est la réponse globale aux stress des plantes.

L’objectif de cet exposé est de présenter les différentes étapes de ce projet, la méthodologie employée  et l’apport de la modélisation statistique.

Le projet SUNRISE:

Le Projet d’Investissements d’Avenir Biotechnologies et Bioressources SUNRISE regroupe l’ensemble des acteurs publics et privés de la filière tournesol. Il regroupe 9 laboratoires de recherche publics, 6 entreprises semencières, 1 institut technique. Il bénéficie d’un investissement de 21M€ sur 8 ans.

Le projet SUNRISE est au cœur de la production internationale de tournesol pour proposer une réponse au défi climatique et à une demande de production croissante.