Séminaire « Thèse des Bois » Cap Sciences Bordeaux 30-01-09

1. 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 Séminaire « Thèse des Bois » Cap Sciences Bordeaux 30-01-09

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

3. 0 1 2 3 5 4 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 l’intérieur d’un même peuplement Besoin de connaître les bases moléculaires de la variabilité du caractère pour connaître le potentiel d’adaptation de l’espèce

4. Approche Gènes Candidats II)Etude de gènes candidats Sélection et séquençage des gènes et analyse de la diversité nucléotidique I)Tests de descendances et provenances Estimation de l’héritabilité du caractère et de la valeur génétique des Arbres-mères III)Etude d’association Analyse de la relation entre le polymorphisme des gènes candidats et la variabilité du caractère d’intérêt

5. Tests de provenances Différenciation QST = 0.43 92 provenances de chêne sessile provenant de toute l’aire de répartition (Ducousso et al. 1996) Effet provenances • Les population du nord débourrent plus tard que celles du sud

6. Tests de provenances Héritabilité h² = 0.85 Différenciation QST = 0.23 10 populations de chêne sessile situées entre 100 et 1600 m provenant de deux vallées pyrénéennes Effet provenances Effet descendances P-value < 0.01 P-value < 0.0001 • Les population d’altitude débourrent plus tard que celles de plaine

7. Gènes Candidats SKP1 CO1 YSL1 YSL1 D’après Derory et al. (2006) LG9M MSQ16 MSQ16 0,0 0,0 _ND 8,8 8,8 ssrQrZAG31 ssrQrZAG31 RASI BudBurst _ND BudBurst mic mic - - J J - - GA22 GA2 29,1 29,1 E E - - AAC/M AAC/M - - CCT CCT - - 80/4 80/4 47,3 47,3 ssrQrZAG15 ssrQrZAG15 54,8 54,8 ssrQpZAG102 ssrQpZAG102 63,2 63,2 Gènes sélectionnés sur 3 critères : • Fonction biologique : Gènes impliqués dans diverses voies métaboliques intéressantes • Niveaux d’expression : Etude des gènes différentiellement exprimés pendant le débourrement • Positiondes gènes : Cartographie génétique des gènes candidats et comparaison avec la position de QTLs du débourrement D’après Scotti-Saintagne et al. (2004)

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

9. Gènes Candidats Projet TREESNIP: Gradient Latitudinal Précoce Tardif “DISCOVERY PANEL” • 9 populations provenant de toute l’aire de répartition • 6 arbres/pop : 54 gamètes séquencés

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

11. Gènes Candidats • 9 gènes potentiellement impliqués dans la variabilité du débourrement

12. Gènes Candidats : Indices de diversité x 10-3 • 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. Gènes Candidats : différenciation génétique Gradient latitudinal Gradient altitudinal • 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 d’association sur un échantillon élargi

14. Étude d’association : GALA Précoce Tardif Gradient latitudinal • 21 populations provenant de toute l’aire de répartition • 30 arbres/pop : 630 génotypes

15. Étude d’association : GALA VALLEE D’OSSAU VALLEE DE LUZ Gradient altitudinal • 10 populations situées entre 100 et 1600 m • ~25 arbres/pop : 247 génotypes

16. Étude d’association : GALA Analyses par locus P-values • Pas de tendance nette au niveau du simple locus

17. Étude d’association : GALA Analyse haplotypique TARDIFS PRECOCES ANOVA p value = 0,097 ANOVA p value = 9*10-5

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 d’écart à la neutralité • Etude d’association entre le polymorphisme des gènes candidats et la variabilité du débourrement

19. Merci