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Jeudis d'Agap : Combinaison d’outils de phénotypage multi-échelles, de la génétique quantitative et de la modélisation statistique pour mieux comprendre le contrôle de la croissance foliaire et de sa plasticité.

8 février 2018

Cirad - Amphithéâtre J. Alliot, Lavalette, Montpellier, France

Présentation de Christine GRANIER, Directeur de Recherche 2ème Classe, INRA.

Résumé

La croissance des organes végétaux résulte de la combinaison de plusieurs processus cellulaires. Le nombre de cellules augmente via le cycle cellulaire, l’expansion des cellules augmente via l’extensibilité des parois et la turgescence. De plus, chez de nombreuses espèces, l’endopolyploïdisation, un processus de multiplication du génome sans division cellulaire, est également associé à l’augmentation de la taille des cellules. De nombreux gènes contrôlant  ces processus ont été identifiés ces dernières années. Mais, les approches de génétique inverse utilisées pour mieux comprendre comment ces processus sont coordonnés et liés les uns aux autres ont souvent échoué avec des contradictions apparentes d’une étude à l’autre.

Grace à une analyse multi-échelles des traits reliés à l’expansion foliaire dans différentes espèces et différentes conditions environnementales, nous avons mis en évidence plusieurs raisons qui pouvaient être à l’origine de ces contradictions apparentes ; parmi elles, les variations de conditions environnementales et les stades de développement des plantes.

L’augmentation du débit des analyses de croissance foliaire multi-échelles de façon reproductible, permise par le développement d’une plateforme de phénotypage et de pipeline d’analyses, nous a permis de combiner des analyses de génétique quantitative et des modèles statistiques. Ces avancées ont permis de mieux comprendre comment les traits reliés à l’expansion foliaire étaient reliés entre eux. L’analyse des relations entre les traits mesurés à différentes échelles (biochimiques, physiologiques, tissulaires, organes et plante entière) et de l’effet des facteurs génétiques et environnementaux sur ces relations ont permis de mieux comprendre le contrôle de la croissance foliaire et de sa plasticité.

Mots-clés : surface foliaire, cycle cellulaire, génétique quantitative, modélisation statistique, phénotypage haut-débit, conditions environnementales.

Multi-scale leaf growth phenotyping, quantitative genetics and statistical modelling to decipher leaf growth control at the cellular scale.

Abstract

Plant organ growth results from a combination of cellular processes. The number of cells is increased by mitotic cycles, cell size increases through cytoplasmic growth and turgor-driven cell-wall extension. In addition, in many plant species, the endocycle increases cellular DNA contents without cell division and is associated with cell enlargement. Molecular actors controlling each process have been identified within plant leaves during the last decades. However, reverse genetics approaches have failed in many cases to elucidate how these cellular processes are coordinated together, highlighting contradictory conclusions from a study to another. By multi-scale analyses of leaf size related-traits in different plant species, we have shown that many reasons could explain these apparent contradictions including the low consideration of gene redundancy, environmental effects, developmental phases, …

Recent advances in plant phenotyping technologies and the development of whole pipeline of analyses have increased the capacity to measure and analyse many morphological and physiological traits on large number of individuals. By combining quantitative genetics, modelling and statistics, we recently disentangled how leaf growth-related traits are embedded in networks of dependencies and independencies. Analysing the relationships between biochemical, physiological, tissular, organ and whole shoot developmental traits and how they are affected by genetics and environment gave new insight into multi-scale leaf growth controls and its plasticity.

Key-words: leaf size, cell division, quantitative genetics, statistical modelling, high-throughput phenotyping, environmental conditions.

Christine Granier1, 2

Email: christine.granier@inra.fr

1LEPSE, Univ Montpellier, INRA, Montpellier SupAgro, Montpellier, France
2AGAP, Univ Montpellier, CIRAD, INRA, Montpellier SupAgro, Montpellier, France

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