Réponse transcriptomique du Peuplier à une sollicitation mécanique : inférence de réseaux de régulations géniques à partir de données d’expression

il s'agit d'un type de produit dont les métadonnées ne correspondent pas aux métadonnées attendues dans les autres types de produit : DISSERTATIONMasterCe n’est que récemment que la réponse transcriptionnelle des plantes à des sollicitations mécaniques a commencé à être étudiée. Il n’existe pas encore d’étude globale de la réponse des plantes au vent. L’équipe MECA du PIAF a mis en place des expériences visant à évaluer la cinétique de la réponse moléculaire du peuplier suite à une flexion de sa tige mimant l’effet du vent, en utilisant des puces ADN. L’objectif est de construire un réseau de régulation du transcriptome, à partir de ces données. Les données issues des puces ADN sont atypiques pour l’inférence de réseau de gènes (beaucoup de gènes, peu de mesures temporelles). Une stratégie en 3 étapes adaptée à ces jeux de données a donc été mise en place : (1) augmentation du nombre d’observations temporelles par Kernel Ridge Regression, (2) diminution du nombre de gènes par clustering spectral, (3) modélisation des liens entre gènes par une méthode de Last Absolute Shrinkage and Selection Operator avec échantillonnage. Les premiers résultats obtenus sont encourageants, et la stratégie d’analyse est en cours d’amélioration

Mise en place d'un outil d'analyse de résultats de puces ADN (Affymetrix 61K Poplar) pour l'étude de la mécanoperception chez le Peuplier

il s'agit d'un type de produit dont les métadonnées ne correspondent pas aux métadonnées attendues dans les autres types de produit : DISSERTATIONDans un contexte actuel de changement climatique, on observe une augmentation du nombre de tempêtes ainsi que de leur intensité. Comprendre comment les arbres s’adaptent et répondent à ces épisodes de fort vents pourrait permettre de sélectionner des plantes plus à même de résister à ces fortes perturbations. Plusieurs études ont montré les réponses morphologiques des arbres (augmentation de la croissance radiale, diminution de la croissance en hauteur, ect.) ainsi que la réponse transcriptomique de certains gènes. Afin d’étendre notre connaissance de la réponse des plantes aux sollicitations mécaniques et d’appréhender les réseaux de gènes responsables de cette réponse, une étude sur l’ensemble du transcriptome a été menée à l’aide de puces ADN spécifiques du peuplier. Etant donné le volume important de données produit par cette étude, la bioinformatique s’avère nécessaire pour traiter les résultats. Le but de ce stage a donc été de mettre en place une stratégie et un outil d’analyse afin d’exploiter ces résultats. L’outil permet actuellement de réaliser des clusters de gènes, de visualiser l’expression des gènes au sein de ces clusters et d’enrichirent ces clusters en annotations en Gene Ontology. Les premiers résultats obtenus à partir de jeux de données analysant la réponse cinétique des plantes au vent semblent cohérents avec des résultats phénotypiques déjà montrés. Dans un premier temps on observe une augmentation des facteurs de transcription, suivit d’une augmentation de l’activité enzymatique, principalement localisés au niveau des parois et des membranes des cellules

Strategy for infering gene regulatory network from kinetic expression with unfavorable data-to-variables ratio.

absen

Acclimation of Populus to wind: kinetic of the transcriptomic response to single or repeated stem bending

National audienc

Dynamilk: a model at farm-scale to explore the balance between forage and milk production

Leaning towards better feed and forage self-sufficiency enables farmers to improve dairy farm competitiveness and their ability to cope with climatic changes and production constraints. Finding the proper stocking rate to the potential production of grass, including effect of climate change on yields, is important to maintain milk production and secure the forage system. Building a model at farm-scale enables different dairy systems to be explored for contrasting production strategies, in order to understand which are the possible trade-offs between levels of animal production, feed and forage self-sufficiency, and sustainable grassland uses. Such a dynamic model, called Dynamilk, has been developed. A typical dairy system based on productive permanent grasslands has been simulated, with different levels of stocking rate, in order to investigate its performance (milk yield, forage self-sufficiency and herbage utilization). Two different periods have been simulated to evaluate the impacts of weather conditions. Results have shown that an adapted stocking rate can be found, allowing a high level of milk production through a better valorisation of grass during the grazing without compromising forage self-sufficiency. Current climatic conditions imply a reduction of the stocking rate compared with stocking rates considered during the 1990s

RNA expression dataset of 384 sunflower hybrids in field condition

International audienceThis article describes how RNA expression data of 173 genes were produced on 384 sunflowerhybrids grown infield conditions. Sunflower hybrids were selected to represent genetic diversity withincultivated sunflower. The RNA was extracted from mature leaves at one time seven days after anthesis.These data allow to differentiate the different genotype behaviours and constitute a valuable resource to thecommunity to study the adaptation of crops tofield conditions and the molecular basis of heterosis. It isavailable on data.inra.fr repository.Cet article décrit la production des niveaux d’expression de 173 gènes dans 384 hybrides de tournesol cultivés en conditions de champ. Les hybrides sont issus de parents choisis pour représenter la diversité génétique dans le tournesol cultivé. Les ARN ont été extraits à partir de feuilles matures environ sept jours après la floraison. Ces données permettent de différencier les comportements des différents génotypes et constituent une ressource importante pour les chercheurs intéressés dans l’adaptation des espèces cultivées aux conditions agronomiques et aux bases moléculaires de l’hétérosis. Elles sont disponibles sur le portail Data INRAE : data.inra.fr