Flowering time in pea (a systems biology approach from the genetic network to the field)

Abstract

Le pois, à la fois espèce modèle pour l étude du développement et espèce agronomique, représente un sujet idéal pour des études intégrées à différentes échelles. La transition florale est un caractère clé du développement et des approches variées ont conduit à différents modèles. Les approches de génétique et physiologie menées en conditions contrôlées sur une large gamme de mutants ont conduit au développement d un modèle descriptif pour les interactions entre les gènes connus contrôlant la floraison. Les études en plein champ ont permis de développer des modèles écophysiologiques de la date de floraison en fonction de la photopériode et de la température qui ne prennent pas en compte le génotype. Plus récemment, les données sur Arabidopsis thaliana permettent d avoir une compréhension au niveau moléculaire des mécanismes en jeu. Ce projet est une première approche pour intégrer ce large jeu de données au sein d un modèle prédictif de la date d initiation florale, décomposé sous la forme du produit mathématique du premier nœud d initiation florale (NFI) et du temps nécessaire à l initiation d un nouveau nœud à l apex (plastochrone). Un premier modèle mathématique pour la régulation génétique du NFI a été développé qui permet de prédire le NFI pour différents génotypes et photopériodes. Les réponses du NFI et du plastochrone aux conditions environnementales ont été analysées précisément. Je me suis intéressée particulièrement aux deux gènes clés de floraison LATE FLOWERING (LF) et HIGH RESPONSE TO PHOTOPERIOD (HR). Ce travail propose des pistes pour exploiter l approche de modélisation pour la floraison chez le pois à la lumière des nouvelles données moléculaires.Pea (Pisum sativum) represents a valuable model species for systems biology approaches, as it is both a crop a model species that has been used for decades to investigate developmental processes. Various approaches led to a tremendous amount of data on flowering : (i) genetic and physiological approaches carried out on non-allelic flowering mutants under controlled conditions allowed the development of a descriptive, non-predictive model for the genetic regulation of flowering in pea; (ii) extensive studies on environmental control of flowering led to agroecophysiological models for flowering time prediction. Additionally, recent molecular advances in pea and the model species Arabidopsis thaliana improved the knowledge on the regulation of flowering. The objective of this work was to integrate this wide range of date into a predictive model in which the time of flower initiation has been broken down into two components variables: the node of first open flower (NFI) and the duration between initiation of two nodes (plastochron). I developed a first predictive model for NFI, based on genetic and photoperiodic control of flowering in pea. Furthermore, analyses of lines grown under field conditions allowed a better understanding of NFI and plastochron responses to environmental conditions. These systems biology approaches were complemented by the molecular study of the two pea flowering key genes LATE FLOWERING (LF) and HIGH RESPONSE TO PHOTOPERIOD (HR). These results, together with the new molecular data, lead to a better understanding of the genetic control of flowering and development in pea. This work opens new avenues to modelling approaches for flowering in pea.ORSAY-PARIS 11-BU Sciences (914712101) / SudocSudocFranceF