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Cartographie de QTLs et analyse transcriptomique : identification de gènes candidats impliqués dans la synthèse des composés phénoliques chez l’épinette blancheLaoue, Justine 05 January 2021 (has links)
Les changements climatiques actuels accroissent les stress auxquels sont soumis les arbres forestiers, en modifiant l’environnement dans lequel ils évoluent au cours de leur vie. Il est donc nécessaire de mieux comprendre et mitiger leurs impacts afin de préserver la santé des forêts et maintenir leur productivité. Les composés phénoliques représentent une classe majeure de métabolites secondaires impliqués dans les mécanismes de défense chez les plantes. De précédentes études ont montré que ces composés jouaient un rôle important dans les réponses aux stress biotiques et abiotiques chez les conifères (Hammerbacher et al., 2014;Warren et al., 2015). Dans cette étude, nous avons tiré profit des nombreuses ressources génomiques développées chez l’épinette blanche afin d’étudier les bases génomiques de la production constitutive des composés phénoliques chez cette espèce. En premier lieu, nous avons réalisé une analyse de cartographie de QTLs (Quantitative Trait Locus) portant sur la production de neuf composés phénoliques chez une descendance biparentale d’épinette blanche, et ce pour deux années distinctes. Cette analyse a permis d’identifier 17 QTLs significatifs, dont un à effet majeur chez les néolignanes expliquant jusqu’à 91,3 % de la variance phénotypique. Nous avons ensuite utilisé une approche de RNA-seq afin d’identifier des gènes différentiellement exprimés (DEGs) entre des individus présentant des phénotypes contrastés (concentrations élevées ou basses en composés phénoliques), pour les cinq métabolites chez lesquels des QTLs significatifs avaient été détectés pour les deux années de mesure. Tous métabolites confondus, 603 DEGs ont pu être identifiés, dont 50 étaient associés à la voie de biosynthèse des composés phénoliques. Dans sa globalité, cette étude a contribué à générer de nouvelles connaissances relatives aux bases génétiques des réponses aux stress biotique et abiotique chez l’épinette blanche. Ces nouvelles connaissances pourront être utilisées afin de sélectionner des arbres présentant une résilience accrue aux stress environnementaux dans le cadre de programmes d'amélioration génétique des conifères. / Climate change is increasing the biotic and abiotic stresses faced by forest trees, altering the environment in which they evolve during their lifetime. It is therefore necessary to better understand and mitigate the impact of these stresses in order to preserve the health of forests and maintain their productivity. Phenolic compounds represent a major class of secondary metabolites involved in defense mechanisms in plants. Previous studies have shown that some of these compounds play an important role in the responses to biotic and abiotic stresses in conifers (Hammerbacher et al., 2014; Warren et al., 2015). In this study, we took advantage of the many genomic resources developed in white spruce in order to study the genomic bases of the constitutive production of phenolic compounds in this species. First, we performed QTL (Quantitative Trait Locus) mapping for nine phenolic compounds in two separate years, using a biparental white spruce progeny. This analysis identified 17 significant QTLs, including a major effect QTL explaining 91.3% of the phenotypic variance in neolignans. We then used an RNA-seq approach to identify differentially expressed genes (DEGs) among individuals with contrasting phenolic content (high or low concentrations of phenolic compounds), for five metabolites for which significant QTLs had been detected in both years of measurement. Overall, 603 DEGs were identified, of which 50 were directly related to the biosynthetic pathway of phenolic compounds. In conclusion, this study generated new knowledge regarding the genetic basis of biotic and abiotic stress responses in white spruce. This new knowledge can now be used to select trees with increased resilience to environmental stress within the framework of genetic improvement programs for conifers.
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Cartographie de QTLs et analyse transcriptomique : identification de gènes candidats impliqués dans la synthèse des composés phénoliques chez l'épinette blancheLaoue, Justine 07 May 2024 (has links)
Les changements climatiques actuels accroissent les stress auxquels sont soumis les arbres forestiers, en modifiant l’environnement dans lequel ils évoluent au cours de leur vie. Il est donc nécessaire de mieux comprendre et mitiger leurs impacts afin de préserver la santé des forêts et maintenir leur productivité. Les composés phénoliques représentent une classe majeure de métabolites secondaires impliqués dans les mécanismes de défense chez les plantes. De précédentes études ont montré que ces composés jouaient un rôle important dans les réponses aux stress biotiques et abiotiques chez les conifères (Hammerbacher et al., 2014;Warren et al., 2015). Dans cette étude, nous avons tiré profit des nombreuses ressources génomiques développées chez l’épinette blanche afin d’étudier les bases génomiques de la production constitutive des composés phénoliques chez cette espèce. En premier lieu, nous avons réalisé une analyse de cartographie de QTLs (Quantitative Trait Locus) portant sur la production de neuf composés phénoliques chez une descendance biparentale d’épinette blanche, et ce pour deux années distinctes. Cette analyse a permis d’identifier 17 QTLs significatifs, dont un à effet majeur chez les néolignanes expliquant jusqu’à 91,3 % de la variance phénotypique. Nous avons ensuite utilisé une approche de RNA-seq afin d’identifier des gènes différentiellement exprimés (DEGs) entre des individus présentant des phénotypes contrastés (concentrations élevées ou basses en composés phénoliques), pour les cinq métabolites chez lesquels des QTLs significatifs avaient été détectés pour les deux années de mesure. Tous métabolites confondus, 603 DEGs ont pu être identifiés, dont 50 étaient associés à la voie de biosynthèse des composés phénoliques. Dans sa globalité, cette étude a contribué à générer de nouvelles connaissances relatives aux bases génétiques des réponses aux stress biotique et abiotique chez l’épinette blanche. Ces nouvelles connaissances pourront être utilisées afin de sélectionner des arbres présentant une résilience accrue aux stress environnementaux dans le cadre de programmes d'amélioration génétique des conifères. / Climate change is increasing the biotic and abiotic stresses faced by forest trees, altering the environment in which they evolve during their lifetime. It is therefore necessary to better understand and mitigate the impact of these stresses in order to preserve the health of forests and maintain their productivity. Phenolic compounds represent a major class of secondary metabolites involved in defense mechanisms in plants. Previous studies have shown that some of these compounds play an important role in the responses to biotic and abiotic stresses in conifers (Hammerbacher et al., 2014; Warren et al., 2015). In this study, we took advantage of the many genomic resources developed in white spruce in order to study the genomic bases of the constitutive production of phenolic compounds in this species. First, we performed QTL (Quantitative Trait Locus) mapping for nine phenolic compounds in two separate years, using a biparental white spruce progeny. This analysis identified 17 significant QTLs, including a major effect QTL explaining 91.3% of the phenotypic variance in neolignans. We then used an RNA-seq approach to identify differentially expressed genes (DEGs) among individuals with contrasting phenolic content (high or low concentrations of phenolic compounds), for five metabolites for which significant QTLs had been detected in both years of measurement. Overall, 603 DEGs were identified, of which 50 were directly related to the biosynthetic pathway of phenolic compounds. In conclusion, this study generated new knowledge regarding the genetic basis of biotic and abiotic stress responses in white spruce. This new knowledge can now be used to select trees with increased resilience to environmental stress within the framework of genetic improvement programs for conifers.
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