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Antibiotic resistance is critical to global health. This thesis examines the relationship between antibiotic resistance and genomic variations in E. coli from wastewater. E. coli is of interest as it causes urinary tract and other infections. Wastewater is a good source because it is a melting pot for E. coli from diverse origins. The research delves into two key aspects: including or excluding antibiotic resistance data and the level of granularity in representing genomic variations. The former is important because there is more genomic data than antibiotic resistance data. Consequently, relying solely on genomic data, this thesis studies positive selection in E. coli to identify mutations and genes favored by evolution. This study demonstrates the preferential selection of known antibiotic resistance genes and mutations, particularly mutations located on functionally important locations of outer membrane porins, and may hence have a direct effect on structure and function. Encouraged by these results, the study was expanded to include antibiotic resistance data and to examine genomic variations at three resolution levels: single mutations, unitigs (genome words) that may contain multiple mutations, and whole coding genome using machine learning classifier models that capture dependencies among multiple mutations and other genomic variations. Representation of single mutations detects well-known resistance mutations as well as potentially novel mechanisms related to biofilm formation and translation. By exploring larger genomic units such as genome words, the analysis confirms the findings from single mutations and additionally uncovers joint mutations in both known and novel genes. Finally, machine learning models, including AI language models, were trained to predict antibiotic resistance based on the whole coding genome. This achieved an accuracy of over 90% in predicting antibiotic resistance when sufficient data were available. Overall, this thesis unveils new antibiotic resistance mechanisms, conducts one of the largest studies of positive selection in E. coli, and stands out as one of the pioneering studies that utilizes AI language models for antibiotic resistance prediction.

京都大学 / 新制・課程博士 / 博士(農学) / 甲第24240号 / 農博第2519号 / 新制||農||1094(附属図書館) / 学位論文||R4||N5411(農学部図書室) / 京都大学大学院農学研究科農学専攻 / (主査)教授 白岩 立彦, 教授 土井 元章, 教授 那須田 周平 / 学位規則第4条第1項該当 / Doctor of Agricultural Science / Kyoto University / DFAM

Plant symbiosis with arbuscular mycorrhizal (AM) fungi provides many benefits for plants, including increased nutrient uptake, drought tolerance, and belowground pathogen resistance. In order to have a better understanding of the genetic architecture of mycorrhizal symbiosis, we conducted a genome-wide association study (GWAS) by phenotyping a diversity panel of cultivated sunflower (Helianthus annuus) for root colonization under inoculation with the AM fungus Rhizophagus intraradices. This mapping panel consists of 261 inbred lines that capture approximately 90% of the genetic diversity present in the cultivated sunflower germplasm. Using a mixed linear model approach with a high-density genetic map, we determined regions of the genome that are likely associated with AM colonization in sunflower. Additionally, we used a ‘core 12' set of twelve diverse lines (representing approximately 50% of the genetic diversity in the cultivated germplasm) to assess the effect that inoculation with AM fungi has on dried shoot biomass and macronutrient uptake. Colonization rate among lines in the mapping panel ranged from 0 to 70% and was not correlated with mycorrhizal growth response, shoot P response, or shoot K response among the core 12 lines. Association mapping yielded three SNPs that were significantly associated with AM colonization rate. These SNPs explained 19.0%, 14.4%, and 27.9% of the variance in three different metrics used to measure the degree of root colonization. Three genes of interest identified from the significant regions that contained these SNPs are potentially related to plant defense. Overall, our data suggests that candidate genes involved in plant defense may affect AM colonization rates within cultivated sunflower, and that these genes have a large effect size.

Rice (Oryza sativa) is the staple food for more than 3.5 billion people worldwide. As the population continues to grow, rice yield will need to increase by 1% every year for the next 30 years to keep up with the growth. In the US, Arkansas accounts for more than 50% of rice production. Over the last 68 years, rice production has continued to grow in Mississippi, placing it in fourth place after Arkansas, Louisiana, and California. Due to increasing rice acreage, regionally and worldwide, the need to develop abiotic stress-tolerant rice has increased. Unfortunately, current rice breeding programs lack genetic diversity, and many traits have been lost through the domestication of cultivated rice. Currently, stressors stemming from the continued effects of climate change continue to impact rice. To counteract the impacts of climate change, research has shifted to evaluating wild and weedy relatives of rice to improve breeding techniques. Weedy rice (Oryza sativa ssp.) is a genetically similar, noxious weed in rice with increased competitive ability. Studies have demonstrated that weedy rice has increased genetic variability and inherent tolerance to abiotic stressors. The aims of this study were to 1) screen a weedy rice mini-germplasm for tolerance to cold, heat, and complete submergence-stress, 2) utilize simple sequence repeat (SSR) markers and single nucleotide polymorphisms to evaluate the genetic diversity of the weedy rice population, and 3) use genome-wide association (GWAS) to identify SNPs associated with candidate genes within the population.

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La Maladie Thrombo-Embolique Veineuse (MTEV) est une maladie dont les facteurs de risque sont à la fois environnementaux et génétiques. Les facteurs de risque génétiques bien établis sont les déficits en anti-thrombine, en protéine S, en protéine C, la mutation du Facteur V de Leiden (FVL), la mutation du Facteur (F) II G20210A, ainsi que le gène ABO dont les allèles A1 et B augmentent le risque de MTEV par rapport aux allèles A2 et O. Alors qu'une part importante de l'héritabilité de la MTEV reste inexpliquée, les études contemporaines se heurtent à un manque de puissance pour découvrir de nouveaux facteurs génétiques dont les effets sont de plus en plus faibles. En vue d'augmenter la puissance de détection de nouveaux gènes de susceptibilité à la MTEV, j'ai recherché les déterminismes génétiques de deux de ses phénotypes intermédiaires : les taux d'activité plasmatique du FVIII et les taux d'antigénémie de sa protéine de transport, le Facteur de von Willebrand (vWF). Dans un premier temps, j'ai réalisé une analyse de liaison des taux de FVIII et de vWF à partir d'un échantillon de cinq grandes familles franco-canadiennes (totalisant 255 personnes) recrutées via un cas de MTEV avec mutation FVL. Quatre régions liées aux taux de FVIII et/ou vWF ont été identifiées. L'une de ces régions correspondait au locus du gène ABO déjà connu pour influencer les taux de FVIII et vWF. La recherche de gènes candidats au sein des autres signaux de liaison s'est effectuée par l'étude in silico d'une analyse d'association pangénomique de la MTEV incluant 419 cas et 1228 témoins. Deux gènes candidats ont été identifiés : STAB2 et BAI3. J'ai ensuite réalisé des études d'associations de cinq polymorphismes de BAI3. L'un d'entre eux était d'une part associé à une élévation des taux de vWF (résultat obtenu dans un échantillon de 108 familles nucléaires en bonne santé et reproduit dans un échantillon de 916 patients non apparentés atteints de MTEV), et d'autre part associé au risque de survenue de MTEV parmi les sujets non porteurs de mutations FVL et FII de deux échantillons cas-témoins (respectivement 916 cas et 801 témoins, et 250 cas et 607 témoins). Quant à STAB2, durant le courant de ma thèse, deux de ces polymorphismes ont été décrits comme associés aux taux de FVIII et vWF au cours d'une vaste étude d'association pangénomique (GWAS) menée par le consortium CHARGE rassemblant 23 600 personnes. Dans un second temps, j'ai réalisé une méta-analyse de trois GWAS des taux de FVIII et vWF. Ces analyses avaient été conduites avec l'échantillon des cinq grandes familles franco-canadiennes et deux échantillons de 972 et 570 patients atteints de MTEV. Elles étaient ajustées sur les polymorphismes du gène ABO permettant de distinguer les allèles A1, A2, B et O, dans l'optique d'augmenter la puissance des analyses en diminuant la variance résiduelle des phénotypes. Aucun polymorphisme n'était associé ni aux taux de vWF ni à ceux de FVIII après prise en compte de la correction de Bonferroni pour tests multiples (p<10-7). Cependant, parmi les onze gènes qui présentaient des polymorphismes associés aux taux de vWF ou de FVIII avec une significativité p<10-5, de manière intéressante se trouvait STAB2. Cette étude a de plus permis de confirmer les associations nouvellement découvertes de polymorphismes situés dans les gènes VWF, STXBP5 et STX2.