Dans cette these, nous identifions le réseau de régulation de gènes (RRG) agissant en aval de CROWN ROOTLESS1 (CRL1) et impliqué dans la formation des racines coronaires (RC) chez le riz, en vue d’identifier des gènes candidats pour moduler l’architecture du système racinaire (ASR) du riz et du maïs. Pour ce faire, nous avons généré une série temporelle transcriptomique, et l’avons utilisée pour inférer le RRG en jeu durant 45 heures après l’induction de CRL1, un intervalle couvrant les étapes précoces de l’initiation des RC. Nous avons partiellement validé ce réseau en utilisant des bases de données de prédiction de sites de liaison de facteurs de transcription, ainsi que la littérature décrivant des interactions connues. A partir de ce réseau validé, nous avons identifié une cascade de régulation reliant des gènes impliqués dans l’initiation des RC à d’autres genes impliqués dans le patterning et la maintenance des primordia de RC, et testé cette cascade par des essais de transactivation en protoplastes. Les résultats obtenus ont globalement confirmé la cascade prédite, ce qui démontre l’utilité des approches de biologie des systèmes pour mieux comprendre les mécanismes impliqués dans le développement des RC. Un autre jeu de données transcriptomique a été obtenu par microdissection laser des primordia de RC à trois stades développementaux. L’analyse différentielle par rapport au tissu cortical adjacent révèle la regulation transcriptionnelle en jeu après l’initiation des RC et l’organisation des primordia. A partir d’une analyse croisée entre données de la série temporelle, données issues de microdissection, autres listes de gènes publiées en lien au développement racinaire chez le riz, analyse formelle du RRG et curation de la littérature, nous avons établi quatre classements en fonction de différentes stratégies de pondération, et identifié les gènes les plus importants du RRG. A partir de ce méta-classement, deux gènes candidats ont été identifies. Leur impact sur la formation des RC et l’ASR sera étudiée au travers de la génération de lignées de surexpression ou knock-out, chez le maïs et le riz. / In this thesis, we aimed at identifying the gene regulatory network (GRN) acting downstream of CRL1 and involved in the formation of crown root (CR) primordia in rice. We used this information to identify candidate genes to modulate root system architecture of rice and maize. To do so, we generated a time-series transcriptomic dataset that was used to infer the GRN at play during the 45 hour following CRL1 induction, covering early steps of CR primordia formation. This network was partially validated using a database describing predicted transcription factor (TF) target genes and literature on available regulatory interactions. From this, a regulatory cascade linking genes involved in CR initiation to genes involved in CR primordia patterning and maintenance was proposed and tested using transient protoplast transactivation assays. Obtained data mostly confirmed the predicted regulatory cascade demonstrating the usefulness of systems biology approaches to better understand the mechanisms involved in CR development. Another transcriptomic dataset obtained from laser capture microdissection of CR primordia at three later developmental stages analysed against adjacent stem cortex tissue, provided insight to the transcriptional regulation occurring after CR initiation and primordia organization. From cross-analysis between time series and microdissected primordia transcriptomic data set, other published gene lists related to root development in rice, formal GRN analysis and literature curation, we computed four rankings according to different scoring strategies to identify the most important genes in the GRN. From this meta-ranking, two candidate genes were identified. Their impact on CR formation and root system architecture will be further studied via the generation of over- or down-expressing lines in maize and rice.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2018MONTG028 |
| Date | 12 October 2018 |
| Creators | Lavarenne, Jérémy |
| Contributors | Montpellier, Gantet, Pascal |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | English |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
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