Les analyses transcriptomiques contribuent à la compréhension des fonctions du génome des organismes non modèles comme les conifères, qui ont une importance économique et écologique au Canada. La majorité des études transcriptomiques sur les conifères ont abordé des questions biologiques spécifiques, en se penchant tout particulièrement sur les gènes différentiellement exprimés entre les stades de développement et les conditions biologiques. Ces études sont faites à partir d’un nombre limité de tissus. Notre étude avait des objectifs plus fondamentaux qui étaient d’étudier la structure, la dynamique et l’évolution du transcriptome chez les conifères. Nous avons mené deux études d’expression pour comparer différents tissus (études sur plusieurs tissus), une dont le but était de comparer des espèces et une autre pour analyser la variation temporelle de l’expression de gènes d’un type de tissu au cours d’une saison de croissance. Les données d’expression ont été générées grâce à la méthode d’hybridation utilisant des puces à ADN. Nous avons construit la première puce à oligonucléotide pour les conifères. Comparée aux puces à ADNc utilisées dans d’autres études, notre puce a une plus large couverture du génome avec près de 24 000 gènes de l’épinette blanche (Picea glauca [Moench] Voss.). L’analyse sur plusieurs espèces a montré la conservation des profils d’expression préférentiels aux tissus vasculaires entre des espèces d’épinettes. Nous avons créé la première base de données d’expression tissulaire chez les conifères. Cette base de données, appelée PiceaGenExpress, est issue d’une analyse sur plusieurs tissus qui se base sur des données semi-quantitatives. Pour une autre étude sur plusieurs tissus, nous avons analysé des données quantitatives. Ces analyses ont permis de mettre en évidence l’organisation modulaire du transcriptome et de construire un réseau transcriptionnel du xylème. Dans ce réseau, PgNAC-7 est le gène le mieux connecté et préférentiellement exprimé pendant la formation du bois initial, indiquant ainsi son rôle variable dans le temps. Nos résultats constituent une base des connaissances qui permettent des études sur des sujets indépendants par d’autres auteurs. Nos découvertes sont aussi une base pour le développement de marqueurs pour la sélection génétique des conifères dans une perspective de conservation et d’amélioration. / Transcriptome analyses contribute to the understanding of genome function in non-model organisms such as conifers trees, which are of economic and ecological importance in Canada. Most transcriptome profiling experiments in conifers have addressed specific biological questions, focusing on differential expressed genes between developmental stages or biological conditions and have analysed only a few different tissue types at a time. Our study had more fundamental goals which were to investigate transcriptome structure, dynamics and evolution in conifers. We conducted two gene expression studies comparing different tissues (multi-tissue analysis), as well as an analysis comparing species and another that monitored changes over the course of a growth season within a tissue type. Expression data were generated from microarray hybridizations. We developed the first oligonucleotide microarray in conifers. Compared to the cDNA-based microarrays used in previous studies, it has broader genome coverage with about 24 000 white spruce (Picea glauca [Moench] Voss.) genes. Analysis across species revealed the conservation of vascular tissue preferential expression patterns between spruce species. We built the first gene expression database of tissues in conifers. This database, called PiceaGenExpress, comes from a multi-tissue analysis based on semi-quantitative data. A separate multi-tissue analysis used quantitative data, highlighted the modular organization of transcriptome and, lead to the construction of a xylem transcriptional network. The gene PgNAC-7 was the most connected gene in the network and was preferentially expressed during earlywood formation indicating that its role is temporally variable. Ours results represent a knowledge foundation which has enabled research on several independent topics by other researchers. Our findings are also a basis for the development of genetic selection markers for conifer tree breeding and conservation.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:LAVAL/oai:corpus.ulaval.ca:20.500.11794/26236 |
| Date | 23 April 2018 |
| Creators | Raherison, Solonirina Mahefasoa Elie |
| Contributors | MacKay, John |
| Source Sets | Université Laval |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | thèse de doctorat, COAR1_1::Texte::Thèse::Thèse de doctorat |
| Format | 1 ressource en ligne (xx, 153 pages), application/pdf |
| Rights | http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
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