Décryptage des mécanismes de reprogrammation moléculaire chez les plantes lors de l'interaction avec des agents biotiques à l'aide de l'intégration multi-omique et de l'intelligence artificielle.

En présentiel ou via Zoom :

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Composition du jury :

Président/te du jury :

• Prof. Elisabeth Pecou Université Cote D’Azur, France Examinatrice et Présidente

Rapporteurs/trices :

• Prof. Kristina Gruden University of Ljubljana, Slovenia
• Dr. Pierre Larmande University of Montpellier, UMR DIADE, IRD, France
• Prof. Nunzio D’Agostino University of Naples “Federico II”, Italy

Examinateurs/trices :

• Dr. Gabriel Krouk Institut for plant science of Montpellier, France
• Dr. Sylvain Raffaele University of Toulouse, LIPME France

INVITEE :

• Dr. Daphne Ezer University of York, England

Résumé :

Les plantes vivent dans un environnement en constante évolution qui peut être défavorable, voire hostile. Elles ont donc développé une grande plasticité phénotypique qui comprend des réponses rapides à des facteurs environnementaux agressifs et des adaptations à des environnements changeants. Dans le cas des bio-agresseurs, les interactions sont basées sur un dialogue moléculaire entre le pathogène et son hôte. En effet, les plantes et les ravageurs sont engagés dans une course aux armements où les plantes ont développé des stratagèmes pour détecter les bio-agresseurs tandis que ces derniers ont mis au point des mécanismes pour contourner le système immunitaire de l'hôte. Les agents pathogènes modulent la réponse immunitaire, la signalisation cellulaire, le métabolisme ou même la croissance de la plante en agissant directement sur sa régulation transcriptomique. Cette modulation de l'expression des gènes repose sur la sécrétion par le parasite de protéines pathogènes spécifiques, appelées protéines effectrices. Au cours de l'infection, les protéines pathogènes jouent un rôle crucial dans le recâblage de multiples processus biochimiques se déroulant dans l'hôte, ce qui permet en fin de compte la progression de l'infection. Des travaux récents ont montré que des effecteurs de ravageurs éloignés dans l'évolution interagissent avec les mêmes cibles dans la plante hôte. Alors que les cibles spécifiques des effecteurs sont recherchées depuis longtemps, l'étude des mécanismes conservés non spécifiques peut s'avérer prometteuse pour une vision plus large de l'interaction. En contrepartie, les hôtes utilisent leur machinerie protéique pour déclencher des mécanismes de défense contre l'agent pathogène. Il est donc primordial de caractériser le réseau global d'interactions plante-pathogène afin de mieux comprendre les processus biologiques qui régulent l'infection des plantes. Pour étudier ces interactions, la plupart des publications disponibles se concentrent sur les mécanismes de réponse de la plante et ne prennent pas en compte l'organisme nuisible, ou au contraire se basent sur les agents pathogènes mais négligent la physiologie de la plante. Dans les deux cas, ces études se limitent à l'examen d'un seul ou de très peu de gènes ou de protéines. Par conséquent, il manque toujours une vue d'ensemble des processus biologiques concernés. Bien qu'elles soient très instructives, ces interactions prises individuellement ne donnent qu'une image partielle et incomplète du système. Dans mon projet de recherche, je propose de combler cette lacune en reconstruisant des modèles intégrés et complets d'interactions plante-pathogène dans une perspective de biologie systémique. Nous nous sommes d'abord concentrés sur A. thaliana et la tomate (S. lycopersicum), deux plantes bien étudiées à l'Institut Sophia Agrobiotech, et sur des parents de l'arachide du genre Arachis, en tirant parti de la collaboration avec l'EMBRAPA au Brésil. Plusieurs données omiques sont disponibles pour ces plantes lors de l'infection par de multiples pathogènes. Nous avons développé un nouveau modèle pour intégrer les données multi-transcriptomiques, appelé HIVE, et reconstruire le réseau global d'interactions avec un nouveau modèle de graphe de connaissances appelé TomTom. L'application de ces modèles à trois systèmes phytopathologiques a permis de caractériser les mécanismes moléculaires spécifiques et/ou partagés qui sont engagés par les plantes et les pathogènes lors de différentes attaques. En nous appuyant sur POMOdORO, une vaste collection de plus de 2000 données omiques issues de la littérature que nous sommes en train de développer, nous étendrons ces cadres originaux en fournissant quatre nouveaux modèles basés sur des autoencodeurs variationnels et des modèles de réseaux neuronaux physiquement informés, en collaboration avec le Dr. Regis Duvigneau à l'Inria Sophia-Antipolis et le Dr. Lorenzo Sala à l'INRAE de Jouy-en-Josas. Ces modèles seront utilisés pour analyser des collections multi-omiques de plusieurs plantes lors de l'interaction avec des agents biotiques afin d'extraire la signature moléculaire la plus informative. Pour étudier la relation moléculaire, nous utiliserons deux approches basées sur les réseaux : une approche hybride basée sur les connaissances et les données en collaboration avec le Dr. Dugourd de l'Université de Heidelberg et une nouvelle stratégie purement basée sur les données. L'analyse des réseaux inférés sera réalisée en adaptant et en mettant en oeuvre de nouveaux cadres théoriques dans le contexte de l'analyse topologique des données en collaboration avec le Dr. Carriere à l'Inria Sophia-Antipolis. Nous identifierons les hubs potentiels et les voies déséquilibrées au cours de l'infection qui sont spécifiques à l'agent pathogène et/ou des mécanismes de réponse partagés. L'ensemble de ce projet fournira les boîtes à outils moléculaires nécessaires pour caractériser et prédire la sensibilité ou la résistance des plantes aux maladies. Ce projet permettra de comprendre pleinement la complexité des mécanismes d'immunité des plantes et d'établir un cadre de modélisation qui pourra être appliqué à d'autres systèmes pathologiques. Enfin, ce projet fournira la base pour le développement de nouvelles stratégies de contrôle multi-pathogènes, plus durables et respectueuses de l'environnement.

Mots-clés: Décryptage des mécanismes de reprogrammation moléculaire chez les plantes