Sujet qualifiable pour un financement INRA

Date : 16/03/2009

Thesis subject : "Recombinaison méiotique :déterminisme génétique et mécanismes moléculaires et supramoléculaires."

Laboratory 1
INRA
Département Génétique et amélioration des plantes.
Centre Gif sur Yvette
Unité UMR 8120 de génétique végétale
91190 Gif-sur-Yvette
Thesis supervisor 1 : Olivier Martin, HDR (Genetique Quantitative Fondamentale)

Laboratory 2
INRA
Département Génétique et amélioration des plantes.
Centre Versailles
Unité UR 2454
Route de Saint Cyr
78026 Versailles
Thesis supervisor 2 :Raphaël Mercier (Méiose et recombinaison).

Before sending candidature, please contact supervisors :
Olivier Martin 01 69 33 23 36 Cet e-mail est protégé contre les robots collecteurs de mails, votre navigateur doit accepter le Javascript pour le voir
Raphaël Mercier 01 30 83 39 89 Cet e-mail est protégé contre les robots collecteurs de mails, votre navigateur doit accepter le Javascript pour le voir

Profile and subjects
Masters Modélisation, Génétique
Génétique, Biologie intégrative

Summary of project
L'objectif du projet proposé est de mieux comprendre les mécanismes de la recombinaison méiotiques et plus particulièrement la régulation de la formation et de la distribution des crossing-over. Nous proposons d'étudier ces questions dans le cadre d'Arabidopsis, grâce d'une part à un matériel végétal unique, qui nous permettra d'observer la distribution respectives des deux types de crossing-over récemment découvert, et d'autre part en poussant l'analyse des événements de recombinaison par une modélisation quantitative (statistique et physique) de pointe.

Scientific and interdisciplinary stakes
L'objectif du projet proposé est de mieux comprendre les mécanismes de recombinaison méiotiques et plus particulièrement la régulation de la formation des crossing-over (CO). Pour la levure et plus récemment Arabidopsis, plusieurs classes de CO ont été identifiées, l'une sensible à l'interférence génétique, l'autre peu ou pas du tout. Quels sont les déterminants génétiques, pourquoi y a-t-il plusieurs voies, opèrent-elles simultanément, en concurrence, et via quels mécanismes moléculaires et supramoléculaires ? Nous proposons d'étudier ces questions dans le cadre d'Arabidopsis, grâce d'une part à un matériel végétal unique que nous sommes en train de produire a Versailles et d'autre part en poussant l'analyse des événements de recombinaison par une modélisation (statistique et physique) de pointe. Les encadrants travaillent déjà ensemble dans ce mode de coopération, et sont impliqués ensemble dans une ANR en cours et dans une ANR soumise.

Les évènements méiotiques ont été très bien décrits au long du siècle dernier, mais les mécanismes sous-jacents et leur base moléculaire restent encore largement incompris. Même chez la levure Saccharomyces cerevisiae pour laquelle de nombreux gènes essentiels à la méiose ont été isolés, beaucoup d'aspects fonctionnels restent obscurs (Gerton and Hawley, 2005; Page and Hawley, 2003; Zickler and Kleckner, 1999). La formation des CO, outre ses conséquences majeures en termes de génétique, est un élément crucial pour le déroulement de la méiose chez la plupart des organismes. En effet il participe au lien qui relie les paires de chromosomes et qui est indispensable à leur correcte répartition dans les cellules filles. Deux phénomènes caractérisent la formation non aléatoire des CO: Chaque paire de chromosomes subit au moins un CO à chaque méiose, alors que le nombre moyen de CO n'est que de l'ordre de deux par paires. En outre, les CO présents sur un même chromosome tendent à être séparés les uns des autres de façon plus régulière que ne le voudrait une simple répartition aléatoire. Ces deux phénomènes sont respectivement connus sous le nom de "crossing-over obligatoire" et d'interférence. Bien que de nombreux gènes et intermédiaire moléculaires aient été isolés, éclaircissant les déterminants de formation de ces CO, les mécanismes contrôlant leur répartition, et notamment l'interférence, restent énigmatique (Gerton and Hawley, 2005; Page and Hawley, 2003)

L'existence de deux voies de production des crossing-over méiotiques, génétiquement distinguables et possédant des propriétés différentes, a été démontrée chez S. cerevisiae (Hollingsworth and Brill, 2004). La première voie génère des CO interférents (phénomène d'inhibition de formation des crossing-over les uns par les autres de façon «distance-dépendante», conduisant à leur répulsion mutuelle le long des chromosomes), qui sont dits de type I (COI). Cette voie dépend notamment des gènes MER3, ZIP4 et MSH5. La seconde voie génère des CO non-interférents (dits de type II, COII) et dépend du gène MUS81. L'utilisation de ces deux voies est variable d'un organisme à l'autre. Les deux voies cohabitent chez S. cerevisiae, tandis que le nématode C. elegans ne possède que la première et que S. pombe ne possède que la seconde. Il est apparu chez S. cerevisiae que la suppression des crossing-over interférant affecte la recombinaison avec une intensité variable selon les intervalles génétiques qui ont été considérés. Ce résultat suggère qu'il existe une variation -selon la position dans le génome- des contributions respectives des deux voies pour la formation des crossing-over. Ce phénomène pourrait être un paramètre clef dans le contrôle de la répartition des crossing-over le long des chromosomes. Néanmoins, aucune étude n'a déterminé et analysé la répartition des différents types de CO à l'échelle d'un génome. C'est ce que nous proposons d'établir chez Arabidopsis où nous avons précédemment montré (Mercier et al, 2005) l'existence de deux voies de formation de CO, et d'en tirer des contraintes sur les mécanismes de formation des CO.

National and international scientific context
Les études de CO en méiose se concentrent surtout sur leur densité le long du génome et en particulier sur les hotspots. Du coup, les multiples aspects : crossover obligatoire, interférence, ou répartition de CO dans deux voies, sont très peu traités. Ceci s'explique en partie parce que l'étude de l'interférence passe par la production de backcross plutôt que de lignées recombinantes et aussi parce que la découverte de multiples voies est relativement récente. L'équipe de Versailles est donc tout a fait à la pointe de ces questions, étant codécouvreurs de la deuxième voie chez Arabidopsis et ayant un matériel de backcross incomparable dans le monde. De plus elle a des contacts étroits avec des équipes méiose internationales (Schlogelhofer à Vienne, Franklin à Birmingham), et participe au projet européen MeioSys comprenant neuf partenaires dominant la recherche en méiose en Europe. Du côté modélisation, il n'y a que deux études (Openhaven et al 2002, Houseworth and Stahl 2003, aux Etats Unis) analysant des données dans le cadre d'une double voie, donc fort reste à faire. L'équipe du Moulon a fait une telle étude basée sur des données cytologiques de mais, et est maintenant prête à passer aux données Arabidopsis. Les partenaires sont donc bien placés pour faire avancer ces questions et semblent être les seuls équipes expérimentales et théoriques à s'être associées sérieusement pour ce sujet, même quand on considère le niveau international.
L'originalité du projet tient aussi à la collaboration entre partenaires biologistes et modélisateurs (maths, info et physique) ayant un « track-record » de collaboration productive. Le sujet et ses objectifs exigent d'intégrer les connaissances génétiques, cytologiques, et d'incorporer dans un modèle quantitatif des mécanismes moléculaires, supramoléculaires et biophysiques. En biologie des systèmes la description des interactions se cantonne trop souvent à un graphe d'interaction alors qu'ici la dynamique spatio-temporelle joue un rôle qui est biologiquement reconnu (en allant de l'appariement des chromosomes jusqu'au synapsis).

Enjeux d'application
- Enjeux en biologie : Face à une demande mondiale croissante de produit végétaux, à la fois alimentaires et non alimentaires, et d'une nécessité d'adapter les cultures aux conditions locales et aux variations du climat, il est crucial de continuer et d'amplifier l'effort d'amélioration génétique des plantes cultivées. La recombinaison méiotique est au cœur des programmes de sélection. Au cours de la dernière décennie, les connaissances scientifiques sur les mécanismes de recombinaison ont progressé de manière exponentielle, grâce à l'utilisation d'espèces modèles représentant les différents règnes. Arabidopsis thaliana s'est imposée dans ce contexte comme un modèle de choix. Mais les déterminants du nombre et de la répartition des évènements de recombinaison restent très obscurs. Il est pourtant crucial de comprendre, et in fine, de maitriser les déterminismes des sites de recombinaison pour l'amélioration des plantes du XXIème siècle qui se doit de ne plus reposer que sur le seul hasard des sites de recombinaison. Les généticiens vivent actuellement une révolution du fait de l'apparition des techniques de séquençage à haut débit, qui permettent pour la première fois d'accéder directement et de façon globale à l'information génétique. Pour exploiter au mieux ces informations et satisfaire les besoins mondiaux en produits végétaux, la compréhension fondamentale et à plus long terme le contrôle de la recombinaison (position et fréquence) sont des passages obligés.
- Enjeux en math/info : La révolution génomique conduit à des masses de données qui exigent des méthodes de traitement sophistiquées. Les méthodes quantitatives (venant en particulier de la statistique) sont au cœur de l'exploitation de ces données. Cependant, vue la complexité des systèmes biologiques, l'intégration « verticale » oblige à s'appuyer aussi sur la modélisation et sur la simulation numérique qui va de pair. La méiose est un tel système où l'intégration est essentielle car on a de multiples phénomènes moléculaires (recherche de séquences homologues, cassure de l'ADN, invasion de brins...) et supramoléculaires (appariement de chromosomes, formation de bouquets, polymérisation du complexe synaptonemal) qui entrent en jeux. Comprendre ce système exige une modélisation multi-échelles, traitant explicitement tous les acteurs mais aussi la dynamique spatio-temporelle. Les défis ne sont pas uniquement dans les détails mathématiques ou informatiques, les difficultés principales sont dans l'intégration des compétences nécessaires (moléculaires, biophysiques, statistiques et algorithmiques) dans un modèle/outil réaliste, utile et prédictif.

Matériel et données disponibles ou à produire
Lors de différents cribles menés dans le groupe, nous avons isolé des mutants msh5, mer3, zip4 et mus81a, chacun dans deux fonds génétiques différents (Col-0 et WS). Ces séries de mutants nous offrent l'opportunité d'établir les fréquences et distributions respectives des CO dépendant de chacun de ces gènes tout le long du génome. En effet, nous pouvons très facilement générer, par un simple croisement des plantes mutantes et hétérozygotes tout le long du génome (pour tout polymorphisme existant entre Col-0 et WS) et donc étudier la recombinaison, en contexte mutant, dans toutes les régions chromosomiques. Il s'agit d'un matériel unique à ce jour. En pratique, nous allons établir des populations back-cross d'environ 1000 individus pour chacun des mutants mer3, msh5 et mus81a ainsi que pour un témoin sauvage et les génotyper grâce à un set de marqueur SNPlex déjà établi et financé. Cette taille de population et cette densité de marqueurs permettra de caractériser finement les différentes classes de CO, en terme de fréquence, répartition et sensibilité à l'interférence. Nous venons d'obtenir des données partielles (700 plantes mus81, 400 plantes WT) qui sont en cours d'analyse.
En outre, nous avons déposé une demande ANR SingleMeiosis (Coordinateur C. Mézard), qui vise à étudier la distribution des NCO grâce à des technologies de séquençage à haut débit (seule approche possible pour détecter les NCO). Si cette ANR est financée, nous aurons donc aussi des données de conversions géniques chez le sauvage qui pourront alimenter les modèles. Il s'agira alors de comparer la distribution des précurseurs (cassures double brin) à la distribution des CO, avec pour objectif de savoir si les précurseurs s'engagent dans la voie CO (plutôt que non-CO) dépendant de la position dans le génome.

Lab's publications
Macaisne N, Novatchkova M, Peirera L, Vezon D; Jolivet S., Froger N., Chelysheva L., Grelon M., Mercier R*. SHOC1, an XPF endonuclease-related protein, is essential for the formation of class I meiotic crossovers. Curr Biol, 2008 Sep 23;18(18):1432-7.
Vignard J, Siwiec T, Chelysheva L, Vrielynck N, Gonord F, Armstrong SJ, Schlögelhofer P, R. Mercier .The interplay of RecA-related proteins and the MND1-HOP2 complex during meiosis in Arabidopsis thaliana. .PLoS Genet. 2007 Oct 12;3(10):1894-906
M. Falque, R. Mercier, C. Mézard, D. de Vienne and O. C. Martin. Patterns of crossing-over and MLH1 foci density along mouse chromosomes: role of interference and obligate chiasma. Genetics. 2007 Jul;176(3):1453-67
J Drouaud1 , R Mercier1, L Chelysheva , A Bérard , M Falque , O Martin , V Zanni , D Brunel , C Mezard* .Sex-specific crossover distributions and variations in interference level along Arabidopsis thaliana chromosome 4. PLoS Genet. 2007 Jun;3(6)
Mezard C, Vignard J, Drouaud J, Mercier R. The road to crossovers: plants have their say. Trends in Genetics. 2007 Feb;23(2):91-99. Review
Mercier R*, Jolivet S, Vezon D, Huppe E, Chelysheva L, Giovanni M, Nogue F, Doutriaux MP, Horlow C, Grelon M, Mezard C. Two meiotic crossover classes cohabit in Arabidopsis: one is dependent on MER3, whereas the other one is not. Current Biology 2005. 26;15(8):692-701
S. Ciliberti, O.C. Martin and A. Wagner (2007), Robustness can evolve gradually in complex regulatory gene networks with varying topology, PLoS Computational Biology 3(2), e15.
S. Ciliberti, O.C. Martin and A. Wagner (2007), Innovation and robustness in complex regulatory gene networks, PNAS 104, 13591-13596.
C. Saintenac, M. Falque, O.C. Martin, E. Paux, C. Feuillet, P. Sourdille, (2009) Detailed Recombination Studies along Chromosome 3B Provide New Insights on Crossover Distribution in Wheat (Triticum aestivum L.), Genetics 181: 393-403.