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Génomique et post-génomique végétale

Génomique et post-génomique végétale. Des programmes de recherche au cœur des problématiques de biotechnologie végétale. Biotechnologies. Transformation de matière première en biens ou services par le moyen d’organismes vivants »

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Génomique et post-génomique végétale

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Presentation Transcript


  1. Génomique et post-génomique végétale Des programmes de recherche au cœur des problématiques de biotechnologie végétale

  2. Biotechnologies • Transformation de matière première en biens ou services par le moyen d’organismes vivants » • Technologies impliquant l’obtention et/ou l’utilisation d’organismes génétiquement modifiés • Développement et utilisation de techniques de cultures in vitro dans différents domaines relatifs au végétal et à l’amélioration variétale» • Développement et application d’outils moléculaires dans différents domaines relatifs à l’agronomie et la médecine

  3. BiotechnologiesDéveloppement et application d’outils moléculaires dans différents domaines relatifs à l’agronomie et la médecine

  4. Objectif affiché : offrir aux semenciers de nouveaux outils d’amélioration, associés à des brevets Développement d’outils « haut débit » Espèces modèles Extension des programmes à d’autres espèces Programmes de génomique végétale Programmes de séquençage

  5. Filières professionnelles Sofiproteol, Unigrains, Limagrain, Euralis, RAGT, Biogemma, Bayer Syngenta, Monsanto Financements publics INRA, CNRS, IRD, ARVALIS Gouvernements US, japonais, chinois, canadien, français, indien.. Qui finance les programmes de génomique ? Génoplante Séquençage du génome du riz

  6. Concrètement • Achevés : Arabidopsis (2000), Riz (2002), Peuplier (2006) • En cours : Tomate, Blé, Colza, Pomme de Terre…

  7. Post-génomique Exploitation des séquences Facteurs génétiques Résistance aux bioagresseurs Caractéristiques agronomiques Qualité des produits Dépôt de brevets

  8. Séquençage Bioinformatique Prédiction in silico (initialement 40 % d’erreurs) EST cDNA complets Annotation fonctionnelle Transcriptomique Prédiction in silico Analyse de mutants Régulations transcriptionnelles Génétique inverse systématique Génétique inverse Génétique classique Collections systématiques de mutants Phénomique Séquençage du génome

  9. Investissement importants en parallèle des programmes de séquençage Génoplante SALK institute RIKEN GABI-KAT Les outils de la génomique fonctionnelle • Transcriptomique • Bioinformatique • Collections de mutants • Phénomique

  10. Exemple du programme Génoplante • Travaux sur le génome de plantes : • maïs, colza, blé, tournesol, pois • Arabidopsis • Outils de génomique • Banques BAC, microsatellites • Développement d’outils bioinformatiques • Outils de génomique fonctionnelle • Plateformes « transcriptome » / « proteome » / « métabolome » • Collections de mutants T-DNA et RNAi • Tilling

  11. Exemple du modèle Arabidopsis

  12. Transcriptomique • Puces à ADN (microarrays) • Technologie privée Affymetrix • Technologie académique CATMA • Principe : • fixer sur un support des fragments d’ADN spécifiques de chaque cDNA • Hybrider un pool d’ARN extrait d’un tissu d’une lignée donnée dans une condition donnée et marqué à l’aide d’un fluorophore • Évaluer pour cet échantillon d’ARN le niveau d’expression de la quasi-intégralité des gènes (dans le cas d’Arabidopsis)

  13. Exemple : expression tissulaire d’un gène codant une proline déshydrogénase

  14. Exemple : régulation par un agent pathogène d’un gène codant une proline déshydrogénase

  15. Transcriptomique • Objectifs : • Comprendre globalement les phénomènes de régulation de l’expression • Disposer d’une banque de données d’informations sur l’expression de chaque gène  fonctions potentielles

  16. Collections de mutants

  17. Nombre important de mutations, mutations ponctuelles Nombre important de mutations, mutations ponctuelles + délétions plus larges Faible nombre de mutations Insertions Extinction de familles de gènes Simple pour les plantes non-modèles Quels mutants ? • Mutagenèse chimique • Mutagenèse par irradiation • Mutagenèse insertionnelle • Perte de fonction • Gain de fonction • RNAi

  18. Génétique classique Sélectionner un processus biologique Générer une population aléatoire de mutants Cribler la population de mutants pour isoler quelques mutants d’intérêt Cartographier et cloner le gène muté

  19. Génétique inverse Générer une collection de mutants Isoler des graines correspondant à la mutation d’un gène donné Tilling « Deleteagene TM » PCR Caractériser le phénotype du mutant

  20. Phénotypage de mutants Parfois phénotype évident (la cause biochimique peut l’être beaucoup moins) Parfois le phénotype du mutant est difficile à identifier

  21. Génétique inverse systématique Caractériser les phénotypes de l’ensemble de la collection pour une condition expérimentale donnée Outils de « phénomique » Générer une collection systématique et non redondante de mutants dont la mutation est caractérisée Génétique inverse Isoler des graines correspondant à la mutation d’un gène donné Caractériser le phénotype du mutant

  22. Phénomique • Des outils en développement… Chaque puit correspond à un mutant différent hormone herbicide

  23. Outils Internet d’exploration des données de génomique

  24. Exemples pour Arabidopsis • Séquences : • Site du National Center for Biotechnology Information (NCBI) • Généralités sur Arabidopsis • TAIR • Transcriptome • eFP Browser • Collections de mutants • SALK Institute • GABI-KAT • INRA Versailles

  25. Identifier l’accession d’un gène correspondant à une enzyme

  26. Numéro du gène sur le chromosome Accession du gène : At3g30775 Arabidopsis thaliana ADN génomique, chromosome 3

  27. Rentrer l’accession du gène

  28. Cliquer sur un (le) locus proposé

  29. Vérifier que la fonction référencée est bien celle attendue

  30. Séquence cDNA contenant l’ORF Séquence génomique Organisation introns-exons Existence de mutants (privilégier la recherche par le moteur de recherche du SALK)

  31. Liens avec des outils bioinformatiques permettant de connaître les résultats de transcriptomique liés au gène en question

  32. eGFP Un exemple d’outil de visualisation de données transcriptomiques chez Arabidopsis thaliana

  33. Autres conditions expérimentales Vérifier que l’accession du gène est correcte

  34. T-DNA express Un outil pour identifier l’existence de mutants T-DNA dans les différentes collections mondiales de graines d’Arabidopsis thaliana

  35. Design d’amorces pour caractériser les mutants T-DNA SIGnALT-DNA

  36. Entrer l’accession du mutant

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