BASE - Biologie de l’Adaptation et Systèmes en Évolution

 13/12/2022 -  GQE
Modélisation de la variation quantitative et de son évolution, en intégrant les niveaux génétique, moléculaire, génomique, métabolique et environnemental.

Responsable :
Judith Legrand (UPSay)

Nous combinons des approches expérimentales et la modélisation mathématique pour analyser la complexité de la relation génotype-phénotype, ses implications évolutives à différentes échelles et son rôle dans l’adaptation des populations à un environnement changeant.

L’environnement comprend des facteurs abiotiques (ressources, climat) et biotiques (congénères, autres espèces) qui interagissent avec l’organisme tout au long de son cycle de vie. Le phénotype se décline à différents niveaux d’intégration : traits d’histoire de vie, développement, croissance et morphologie, mais aussi moléculaires et métaboliques. Nous développons des modèles mathématiques en génétique quantitative, dynamique des populations, dynamique adaptative et biologie des systèmes pour comprendre comment le phénotype se construit à partir du génome, en interaction avec l’environnement à chaque niveau d’organisation. Nos modèles d’étude favoris sont le maïs (Zea mays mays) et la levure (Saccharomyces cerevisiae).

Rôle des pressions évolutives sur la dynamique de l’adaptation

• Evolution expérimentale

  • Expériences de sélection divergente de Saclay. Depuis 1996, quatre populations de maïs – chacune dérivant d’une lignée pure (F252 ou MBS) –sont sélectionnées sur le plateau de Saclay pour la précocité ou la tardiveté de la date de floraison. Le matériel génétique original produit permet de s’interroger sur les caractères cibles de la sélection, d’étudier la dynamique de la réponse à la sélection et de disposer de lignées de maïs issues d’un même fonds génétique mais différant pour la date de floraison.
    Collaborateurs : Unités Expérimentales INRAE de Saint-Martin-de-Hinx et de Mons-Picardie.

  • Sélection récurrente pour le taux de recombinaison méiotique chez la levure. Les outils originaux de phénotypage à haut-débit du taux de recombinaison et de l’interférence développés dans l’équipe (Raffoux et al, 2018) permettent d’étudier l’évolution du taux de recombinaison à l’intérieur d’une espèce et le lien entre le taux de recombinaison et l’adaptation au stress.
    Collaborateurs : G. Litti.

  • Sélection pour la résistance à la famine chez E. coli. Dans le cadre d’une unité d’enseignement de la licence de Biologie de l’Université Paris-Saclay, nous initions les étudiants à l’évolution en les faisant participer à une expérience d’évolution expérimentale. Une collaboration avec la plate-forme PAPPSO permet de comparer, chaque année, le protéome des souches ancêtres et évoluées.

• Modèles de génétique des populations et de génétique quantitative

  • Dynamique de la réponse à la sélection. Nous avons démontré l’intérêt d’introduire des géniteurs à fort taux de recombinaison dans des programmes de sélection génomique. Par ailleurs, la modélisation mathématique de la réponse à la sélection dans les expériences de Saclay sur le maïs nous ont permis de mettre en évidence les rôles combinés de la dérive et de la sélection pour l’adaptation rapide à un nouvel environnement (thèse A. Desbiez-Piat).

Projets : Itemaize   . ANR Evolrec   , thèses : A. Desbiez-Prat, E. Tourrette, D. Collot.

Plasticité phénotypique, relation génotype-phénotype et variation des traits d’histoire de vie

Les traits d’histoire de vie et les phénotypes d’intérêt comme la productivité ont une hérédité complexe qui émerge du fonctionnement des réseaux de gènes et métaboliques au cours du développement. De plus les interactions avec l’environnement à chaque niveau d’intégration se traduisent par de la plasticité phénotypique. Nous nous intéressons en particulier aux variations génétiques de cette plasticité (interactions génotype x environnement). Nos questions de recherche concernent :

• La floraison et la tolérance à la sécheresse chez le maïs
• Les interactions biotiques (plantes/insectes herbivores chez le maïs et la lutte biologique, plantes/rhizosphère, micro-organismes)
• Les bases moléculaires de l’hétérosis et de la dépression de consanguinité

Nous utilisons et développons pour cela différentes approches :

• La prise en compte de variables environnementales
• La cartographie génétique
• La biologie intégrative
• L’analyse de la régulation de l’abondance des protéines
• La modélisation mathématique à différentes échelles (relation génotype-phenotype, phénologie des plantes et des insectes ravageurs, dynamique de populations, réseaux d’interaction)

Projets : Amaizing   ; Warm Rules   ; Phenofore   ; BASC LutteSesa; ANR HeteroYeast   ; Stat4Plants. Thèses : C. Coton, M. Petrizelli

Dynamique des génomes

Certains caractères comme le taux de recombinaison, la structure des gènes et le régime de reproduction, ont un impact sur la diversité génétique intra-spécifique et sont soumis à la sélection. Nous mobilisons des approches de génomique comparative combinée à des modèles de génétique des populations pour comprendre leur rôle dans l’évolution des génomes.
Principaux collaborateurs: S. Glémin (structure des gènes), R. Mercier, Eric Espagne (recombinaison méiotique), J. Enjalbert, X. Veckemans (régimes de reproduction).

Projets : ANR CO-PATT  

Membres

• Willy Vincent Bienvenut, Chargé de recherche (CNRS), 50% , 50%
• Mélisande Blein-Nicolas, Ingénieure de Recherche (INRAE), 50% , 50%
• Dominique de Vienne, Professeur (UPSay)
• Christine Dillmann, Professeure (Université Paris-Saclay, Faculté des Sciences)
• Matthieu Falque, Ingénieur de Recherche (INRAE), 50% , 50%
• Judith Legrand, Maitre de conférences (UPSay)
• Élodie Marchadier, Maître de conférence (UPSay)
• Xavier Raffoux, Ingénieur d'étude (INRAE), 50% , 50%
• Adrienne Ressayre, Chargée de recherche (INRAE)

Publications

• Falque M. , Bourgais A., Dumas F., De Carvalho M., Diblasi C.. (2024) MiniRead: A simple and inexpensive do‐it‐yourself device for multiple analyses of micro‐organism growth kinetics. Yeast, yea.3932
• Coton C., Dillmann C. , de Vienne D. . (2023) Evolution of enzyme levels in metabolic pathways: A theoretical approach. Part 2. Journal of Theoretical Biology, (558) 111354
• Desbiez-Piat A., Ressayre A. , Marchadier Élodie. , Noly A., Remoue C., Vitte C., Belcram H., Bourgais A., Galic N., Guilloux ML., Tenaillon MI., Dillmann C. . (2023) Pervasive GxE interactions shape adaptive trajectories and the exploration of the phenotypic space in artificial selection experiments. Genetics, (in press) 2023.01.13.523786
• Desbiez-Piat A., Ressayre A. , Marchadier Élodie. , Noly A., Bourgais A., Galic N., Le Guilloux M., Tenaillon MI., Dillmann C. . (2023) The coupling between mutations effects and environment guides the exploration of phenotypic space as evidenced in artificial selection experiments. ,
• Michel E., Masson E., Bubbendorf S., Lapicque L., Nidelet T., Segond D., Guézenec S., Marlin T., Devillers H., Rué O., Onno B., Legrand J. , Sicard D.. (2023) Artisanal and farmer bread making practices differently shape fungal species community composition in French sourdoughs. Peer Community Journal, (3) e11
• Régnier B., Legrand J. , Calatayud PA., Rebaudo F.. (2023) Developmental Differentiations of Major Maize Stemborers Due to Global Warming in Temperate and Tropical Climates. Insects, 1 (14) 51
• Sanane I., Nicolas SD., Bauland C., Marion-Poll F., Noûs C., Legrand J. , Dillmann C. . (2023) Large genetic variability of maize leaf palatability to european corn borer : metabolic insights. ,
• Albert B., Matamoro-Vidal A., Prieu C., Nadot S., Till-Bottraud I., Ressayre A. , Gouyon PH.. (2022) A Review of the Developmental Processes and Selective Pressures Shaping Aperture Pattern in Angiosperms. Plants, 3 (11) 357
• Coton C., Talbot G., Le Louarn M., Dillmann C. , de Vienne D. . (2022) Evolution of enzyme levels in metabolic pathways: A theoretical approach. Part 1. Journal of Theoretical Biology, (538) 111015
• Hsu YM., 2022-09, Mining genetic diversity for tomorrow's agriculture, Theses, Université Paris-Saclay
• Hsu YM., Falque M. , Martin OC.. (2022) Quantitative modelling of fine-scale variations in the Arabidopsis thaliana crossover landscape. Quant Plant Bio., (3) e3
• Plancade S., Marchadier Élodie. , Huet S., Ressayre A. , Noûs C., Dillmann C. . (2021) A new hypothesis-testing model for phyllochron based on a stochastic process - application to analysis of genetic and environment effects in maize. ,
• Régnier B., Legrand J. , Rebaudo F., Brent C.. (2022) Modeling Temperature-Dependent Development Rate in Insects and Implications of Experimental Design. Environmental Entomology, 1 (51) 132-144
• Von Gastrow L., Michel E., Legrand J. , Amelot R., Segond D., Guezenec S., Rué O., Chable V., Goldringer I., Dousset X., Serpolay‐Bessoni E., Taupier‐Letage B., Vindras‐Fouillet C., Onno B., Valence F., Sicard D.. (2023) Microbial community dispersal from wheat grains to sourdoughs: A contribution of participatory research. Molecular Ecology, 10 (32) 2413-2427
• de Vienne D. , Capy P.. (2022) Special issue on “The relationship between genotype and phenotype: new insight into an old question”. Genetica, 3-4 (150) 151-151
• de Vienne D. . (2022) What is a phenotype? History and new developments of the concept. Genetica, 3-4 (150) 153-158
• David O., Le Rouzic A., Dillmann C. . (2021) Optimization of sampling designs for pedigrees and association studies. Biometrics,
• Desbiez-Piat A., Le Rouzic A., Tenaillon MI., Dillmann C. . (2021) Interplay between extreme drift and selection intensities favors the fixation of beneficial mutations in selfing maize populations. Genetics, 2 (219)
• Olvera-Vazquez SG., Alhmedi A., Miñarro M., Shykoff JA., Marchadier Élodie. , Rousselet A., Remoué C., Gardet R., Degrave A., Robert P., Chen X., Porchier J., Giraud T., Vander-Mijnsbrugee K., Raffoux X. , Falque M. , Alins G., Didelot F., Beliën T., Dapena E., Lemarquand A., Cornille A.. (2021) Experimental test for local adaptation of the rosy apple aphid (Dysaphis plantaginea) to its host (Malus domestica) and to its climate in Europe. PCI Ecology, (Pre-registration version)
• Petrizzelli MS., de Vienne D. , Nidelet T., Noûs C., Dillmann C. , Kaleta C.. (2021) Data integration uncovers the metabolic bases of phenotypic variation in yeast. PLoS Comput Biol, 7 (17) e1009157
• Sanané I., Legrand J. , Dillmann C. , Marion-Poll F.. (2021) High-Throughput Feeding Bioassay for Lepidoptera Larvae. J Chem Ecol, 7 (47) 642-652
• Tourrette E., Falque M. , Martin OC.. (2021) Enhancing backcross programs through increased recombination. Genet Sel Evol, 1 (53) 25
• Blein-Nicolas M. , Negro SS., Balliau T., Welcker C., Cabrera-Bosquet L., Nicolas SD., Charcosset A., Zivy M.. (2020) A systems genetics approach reveals environment-dependent associations between SNPs, protein coexpression, and drought-related traits in maize. Genome Res., 11 (30) 1593-1604
• Carrillo-Perdomo E., Vidal A., Kreplak J., Duborjal H., Leveugle M., Duarte J., Desmetz C., Deulvot C., Raffiot B., Marget P., Tayeh N., Pichon JP., Falque M. , Martin OC., Burstin J., Aubert G.. (2020) Development of new genetic resources for faba bean (Vicia faba L.) breeding through the discovery of gene-based SNP markers and the construction of a high-density consensus map. Sci Rep, 1 (10) 6790
• Falque M. , Jebreen K., Paux E., Knaak C., Mezmouk S., Martin OC.. (2020) CNVmap: A Method and Software To Detect and Map Copy Number Variants from Segregation Data. Genetics, 3 (214) 561-576
• Hanemian M., Vasseur F., Marchadier Élodie. , Gilbault E., Bresson J., Gy I., Violle C., Loudet O.. (2020) Natural variation at FLM splicing has pleiotropic effects modulating ecological strategies in Arabidopsis thaliana. Nat Commun, 1 (11) 4140
• Harlé O., Legrand J. , Tesnière C., Pradal M., Mouret JR., Nidelet T., Ohya Y.. (2020) Investigations of the mechanisms of interactions between four non-conventional species with Saccharomyces cerevisiae in oenological conditions. PLoS ONE, 5 (15) e0233285
• Henry V., Saïs F., Inizan O., Marchadier Élodie. , Dibie J., Goelzer A., Fromion V.. (2020) BiPOm: a rule-based ontology to represent and infer molecule knowledge from a biological process-centered viewpoint. BMC Bioinformatics, 1 (21) 327
• Sanane I., Legrand J. , Dillmann C. , Marion-Poll F.. (2020) A semi-automated design for high-throughput Lepidoptera larvae feeding bioassays. bioRxiv, 2020.08.02.232256
• Sanane I., 20 octobre 2020, Composantes de la dynamique de l’interaction entre le maïs et les insectes lépidoptères foreurs de tige, PhD thesis, Université Paris-Saclay
• de Vienne D. , Fiévet JB.. (2020) The Pitfalls of Heterosis Coefficients. Plants, 7 (9) 875
• Bienvenut WV. , 2 décembre 2019, Des débuts de la protéomique à l'acétylation N-terminale des protéines chez les plantes, HDR, Université Paris Saclay
• Jebreen K., Petrizzelli M., Martin OC.. (2019) Probabilities of Multilocus Genotypes in SIB Recombinant Inbred Lines. Front. Genet., (10) 833
• Petrizzelli M., de Vienne D. , Dillmann C. . (2019) Decoupling the Variances of Heterosis and Inbreeding Effects Is Evidenced in Yeast's Life-History and Proteomic Traits. Genetics, 2 (211) 741-756
• Petrizzelli M., 8 juillet 2019, Mathematical modelling and integration of complex biological data: analysis of the heterosis phenomenon in yeas, PhD Thesis, Université Paris-Saclay
• Srisuwan S., Sihachakr D., Martin J., Valles J., Ressayre A. , Brown SC., Siljak-Yakovlev S.. (2019) Change in nuclear DNA content and pollen size with polyploidisation in the sweet potato (Ipomoea batatas, Convolvulaceae) complex. Plant Biol (Stuttg), 2 (21) 237-247
• Termolino P., Falque M. , Aiese Cigliano R., Cremona G., Paparo R., Ederveen A., Martin OC., Consiglio FM., Conicella C.. (2019) Recombination suppression in heterozygotes for a pericentric inversion induces the interchromosomal effect on crossovers in Arabidopsis. Plant J, 6 (100) 1163-1175
• Tourrette E., Bernardo R., Falque M. , Martin OC.. (2019) Assessing by Modeling the Consequences of Increased Recombination in Recurrent Selection of Oryza sativa and Brassica rapa. G3, 12 (9) 4169-4181
• Tourrette E., 25 novembre 2019, Unleashing genetic diversity in breeding by increasing recombination: an in silico study, PhD Thesis, Université de Paris-Diderot
• Urien C., Legrand J. , Montalent P., Casaregola S., Sicard D.. (2019) Fungal Species Diversity in French Bread Sourdoughs Made of Organic Wheat Flour. Front. Microbiol., (10) 201
• Vasseur F., Fouqueau L., de Vienne D. , Nidelet T., Violle C., Weigel D.. (2019) Nonlinear phenotypic variation uncovers the emergence of heterosis in Arabidopsis thaliana. PLoS Biol, 4 (17) e3000214
• Albert B., Ressayre A. , Dillmann C. , Carlson AL., Swanson RJ., Gouyon PH., Dobritsa AA.. (2018) Effect of aperture number on pollen germination, survival and reproductive success in Arabidopsis thaliana. Ann. Bot., 4 (121) 733-740
• Carbonetto B., Ramsayer J., Nidelet T., Legrand J. , Sicard D.. (2018) Bakery yeasts, a new model for studies in ecology and evolution. Yeast, 11 (35) 591-603
• Collot D., Nidelet T., Ramsayer J., Martin OC., Meleard S., Dillmann C. , Sicard D., Legrand J. . (2018) Feedback between environment and traits under selection in a seasonal environment: consequences for experimental evolution. Proceedings. Biological sciences, 1876 (285)
• Fiévet JB., Nidelet T., Dillmann C. , de Vienne D. . (2018) Heterosis Is a Systemic Property Emerging From Non-linear Genotype-Phenotype Relationships: Evidence From in Vitro Genetics and Computer Simulations. Front. Genet., (9)
• Raffoux X. , 2018-06-11 06/11/18, Diversité et déterminisme génétique de la recombinaison méiotique chez Saccharomyces cerevisiae, PhD thesis, Université Paris-Saclay
• Raffoux X. , Bourge M., Dumas F., Martin OC., Falque M. . (2018) High-throughput measurement of recombination rates and genetic interference in Saccharomyces cerevisiae. Yeast, 6 (35) 431-442
• Raffoux X. , Bourge M., Dumas F., Martin OC., Falque M. . (2018) Role of Cis, Trans, and Inbreeding Effects on Meiotic Recombination in Saccharomyces cerevisiae. Genetics, 4 (210) 1213-1226
• Tenaillon MI., Sedikki K., Mollion M., Guilloux ML., Marchadier Élodie. , Ressayre A. , Dillmann C. . (2018) Transcriptomic response to divergent selection for flowering time in maize reveals convergence and key players of the underlying gene regulatory network. bioRxiv, 461947
• Giraud H., Bauland C., Falque M. , Madur D., Combes V., Jamin P., Monteil C., Laborde J., Palaffre C., Gaillard A., Blanchard P., Charcosset A., Moreau L.. (2017) Linkage Analysis and Association Mapping QTL Detection Models for Hybrids Between Multiparental Populations from Two Heterotic Groups: Application to Biomass Production in Maize (Zea mays L.). G3: Genes, Genomes, Genetics, g3.300121.2017
• Henry VJ., Saïs F., Marchadier Élodie. , Dibie J., Goelzer A., Fromion V.. (2017) BiPOm: Biological interlocked Process Ontology for metabolism. How to infer molecule knowledge from biological process?. , np
• Pelé A., Falque M. , Trotoux G., Eber F., Nègre S., Gilet M., Huteau V., Lodé M., Jousseaume T., Dechaumet S., Morice J., Poncet C., Coriton O., Martin OC., Rousseau-Gueutin M., Chèvre AM.. (2017) Amplifying recombination genome-wide and reshaping crossover landscapes in Brassicas. PLoS Genet, 5 (13)
• Sabarly V., Aubron C., Glodt J., Balliau T., Langella O., Chevret D., Rigal O., Bourgais A., Picard B., de Vienne D. , Denamur E., Bouvet O., Dillmann C. . (2016) Interactions between genotype and environment drive the metabolic phenotype within Escherichia coli isolates. Environmental microbiology, 1 (18) 100-17