Legrand Jonathan. 2014. Toward a multi-scale understanding of flower development: from auxin networks to dynamic cellular patterns. Lyon : ENS, 249 p. Thèse de doctorat : Sciences de la vie. Biologie moléculaire intégrative et cellulaire : Ecole normale supérieure de Lyon
|
Version publiée
- Anglais
Utilisation soumise à autorisation de l'auteur ou du Cirad. document_575091.pdf Télécharger (71MB) | Prévisualisation |
Encadrement : Boudaoud, Arezki ; Guédon, Yann
Résumé : Dans le domaine de la biologie développementale, un des principaux défis est de comprendre comment des tissus multicellulaires, à l'origine indifférenciés, peuvent engendrer des formes aussi complexes que celles d'une fleur. De part son implication dans l'organogenèse florale, l'auxine est une phytohormone majeure. Nous avons donc déterminé son réseau binaire potentiel, puis y avons appliqué des modèles de clustering de graphes s'appuyant sur les profils de connexion présentés par ces 52 facteurs de transcription (FT). Nous avons ainsi pu identifier trois groupes, proches des groupes biologiques putatifs: les facteurs de réponse à l'auxine activateurs (ARF+), répresseurs (ARF-) et les Aux/IAAs Nous avons détecté l'auto-interaction des ARF+ et des Aux/IAA, ainsi que leur interaction, alors que les ARF- en présentent un nombre restreint. Ainsi, nous proposons un mode de compétition auxine indépendent entre ARF+ et ARFpour la régulation transcriptionelle. Deuxièmement, nous avons modélisé l'influence des séquences de dimérisation des FT sur la structure de l'interactome en utilisant des modèles de mélange Gaussien pour graphes aléatoires. Les groupes obtenus sont proches des précédents, et les paramètres estimés nous ont conduit à conclure que chaque sous-domaine peut jouer un rôle différent en fonction de leur proximité phylogénétique. Enfin, nous sommes passés à l'échelle multi-cellulaire ou, par un graphe spatio-temporel, nous avons modélisé les premiers stades du développement floral d'A. thaliana. Nous avons pu extraire des caractéristiques cellulaires (3D+t) de reconstruction d'imagerie confocale, et avons démontré la possibilité de caractériser l'identité cellulaire en utilisant des méthodes de classification hiérarchique et des arbres de Markov cachés.
Classification Agris : F63 - Physiologie végétale - Reproduction
F62 - Physiologie végétale - Croissance et développement
Champ stratégique Cirad : Hors axes (2014-2018)
Auteurs et affiliations
- Legrand Jonathan, ENS Lyon (FRA)
Source : Cirad - Agritrop (https://agritrop.cirad.fr/575091/)
[ Page générée et mise en cache le 2022-04-22 ]