BASE - Biologie de l’Adaptation et Systèmes en Évolution

 08/10/2024 -  GQE
Modélisation de la variation quantitative et de son évolution, en intégrant les niveaux génétique, moléculaire, génomique, métabolique et environnemental.

Responsable :
Judith Legrand (UPSay)

Nos recherches visent à comprendre la dynamique d’adaptation et l’évolution des traits d’histoire de vie des populations à différentes échelles biologiques. Les projets qui y sont associés sont structurés autour de trois grands thèmes : la relation génotype-phénotype à différents niveaux d’intégration phénotypique, la dynamique de l’adaptation à différentes échelles de temps, les interactions entre génotypes et environnements biotiques et abiotiques (GxE). Pour mener ces recherches, nous utilisons des approches expérimentales (au champ, en serre, au laboratoire) mais aussi des approches de modélisation mathématique. Bien que la plupart de nos projets portent sur le maïs et la levure, nous travaillons sur d’autres modèles biologiques lorsqu’ils sont plus appropriés pour répondre aux questions scientifiques compte tenu des contraintes techniques et de l’état des connaissances.

Illustration des thématiques de l'équipe

Thème 1. La relation génotype-phénotype à différents niveaux d’intégration phénotypique

La compréhension de la relation génotype-phénotype (GP) est une question centrale en biologie évolutive et en sélection végétale/animale. La complexité de cette relation est due aux processus non linéaires en cause, que nous étudions dans le cadre de trois projets :

  • les bases de l’hétérosis, une propriété émergente de la complexité de la relation GP
  • les bases métaboliques de la variation phénotypique chez la levure ou les plantes cultivées comme le maïs
  • la dynamique évolutive des niveaux d’enzymes dans les voies métaboliques Les approches utilisées combinent l’intégration de données omiques, la modélisation mathématique et des simulations informatiques.

Projets associés :

  • HeteroYeast (ANR)   , Metaflux (Plant2Pro)
  • Thèses en cours et soutenues récemment : Maela Semery, Yacine Djabali (2023), Charlotte Coton (2021), Marianyela Petrizzelli (2019)

Thème 2. Dynamique de l’adaptation

Pour comprendre la dynamique de l’adaptation, nous étudions des processus évolutifs à court ou à long terme. Pour aborder ces questions, nous utilisons notamment des approches d’évolution expérimentale et des approches théoriques. Cette combinaison d’approches permet d’étudier comment les différentes échelles du vivant - des mécanismes moléculaires aux populations- interagissent pour former la dynamique d’adaptation.

Nos principaux modèles d’études :

  • l’évolution du taux de recombinaison et son rôle dans la dynamique de l’adaptation
  • les conséquences évolutives des systèmes de reproduction sexués versus non sexués
  • la réponse à la sélection sur le temps de floraison chez le maïs
  • la survie à une longue phase stationnaire chez Escherichia coli dans le cadre d’une unité d’enseignement de première année de licence

Projets associés :

Thème 3. Interactions génotype-environnement

Dans le contexte des changements globaux, une meilleure compréhension des bases génétiques de l’adaptation et des interactions GxE est cruciale. Nous étudions la diversité génétique et phénotypique intraspécifique de nos modèles biologiques (plantes, micro-organismes) en relation avec les variations de l’environnement. La réponse des phénotypes aux variations environnementales est observée à différentes échelles, des caractères moléculaires aux caractères intégrés. Nous nous intéressons aux variations de l’environnement abiotique, notamment la sécheresse, et aux variations de l’environnement biotique, notamment la pression de ravageurs ou de l’environnement rhizosphérique.

Nos principaux modèles d’études :

  • la diversité de la réponse des plantes (maïs, fruitiers) aux variables climatiques à différentes échelles du vivant
  • l’adaptation des espèces à leurs environnements via l’identification d’associations genotype-environnement
  • les interactions des plantes avec leur environnement biotique (insectes ravageurs, adventices, champignons pathogènes, communautés microbiennes de la rhizosphère, oiseaux déprédateurs des cultures…)

Projets associés :

Membres

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. DOI.org (Crossref),
  • 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. bioRxiv,
  • 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. DOI.org (Crossref),
  • 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
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  • 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)
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  • 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?. HAL Archives Ouvertes, 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
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