Intégration multi-omique pour prédire la croissance et le turnover des protéines des fruits en développement
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fr
Thèses de doctorat
Doctoral school
École doctorale Sciences de la vie et de la santé (Talence, Gironde ; 1993-....)Abstract
Pour lever les verrous liés à l’amélioration des productions végétales, une meilleure compréhension des mécanismes de développement des fruits est essentielle, avec le métabolisme des protéines au coeur des processus. Les ...Read more >
Pour lever les verrous liés à l’amélioration des productions végétales, une meilleure compréhension des mécanismes de développement des fruits est essentielle, avec le métabolisme des protéines au coeur des processus. Les récents travaux sur le turnover des protéines de tomate ont mis en évidence l’importance de la synthèse protéique dans les traits métaboliques et physiologiques.Des résultats récents du laboratoire montrent également que les protéines jouent un rôle clé dans la croissance des fruits, permettant de bien prédire la vitesse relative de croissance (RGR) sur un panel de neuf espèces. Dans ce cadre, ce travail de thèse vise à étudier la stabilité des protéines d’un panel de dix espèces de fruits charnus, choisies pour leur diversité génétique et leurs caractéristiques contrastées, telles que la durée de développement variant de 30 à plus de 200 jours. L’objectif est de dégager des propriétés génériques et spécifiques au cours de la croissance. Des données multi-omiques (transcriptomique,protéomique, métabolomique) ont été acquises à dix stades de développement, toutes exprimées en quantification absolue. Nous avons d’abord comparé les données physiologiques de croissance avec les vitesses de développement des fruits et les flux métaboliques modélisés. Cela a souligné l’importance du métabolisme de l’azote, notamment des protéines, dans le compromis croissance-défense.Ensuite, les données transcriptomiques ont été explorées pour prédire les caractéristiques du développement des fruits (croissance, RGR, teneur en protéines). Les modèles linéaires généralisés ont montré des prédictions fiables, mettant en lumière le rôle central des protéines et des composés pariétaux dans la croissance des fruits. Le chapitre suivant décrit les données protéomiques comparatives sur les mêmes échantillons du panel de neuf espèces. L’analyse des protéines issues de gènes orthologues multi-espèces révèle des fonctions biologiques clés partagées, incluant des rôles dans la maturation, la régulation du métabolisme énergétique et la synthèse/dégradation des protéines. , la dernière partie compare les turnovers protéiques calculés à partir des données transcriptomiques et protéomiques. Les constantes de synthèse sont relativement stables entre espèces, tandis que les constantes de dégradation varient selon la durée de développement, avec des protéines plus stables chez les fruits à développement lent (arbres) par rapport aux fruits à développement rapide(herbacés). L’analyse des orthogroupes montre que la stabilité des protéines dépend de leur fonction,les protéines impliquées dans des processus essentiels, comme la traduction, étant plus stables que celles ayant des fonctions régulatrices, comme la réponse au stress. Ces résultats ouvrent des perspectives pour utiliser des techniques avancées, telles que le deep learning, pour prédire la durée de vie des protéines à partir de leurs séquences.Read less <
English Abstract
To overcome barriers related to improving plant production, a better understanding ofthe mechanisms underlying fruit development is essential, with protein metabolism at the core ofthese processes. Recent studies on protein ...Read more >
To overcome barriers related to improving plant production, a better understanding ofthe mechanisms underlying fruit development is essential, with protein metabolism at the core ofthese processes. Recent studies on protein turnover in tomato have highlighted the importance ofprotein synthesis in metabolic and physiological traits. Recent results from the laboratory also showthat proteins play a key role in fruit growth, allowing for a good prediction of the relative growthrate (RGR) in a panel of nine species.In this context, this thesis aims to study the stability of proteins in a panel of ten fleshy fruit species,selected for their genetic diversity and contrasting characteristics, such as the development duration,ranging from 30 to over 200 days. The objective is to identify generic and specific propertiesduring growth. Multi-omics data (transcriptomics, proteomics, metabolomics) were acquired at tenstages of development, all expressed in absolute quantification.We first compared the physiological growth data with fruit development rates and metabolic fluxesestimated by modeling. This highlighted the importance of nitrogen metabolism, particularly proteins,in the growth-defense trade-off.Next, transcriptomic data were explored to predict fruit development characteristics (growth, RGR,total protein content). Generalized linear models showed reliable predictions, highlighting the centralrole of proteins and cell wall compounds in fruit growth.The following chapter describes the comparative proteomic data obtained from the same samplesof the nine fruit species. The analysis of proteins derived from multi-species orthologous genes revealskey biological functions shared between species, including roles in fruit maturation, energymetabolism regulation, and protein synthesis and degradation.Finally, the last part compares protein turnovers calculated from transcriptomic and proteomic data.The synthesis rates are relatively stable across species, while the degradation rates vary accordingto the development duration, with more stable proteins in slow-developing fruits (trees) comparedto fast-developing fruits (herbaceous plants). The analysis of orthogroups shows that protein stabilitydepends on their function, with proteins involved in essential processes being more stable thanthose with regulatory functions, such as stress response. These results open up prospects for usingadvanced techniques, such as deep learning, to predict protein lifespan based on their sequences.Read less <
Keywords
Modélisation
Protéomique
Turnover des protéines
Transcriptomique
English Keywords
Modelling
Proteomics
Protein turnover
Transcriptomic
Origin
Hal importedCollections