Implication des miRNA dans les interactions plantes – rhizomicrobiome : Automatisation de la recherche et l’identification fonctionnelle de gènes cibles bactériens

Type de poste
Niveau d'étude minimal
Dates
Durée du poste
Contrat renouvelable
Contrat non renouvelable
Date de prise de fonction
Date de fin de validité de l'annonce
Localisation
Nom de la structure d'accueil
Adresse

Université de Rennes 1, Campus de Beaulieu
35042 Rennes
France

Contacts
Abdelhak El Aamrani
Cécile Monard
Emmanuelle Becker
Olivier Dameron
Email du/des contacts
abdelhak.el-amrani@univ-rennes1.fr
cecile.monard@univ-rennes1.fr
emmanuelle.becker@univ-rennes1.fr
olivier.dameron@univ-rennes1.fr
Description

Stage de Master 2 - 6 mois

Les animaux et les plantes sont associés à une grande diversité de microorganismes, formant ainsi une entité indissociable appelée holobionte. Cette observation a conduit à l’émergence du concept d’«évolution hologénomique», selon lequel l’hologénome (génome combiné de l’hôte et de son microbiote) constitue une unité évolutive et adaptative (Theis et al., 2016). Cette théorie offre une opportunité rare pour étudier les mécanismes adaptatifs dans un cadre global et concret. Dans cette optique, en se basant sur l’importance des microARNs dans la régulation des processus biologiques nous proposons d’explorer le rôle qu’ils pourraient jouer dans le fonctionnement de l’holobionte.
Les plantes et leurs communautés microbiennes associées constituent donc un holobionte dont le fonctionnement n’est pas encore élucidé. Dans les écosystèmes naturels les plantes sont notamment en interaction étroite avec les microorganismes du sol au sein de leur rhizosphère, ceux-ci constituant leur rhizomicrobiome. Jusqu’à présent seules les communications chimiques basées sur la libération d’exsudats racinaires par les plantes ou encore sur la production d’hormones de croissance végétale par les microorganismes du sol ont été décrites (Venturi and Keel, 2016). Avec la découverte des microARNs (miARNs) dans les années 1990, de nouvelles voies d’interaction plante-rhizomicrobiome sont envisageables. En effet, il s’agit de petits ARNs non codants d’une vingtaine de paires de bases, capable de d’étiqueter des ARNm cibles et ainsi contrôler leur expression. Ils sont donc considérés comme des régulateurs fondamentaux des processus biologiques (Lau et al., 2001; Lee et al., 1993). Les plantes produisent une grande diversité de miARNs ayant des rôles majeurs dans leur croissance et leur développement ainsi que dans leur réponse au stress et aux pathogènes (Zhang et al., 2006). A l’heure actuelle, on dispose d’une bibliographie abondante témoignant de l’échange de miARNs dans les processus d’interaction hôte-symbionte ou hôte-parasite (e.g. Maudet et al., 2014; Weiberg and Jin, 2015; Williams et al., 2017). Néanmoins, déterminer (1) dans quelle mesure et (2) selon quel(s) processus les miARNs secrétés par les plantes interviennent dans les interactions d’une plante sur son rhizomicrobiome demeurre une question ouverte.
Des travaux précédents dans le laboratoire d’accueil ont montré la sécrétion de microRNAs dans la rhizosphere de deux plantes modèles phylogénétiquement éloignées Arabidopsis thaliana et Brachypodium distachyon, par une approche de type RNAseq. Nous faisons donc l’hypothèse que le microbiome de la rhizosphère est également régulé par des miRNAs de plantes. L’objectif de ce stage est d’explorer l’idée d’une implication de ces miARNs dans ces processus d’interaction plantes-rhizomicrobiome en recherchant des gènes bactériens cibles de ces miRNAs, et identifier les fonctions potentiellement régulées.

A la suite d’une analyse bibliographique sur les outils bioinformatiques pertinents à appliquer dans le cadre de ce travail, les principales étapes du stage seront de :
(i) réaliser des recherches de gènes cibles candidats du rhizomicrobiome. (e.g. RefSoil database ; Choi et al., 2016) à partir des miARNs identifiés chez l’une ou l’autre des deux plantes d’intérêt ;
(ii) ‘mapper’ les régions de reconnaissance des ARNm bactériens par les microRNAs afin d’identifier les zones ciblées à l’échelle des opérons bactériens;
(iii) déterminer les catégories fonctionnelles de chacun des gènes cibles et les voies métaboliques dans lesquelles ils interviennent. Cette étape aboutira à un ensemble de couples (gène – annotation) éventuellement complétées par des métadonnées ;
(iv) Etudier s’il existe au sein des ensembles produits par les étapes (i) et (iii) des sous-ensembles de miARNs et/ou des sous-ensembles de gènes intervenant dans les mêmes processus ou dans des processus complémentaires.

Ce stage entre dans le cadre d’un projet financé par la Mission pour les Initiatives Transverses et Interdisciplinaires (MITI) du CNRS en collaboration étroite entre l’UMR ECOBIO (Abdelhak El Amrani et Cécile Monard) et l’IRISA (Emmanuelle Becker et Olivier Dameron) sur le campus de Beaulieu. La/le candidat×e devra manifester un intérêt pour les nouvelles approches d’analyse de corégulation de génomes, le développement d’outils bioinformatiques, et la manipulation de banques de données publiques.
Afin de mener ces missions, nous recherchons un×e étudiant×e ayant des compétences en développement de logiciel, en interrogation de base de données publiques et en analyse fonctionnelle, et présentant un intérêt pour l’étude de l’holobionte.

Choi, J., Yang, F., Stepanauskas, R., Cardenas, E., Garoutte, A., Williams, R., Flater, J., Tiedje, J.M., Hofmockel, K.S., Gelder, B., Howe, A., 2016. Strategies to improve reference databases for soil microbiomes. ISME J. 11, 829–834.
Lau, N.C., Lim, L.P., Weinstein, E.G., Bartel, D.P., 2001. An Abundant Class of Tiny RNAs with Probable Regulatory Roles in Caenorhabditis elegans. Science (80-. ). 294, 858–862.
Lee, R.C., Feinbaum, R.L., Ambros, V., 1993. The C. elegans heterochronic gene lin-4 encodes small RNAs with antisense complementarity to lin-14. Cell 75, 843–54.
Maudet, C., Mano, M., Eulalio, A., 2014. MicroRNAs in the interaction between host and bacterial pathogens. FEBS Lett. 588, 4140–4147.
Theis, K.R., Dheilly, N.M., Klassen, J.L., Brucker, R.M., Baines, J.F., Bosch, T.C.G., Cryan, J.F., Gilbert, S.F., Goodnight, C.J., Lloyd, E.A., Sapp, J., Vandenkoornhuyse, P., Zilber-Rosenberg, I., Rosenberg, E., Bordenstein, S.R., 2016. Getting the Hologenome Concept Right: an Eco-Evolutionary Framework for Hosts and Their Microbiomes. mSystems 1, 1–6.
Venturi, V., Keel, C., 2016. Signaling in the Rhizosphere. Trends Plant Sci. 21, 187–198.
Weiberg, A., Jin, H., 2015. Small RNAs — the secret agents in the plant–pathogen interactions. Curr. Opin. Plant Biol. 26, 87–94.
Williams, M.R., Stedtfeld, R.D., Tiedje, J.M., Hashsham, S.A., 2017. MicroRNAs-Based Inter-Domain Communication between the Host and Members of the Gut Microbiome. Front. Microbiol. 8, 1896.
Zhang, B., Pan, X., Cobb, G.P., Anderson, T.A., 2006. Plant microRNA: A small regulatory molecule with big impact. Dev. Biol. 289, 3–16.

Equipe adhérente personne morale SFBI
Equipe Non adhérente