DUT / M1 : Rôle des petits ARNs non codants lors de la multiplication in vitro du palmier à huile: Annotation automatique des cibles clivées par les petits ARNs

Type de poste
Niveau d'étude minimal
Dates
Durée du poste
Contrat renouvelable
Contrat non renouvelable
Détails de renouvellement
Durée et date du stage à adapter en fonction de la formation
Date de prise de fonction
Date de fin de validité de l'annonce
Localisation
Nom de la structure d'accueil
Adresse

avenue Agropolis
34398 Montpellier 5
France

Contacts
Estelle Jaligot
Julie Leclercq
Marilyne Summo
David Lopez
Email du/des contacts
estelle.jaligot@cirad.fr
julie.leclercq@cirad.fr
marilyne.summo@cirad.fr
david.lopez@cirad.fr
Description

Contexte

Les petits ARNs non codants (sRNAs) regroupent différentes classes de ribonucléotides de petite taille (généralement <30 nucl: micro-ARNs et petits ARNs interférents) intervenant dans la régulation de l'expression des gènes. Ils reconnaissent leurs cibles (ARN messagers, ADN génomique) par complémentarité de séquence. Les régulations de l'expression des gènes peuvent avoir lieu au moment de la transcription (régulation transcriptionelle) ou après la transcription (régulation post-transcriptionnelle). Chez les plantes, les sRNAs interviennent dans des voies impliquées dans la régulation des processus de développement ainsi que dans les réponses aux stress biotiques et abiotiques  [1, 2] . Ils participent également à maintenir les Eléments Transposables (ETs) dans un état de répression épigénétique constant, et à rétablir cette répression lorsqu'elle est temporairement levée à la suite d'un stress  [3, 4] . Afin d'étudier le rôle des sRNAs dans le contexte de la variation somaclonale mantled du palmier à huile, dont l'origine épigénétique est bien documentée  [5] , nous avons entrepris de séquencer les différentes populations de petits ARNs (sRNA-ome) exprimées dans les suspensions embryogènes multipliées in vitro. Parmi elles, nous avons procédé à la classification et l'annotation des microARNs (miRNAs), celle des ARN interférents (siRNAs) ciblant les ETs étant à compléter. Si aucune altération dans la distribution globale des miRNAs n'a été observée, l'analyse individuelle de leur expression montre que plusieurs d'entre eux sont différentiellement exprimés en fonction de la variation somaclonale. Les données de séquençage haut-débit de l'ensemble des produits du clivage des transcrits par les petits ARNs (ou degradome sequencing)  [6] présents dans les suspensions embryogènes de palmier à huile ont été analysées avec PARESnip  [7] , utilisant en complément des données de transcriptome et de sRNA-ome déjà disponibles. Les fichiers de sortie ne sont pas directement exploitables par les biologistes et nécessitent la mise en place d'un workflow d'annotation fonctionnelle automatique afin de comparer les processus biologiques, cellulaires et moléculaires qui sont sous le contrôle post-transcriptionnel par les petits ARNs.

Sujet de stage

Le stage s'appuiera sur les sorties du pipeline d'analyse de PARESnip2 contenant l'ensemble des produits du clivage des transcrits par les petits ARNs présents dans les suspensions embryogènes de palmier à huile. Il s'agira de formater ces données en y associant des annotations. L'annotation fonctionnelle et la classification par ontologie des gènes (Gene Ontology, GO) des transcrits se fera à l'aide de l'outil InterProScan. Elles seront suivies d’une analyse comparée d'enrichissement en termes GO correspondant à des fonctions d'intérêt (par ex. contrôle du processus d'embryogenèse, divisions cellulaires, régulations épigénétiques), en fonction du phénotype clonal et de la durée de multiplication. Plusieurs outils seront testés comme PANTHER, BiNGO, GOrilla ou Ontologizer. L'automatisation des analyses sera à développer pour intégrer les outils sélectionnés dans le gestionnaire de workflows Galaxy.

Pour atteindre cet objectif, vous aurez les missions suivantes:

 Formater les fichiers des données de sortie du pipeline PARESnip2 en y rajoutant des éléments d'annotation et des métadonnées contenus dans d'autres types de fichiers

 Faire l'annotation fonctionnelle des cibles, en fonction du temps et du type de culture cellulaire

 Traitement statistique des enrichissements et comparaison des résultats

 Traçabilité des données dans un Plan de Gestion des Données (PGD)

 Intégration des outils sélectionnés dans le gestionnaire de workflows Galaxy

 

Profil recherché

DUT ou Master 1 en bioinformatique (en cours). Maitrise de l'environnement UNIX/Linux. Programmation script Perl / Python. Utilisation d'un cluster de calcul (SGE).

 

Contact

Estelle Jaligot (responsable du projet) Cirad, UMR DIADE, équipe F2F, centre IRD Occitanie, Montpellier. estelle.jaligot@cirad.fr

Julie Leclercq, Marilyne Summo, David Lopez (encadrants bioanalyses) Cirad, UMR AGAP, centre Cirad Lavalette, Montpellier. julie.leclercq@cirad.fr, marilyne.summo@cirad.fr, david.lopez@cirad.fr

Références

1. Li, S.; Castillo-González, C.; Yu, B.; Zhang, X. The functions of plant small RNAs in development and in stress responses. Plant J. 2017, 90, 654-670.

2. Sun, G. MicroRNAs and their diverse functions in plants. . Plant Mol Biol. 2012, 80, 17-36.

3. Capy, P.; Gasperi, G.; Biémont, C.; Bazin, C. Stress and transposable elements: co-evolution or useful parasites? Heredity 2000, 85, 101-106.

4. Chénais, B.; Caruso, A.; Hiard, S.; Casse, N. The impact of transposable elements on eukaryotic genomes: From genome size increase to genetic adaptation to stressful environments. Gene 2012, 509, 7-15.

5. Jaligot, E.; Adler, S.; Debladis, E.; Beulé, T.; Richaud, F.; Ilbert, P.; Finnegan, E.; Rival, A. Epigenetic imbalance and the floral developmental abnormality of the in vitro-regenerated oil palm Elaeis guineensis. Annals of Botany 2011, 108, 1463-1475.

6. German, M.A.; Luo, S.; Schroth, G.; Meyers, B.C.; Green, P.J. Construction of Parallel Analysis of RNA Ends (PARE) libraries for the study of cleaved miRNA targets and the RNA degradome. Nature protocols 2009, 4, 356-362.

7. Thody, J.; Folkes, L.; Medina-Calzada, Z.; Xu, P.; Dalmay, T.; Moulton, V. PAREsnip2: a tool for high-throughput prediction of small RNA targets from degradome sequencing data using configurable targeting rules. Nucleic Acids Res 2018, 46, 8730-8739.∑

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