Mots-Clés

Nanopore variations structurales génomique transcriptomique riz

Description

   Les variations structurales (SV) sont importantes pour la diversité génétique et ont un rôle dans l'évolution des espèces. Les éléments transposables par leur capacité de multiplication et de mouvement ont un rôle majeur dans ces variations. Des travaux précédents de l’équipe ont montré que ces derniers participent fortement à la dynamique des génomes de variétés de riz cultivés (Carpentier et al., 2019). De plus, ces éléments transposables sont sensibles aux stress environnementales et dérégulations épigénétiques qui peuvent les réactiver (Zhang et al., 2023). Etant à proximité des gènes, ces derniers peuvent avoir un impact fonctionnel et jouer un rôle sur la variabilité phénotypique des variétés de plantes au sein d’une population (Akakpo et al, 2020 – Castanera et al., 2021).

   Grâce aux avancées des technologies de séquençage, notamment avec le séquençage en lectures longues, il maintenant possible de détecter de manière fiable ces variations structurales. La majorité des études de ces variation portent sur des données génomiques, en revanche l’impact au niveau transcriptome est encore un domaine à explorer.
   Dans ce projet de recherche, notre hypothèse est que l’impact des SV liés aux éléments transposables sur le transcriptome des plantes pourrait avoir une rôle adaptatif. Pour tester cette hypothèse, nous avons à notre disposition des données de séquençage Nanopore d’ARN direct issues de riz sauvage (Piegu et al, 2006) en condition de stress thermique.
   L’objectif du stage sera premièrement de détecter les SV liés au éléments transposables au sein de ces séquences pour mettre en évidence les variations structurales au niveau transcriptomique. Pour cela un benchmarking d’outils existants (FLAIR, ParasiTE...) sera effectué, suivi d’un développement de pipeline dédié à nos questions biologiques spécifiques (Bash, Python). Dans un second temps, nous rechercherons l’impact de ces SV sur l’expression de gènes en condi-
tion de stress.

Nous recherchons un.e étudiante.e en bio-informatique avec un fort intérêt pour la génomique.