ITEMAIZE : Approches integratives des variations de la floraison chez le maïs

Thématique(s) du living lab concerné : Agronomie, Biodiversité, Climat
Territoire du projet : Plateau de Saclay, Communauté Paris-Saclay, Communauté d'agglomération Saint-Quentin-en-Yvelines, Versailles Grand Parc
Acteurs impliqués : Laboratoire de recherche
Cadre/Soutien : Autres
Etat d'avancement du projet : En cours
Personne contact : Christine Dillmann - christine.dillmann@moulon.inra.fr
Structure(s) porteuse(s) : UMR GQE-Le Moulon, équipes BASE et DyGAP
Page web : https://www6.inra.fr/basc/Recherche/Projets-phares-Phase-2016-2019/Itemaize
Code postal : 91190
Ville : Gif-sur-Yvette
Résumé du projet : En utilisant le maïs comme culture modèle et en s’appuyant sur les complémentarités entre les
partenaires du projet, Itemaize aborde deux questions importantes de recherche BASC. Premièrement, il
permettra de mieux caractériser et peut-être de prévoir les effets des changements environnementaux
sur les espèces vivantes, y compris les interactions entre les organismes. Deuxièmement, il étudiera la
capacité des organismes à s’adapter aux changements globaux.
Associant des partenaires de différentes disciplines, le projet repose sur un matériau végétal unique issu
de 20 ans de sélection divergente pour le temps de floraison pratiqué dans le Plateau de Saclay. En
sélectionnant chaque année pour une floraison précoce et tardive à partir d’une diversité génétique
étroite (deux lignées consanguines), nous avons créé un matériel végétal évolué susceptible d’être
enrichi en différences (épi)génétiques liées au temps de floraison, tout en préservant les caractéristiques
originales des lignes pures initiales. Les comparaisons entre générations permettent d’étudier la
dynamique de la réponse à la sélection dans un environnement en évolution. Les comparaisons entre les
familles précoce et tardive permettent d’étudier la carte génotype-phénotype. Les progéniteurs précoces
et tardifs de la génération G18 seront utilisés pour effectuer une caractérisation en profondeur de la
croissance et du développement des plantes (tâche 1). L’intégration de différentes échelles (du niveau
génétique à l’ensemble de la dynamique de croissance des plantes) fera appel à l’expertise des
partenaires et à un investissement important dans la modélisation statistique. Les données serviront à
étalonner un modèle de croissance végétale qui associe le développement, la phénologie et le
métabolisme (tâche 2) afin de mieux comprendre comment l’environnement peut moduler le cycle vital
du maïs, ainsi que de déchiffrer les bases génétiques et plastiques de la vie. . . .les quarts de cycle. Un
essai d’évaluation de tout le matériel végétal de l’expérience de sélection aidera à surveiller et à
modéliser les changements génétiques et phénotypiques qui se sont produits pendant la réponse à la
sélection, et à mieux comprendre les relations génotype-phénotype. Encore une fois, le projet
bénéficiera des avancées pratiques (phénotypage) et théoriques (génétique quantitative et
démographique) des partenaires, ainsi que d’une forte contribution des mathématiques. Enfin, nous
utiliserons les données climatiques des 20 dernières années, ainsi que la réponse observée à la sélection,
pour décrire les liens entre l’environnement et la dynamique d’adaptation. En utilisant les foreurs à tige
Lepidoptera comme système modèle, nous analyserons également comment les changements de
phénologie des plantes interfèrent avec les cycles de vie des pathogènes. Dans l’ensemble, Itemaïs aidera
à (i) mieux comprendre l’impact de l’environnement sur les cycles de vie des plantes et leur interaction
avec les insectes nuisibles; (ii) prévoir le potentiel d’adaptations (épi)génétiques et (iii) définir des critères
de sélection pour la vie des cultures. -les quarts de cycle. Le projet soutiendra également les
développements méthodologiques sur le phénotypage, les analyses de données et la modélisation.
Objectif général du projet : Comprendre la dynamique de l’adaptation d’une population à des changements importants de
l’environnement et caractériser les changements observés à différentes échelles : tissus/organes,
individus au cours de leur développement, population, écosystème en utilisant des modèles
mathématiques
Objectif(s) du projet : 1. Comprendre la dynamique de la réponse à la sélection dans des petites populations
2. Développer des méthodes de biologie intégrative pour prédire des observations
3. Mieux comprendre les interactions entre une plante et son environnement physique
et biotique
Actions mises en oeuvres dans le cadre du projet : 1. Caractérisation fine de la croissance et du développement des plants de maïs en
contrastant des lignées précoces et tardives
2. Elaboration d’un modèle mathématique permettant de coupler les facteurs
environnementaux, la croissance et le développement des plants
3. Etudier la dynamique de la réponse à la sélection et les patrons d’adaptation au
niveau génomique
4. Utiliser les variations temporelles du milieu physique pour prédire les interactions
maïs/foreurs de tiges.
Aspect innovant du projet : 1. Le projet s’appuie sur une expérience de sélection originale qui se déroule depuis 23
ans sur le plateau de Saclay à partir de lignées de maïs. Les variations climatiques locales sont
enregistrées, de même que les caractéristiques phénotypiques et génomiques des plantes.
2. Il mobilise des acteurs de plusieurs disciplines de la biologie et des mathématiciens,
qui travaillent ensemble sur des questions de changement d’échelle et d’intégration de données.
3. Production d’un jeu de données inédit à la fois sur les variations des concentrations
de composés cellulaires (omics) et sur les caractéristiques des populations de pyrales sur des
plantes cultivées au champ dans des conditions agronomiques.
Retour d'expérience sur le projet : Pour l’instant (juillet 2019), le projet peut être considéré comme un succès, avec des progrès significatifs sur tous les
objectifs. Nous avons perdu les partenaires spécialistes de la physiologie des plantes, car les aspects de
modélisation qui les intéressaient ont mis trop de temps à se développer. Les retards sont surtout
imputables aux files d’attentes des plate-formes omics et à la nécessité de mises aux points
méthodologiques qui n’avaient pas été anticipées. Le projet a permis des innovations méthodologiques
(travail sur des petites quantités en RNA-Seq, protéomique et métabolomique et quantification absolue
des protéines). L’effet levier a été important (recrutement de deux doctorants, projets ANR, IDEEV, mise
en place d’un partenariat avec Arvalis, obtention d’un financement Dataia, obtention d’un postdoc
Agreenskills). Les collaborations interdisciplinaires sont bien établies, avec des co-encadrement de
stages. A noter que les collaborations qui marchent bien sont binaires (entre deux labos/équipes). Le
temps de la recherche est plus long que la patience des financeurs. Le calendrier prévisionnel était basé
sur l’obtention des données et a été respecté. Enfin, il n’a pas été possible d’inclure des partenaires hors
BASC, qui sont essentiels (maths et IJPB), on a fait un montage financier en jouant sur les transferts entre
unités INRA pour que cela marche, mais ce n’est pas très transparent.
Parties-prenantes du projet / partenaires / prestataires et type de partenariat (technique / financier / autre…) : 1. UMR GQE-Le Moulon, équipes BASE et DyGAP
2. UMR ECOSYS, Bruno Andrieu
3. UMR EGCE, Arnaud Lerouzic (Dynamics), Laure Kaiser-Arnauld et Frédéric Marion-
Poll ((A)biotics
4. UMR Malage
5. UMR UPC (physiologie végétale)
Budget du projet : 280 k€
Sources de financement : Flagship project phase 2
Evaluation du projet : 1. Acquisition des données : conformément aux objectifs, la dernière campagne
d’évaluation au champ a lieu cet été. Tous les échantillons pour les données omics ont été
produits l’été dernier. Les mises aux points techniques sont terminées. Lanalyse est en cours sur
les plate-formes, les budgets sont engagés.
2. Publications scientifiques. Communications orales dans des colloques internationaux
sur le sujet pour presque tous les partenaires. Trois publications soumises, en cours de réécriture.
3. Co-encadrement de stagiaires : il faut faire le bilan mais c’est plutôt positif.
4. Soumissions de projets en commun : toutes les collaborations en cours ont donné
lieu à des soumissions de projets en commun, bien que pas toujours couronnés de succès, mais
cela continue.
5. Impact sur les politiques scientifiques des UMR : modification des affichages des
thèmes de recherche et des priorités.