Analyses statistiques des traits bactériens pour optimiser la nutrition en fer des plantes

Analyses statistiques des traits bactériens pour optimiser la nutrition en fer des plantes

Stage·Stage M2·6 mois Bac+5 / Master UMR Agroécologie - INRAE Dijon·Dijon (France)

Date de prise de poste : 1 novembre 2024

Etat de l’art:

Les plantes libèrent des exsudats racinaires (rhizodépôts) qui favorisent la croissance des micro-organismes capables de les utiliser comme nutriments ou de répondre à des molécules signal. Certains de ces micro-organismes, appelés Plant Growth Promoting Rhizobacteria (PGPR), exercent un effet bénéfique sur la croissance, la nutrition et la santé des plantes hôtes.

La caractérisation de souches microbiennes favorisant la croissance des plantes a mis en évidence plusieurs traits, notamment des composés secondaires influençant la balance hormonale, la communication moléculaire, la nutrition, l'adaptation à la sécheresse, l'induction des défenses et l'inhibition des pathogènes. Par exemple, certaines pyoverdines, des sidérophores (molécules capables de chélater le fer dans l’environnement) produits par des espèces fluorescentes de Pseudomonas, favorisent la nutrition en fer de plantes comme le pois (Lurthy et al., 2020). Les plantes peuvent intégrer le complexe Fe-pyoverdine (Avoscan et al., 2024).

Cependant, la rhizosphère présente une diversité microbiologique et une structure complexe, avec une grande variété de métabolites secondaires et d'interactions microbiennes modulant les traits bénéfiques. Les interactions compétitives (antagonisme) peuvent défavoriser certaines souches, comme observé dans le cas des souches de Staphylococcus aureus et Pseudomonas fluorescens vis-à-vis de Pseudomonas aeruginosa et Fusarium oxysporum (Harrison et al., 2008 ; Lemanceau & Alabouvette, 1993).

De plus, les sidérophores, partagés comme bien commun, peuvent être incorporés par d'autres souches microbiennes possédant les transporteurs spécifiques, favorisant ainsi la croissance de ces dernières en rendant le fer disponible.

Afin de mieux comprendre comment, au sein des communautés microbiennes, les traits bénéfiques pour la plante, tels que les métabolites secondaires, sont modulés, il est nécessaire (i) d’analyser la diversité de ces traits et (ii) de comprendre comment ces traits sont régulés au sein du microbiote.

Contexte et Objectif du Stage de Master

Ce stage de Master s’inscrit dans la continuité des travaux antérieurs et a pour objectif d’analyser les données génotypiques et phénotypiques d’une collection de 388 souches impliquées dans la dynamique du fer. Cela inclut également l'analyse des données génétiques et l’identification des sidérophores produits par un sous-groupe de 38 souches de cette collection.

Une première analyse a permis de constituer des communautés synthétiques à partir de ces 388 souches, en respectant l'origine (variété de plante x sol) de chaque souche et en identifiant des représentants de chaque cluster phénotypique, tout en maintenant une diversité taxonomique. Une expérimentation subséquente a montré que certaines de ces communautés synthétiques avaient un impact positif sur la croissance des plantes, mais n'amélioraient pas leur nutrition en fer (Semblat et al., en préparation).

Problématique

La question se pose maintenant de savoir comment analyser ces souches pour constituer des communautés plus performantes dans l’amélioration de la nutrition en fer des plantes. Plusieurs sous-questions émergent :

• Des communautés plus diversifiées en termes phénotypiques et taxonomiques seraient-elles plus performantes pour favoriser la nutrition des plantes ?
• Des communautés maximisant des traits efficaces vis-à-vis de la dynamique du fer (comme une meilleure tolérance au stress ferrique) seraient-elles plus performantes pour améliorer la nutrition en fer des plantes ?
• Quelle est la diversité taxonomique et phénotypique minimale nécessaire pour optimiser cette nutrition ?

Pour répondre à ces questions, il est essentiel de réanalyser l’ensemble des données tout en les mettant en relation avec celles relatives à la diversité bactérienne mesurée au sein des racines, en utilisant des techniques de biologie moléculaire. L’objectif de ce Master est que l'étudiant applique des modèles statistiques non supervisés, tels que les modèles à blocs latents ou d'autres modèles dérivés, pour analyser ces données et répondre à ces interrogations.

De plus, le séquençage complet des 38 souches utilisées pour construire les communautés synthétiques, ainsi que l’analyse des sidérophores synthétisés par ces souches, devra faire l'objet d'une analyse supplémentaire. Cela permettra d’évaluer la diversité des traits fonctionnels aptes à améliorer la croissance et la nutrition des plantes, et à composer de nouvelles communautés synthétiques.

Le(a) candidat(e) effectuera des analyses statistiques sur des jeux de données existants, en collaborant avec des biologistes spécialisés dans l'écologie microbienne et des mathématiciens de l'équipe StatOmique (MIA - Paris-Saclay). Un fort intérêt pour les mathématiques et les statistiques appliquées aux sciences du vivant est donc requis.

Prise de fonction

Dès que possible

Procédure : Envoyer une lettre de motivation et un CV à Barbara Pivato barbara.pivato@inrae.fr

Offre publiée le 18 octobre 2024, affichage jusqu'au 1 mars 2025