Projet ANR-13-BSV6-0006 – AcrossTrait : Génétique des traits  quantitatifs chez les levures: au delà des croisements habituels
Programme : Blanc - SVSE 6 - Génomique, génétique, bioinformatique et biologie systémique (Blanc SVSE 6) 2013
Année de financement : 2013
Coordinateur du projet : Monsieur Gianni LITI (Institute of Research on Cancer and Ageing of Nice (IRCAN) CNRS UMR 7284 - INSERM U1081 - Université de Nice Sophia Antipolis)
Partenaires : Sciences pour l'Oenologie; Dynamique de l'Information Génétique : Bases Fondamentales et Cancer; Institute For Research on Cancer Ageing Of Nice
Montant : 506435.0 euros
Date de début : 2014
Durée : 42 mois
Résumé : Les caractères complexes sont regulés par de multiples loci à caractère quantitatif (Quantitative Trait Loci ou QTL) qui interagissent. Pouvoir disséquer les mécanismes génétiques qui sous-tendent les variations phénotypiques reste un défi majeur, résultant de la complexité des phénotypes et de l'architecture génétique impliquant de nombreux loci, souvent  à faible pénétrance, auquel se combinent des interactions gène-gène et gène-environnement.
Au cours des dernières années, la levure Saccharomyces cerevisiae est devenue un modèle important pour la compréhension des mécanismes régissant la variation génétique et phénotypique naturelle. Ses caractéristiques biologiques intrinsèques, brièveté du cycle de reproduction sexuée, taux élevé de recombinaison méiotique et la petite taille de son génome sont des avantages expérimentaux. S’ajoute la facilité d’y réaliser des manipulations génétiques précises qui offre des possibilités incomparables pour mesurer l'effet phénotypique des variations génétiques. De plus, des efforts importants ont été consacrés au séquençage du génome de nombreux isolats (d’autres sont en cours), sous-espèces et espèces proches des Saccharomyces permettant des analyses de génomique comparative performantes, offrant de nouvelles perspectives pour les études fonctionnelles et sur l’évolution. A ce jour, la plupart des études de cartographie des QTL chez la levure ont utilisé des ségrégants méiotiques classiques (F1), mais de nouvelles stratégies sont nécessaires pour la cartographie fine des QTL. Nous proposons une stratégie innovante et rapide, appelée « Return-To-Growth » (RTG). Notre méthode, qui ne fait pas appel aux approches classiques par croisement, tire avantage de la capacité naturelle des cellules diploïdes de  S. cerevisiae à  interrompre leur engagement en méiose et à reprendre un mode de division mitotique, donnant naissance à des cellules diploïdes recombinées. Nos données préliminaires de séquençage NGS montrent que les cellules RTG sont recombinées dans des régions différentes du génome et porteuses de régions de perte d’hétérozygotie (Loss of Heterozygosity ou LOH) de taille variable. Elles constituent une ressource inestimable pour effectuer l’analyse de caractères quantitatifs et leur cartographie.
Pour optimiser et utiliser le RTG avec des souches de laboratoire et d’intérêt industriel, nous proposons: (i) Séquencer 96 cellules RTG issues de l’hybride S288c/SK1 ainsi que 96 souches issues de spores, (ii) Utiliser ces souches recombinées pour conduire une analyse phénotypique à haut débit de plusieurs traits, les cartographier et les valider, (iii) Développer un système rapporteur permettant de suivre la progression des cellules en méiose et la fréquence des cellules LOH dans des souches d’origine variée. Nous construirons plusieurs jeux de souches diploïdes recombinées pour l’identification de QTLs d’intérêt médical et biotechnologique. De manière importante, nous examinerons la possibilité de dériver par RTG des souches hybrides recombinantes à partir d’espèces de Saccharomyces isolées en reproduction. Ceci permettra de comprendre la contribution du RTG dans l’évolution de la structure des génomes des espèces de Saccharomyces où le phénomène d’introgression inter-spécifique est fréquemment observé.  A travers ce projet, nous proposons que le phénomène de RTG a une profonde implication en terme d’évolution des levures, qui survivent dans des environnements fluctuants, les contraignants à une diversification rapide. Ce scénario offre une alternative attrayante à la sporulation qui est sensible à la divergence des séquences chromosomiques en réduisant la viabilité des gamètes et leur valeur adaptative. Ce projet ambitieux apportera une nouvelle dimension à la cartographie des QTLs, renforcera les recherches fondamentales en génétique quantitative en utilisant les avantages du modèle levure et apportera une innovation biotechnologique non-OGM pour l’amélioration des performances des levures industriel.