Thèse Réseaux Génétiques et Métaboliques de la Virulence Phytopathogène Vers des Solutions de Biocontrôle Durables H/F

Doctorat.Gouv.Fr

Établissement : INSA Lyon École doctorale : E2M2 - Evolution Ecosystèmes Microbiologie Modélisation Laboratoire de recherche : MAP - MICROBIOLOGIE, ADAPTATION ET PATHOGENIE Direction de la thèse : Feteh El Zahar HAICHAR ORCID 000000033687052 Début de la thèse : 2026-10-01 Date limite de candidature : 2026-06-09T23:59:59 Les bactéries phytopathogènes du genre Dickeya comme Dickeya dadantii, provoquent de lourdes pertes dans les cultures économiquement importantes, tels que le blé, la pomme de terre et la tomate, dans de nombreux pays à travers le monde. Ces bactéries phytopathogènes ont été classées parmi les dix principales bactéries phytopathogènes en 2010 [1], [2]. D. dadantii, modèle d'étude international à large spectre d'hôte, infecte la tomate (Solanum lycopersicum) en deux phases : une phase asymptomatique (colonisation des espaces intercellulaires avec manipulation des défenses de la plante) et une phase symptomatique (production d'enzymes dégradatives comme les pectinases, responsables des pourritures molles). Ces bactéries exploitent les ressources nutritionnelles de l'hôte pour proliférer, un phénomène appelé « virulence nutritionnelle » [3]. Elles captent des acides aminés et des sucres via des transporteurs spécifiques, manipulent le métabolisme de la plante pour réorienter les flux à leur avantage [4] et détoxifient les espèces réactives de l'oxygène (ROS) ainsi que l'oxyde nitrique (NO) produits par la plante en réponse à l'infection [5]. D. dadantii sécrète également des effecteurs via le système de sécrétion de type III (T3SS) pour brouiller la réponse immunitaire innée de la plante [6]. Cependant, les mécanismes in vivo de cette interaction restent mal compris. Bien que les réseaux de régulation de la virulence de D. dadantii aient été étudiés in vitro, peu d'informations existent sur leur dynamique in planta. De plus, la physiologie nutritionnelle de la bactérie pendant l'infection (notamment son adaptation aux niches pauvres en nutriments des espaces intercellulaires) est encore énigmatique. Comprendre comment D. dadantii utilise les métabolites de la plante pour organiser sa stratégie d'infection est crucial pour : (1) élucider les processus d'adaptation requis pour sa prolifération in planta ; (2) identifier des cibles pour le biocontrôle, comme des voies métaboliques essentielles à son développement.
L'objectif de ce projet de thèse est de décrypter les interactions moléculaires et métaboliques entre la tomate et D. dadantii lors de l'infection, en combinant des approches expérimentales (dual RNA-seq, RB-TnSeq) et théoriques (modélisation systémique). Les objectifs principaux sont : (1) Caractériser la dynamique temporelle de l'infection afin d'identifier les gènes et métabolites de la plante et de la bactérie différentiellement exprimés (dual RNA-seq) ou essentiels (RB-TnSeq) lors des phases asymptomatique et symptomatique ; (2) Modéliser les réseaux d'interaction afin d'intégrer les données transcriptomiques, métabolomiques et génétiques pour reconstruire les réseaux moléculaires sous-jacents à l'infection ; (3) Proposer in silico puis in planta des cibles pour le biocontrôle en ciblant des voies métaboliques essentielles pour la bactérie (ex. : assimilation de l'asparagine, détoxification des ROS) ou des gènes de résistance chez la plante.
Les bactéries phytopathogènes du genre Dickeya comme Dickeya dadantii, provoquent de lourdes pertes dans les cultures économiquement importantes, tels que le blé, la pomme de terre et la tomate, dans de nombreux pays à travers le monde. Ces bactéries phytopathogènes ont été classées parmi les dix principales bactéries phytopathogènes en 2010 [1], [2]. D. dadantii, modèle d'étude international à large spectre d'hôte, infecte la tomate (Solanum lycopersicum) en deux phases : une phase asymptomatique (colonisation des espaces intercellulaires avec manipulation des défenses de la plante) et une phase symptomatique (production d'enzymes dégradatives comme les pectinases, responsables des pourritures molles). Ces bactéries exploitent les ressources nutritionnelles de l'hôte pour proliférer, un phénomène appelé « virulence nutritionnelle » [3]. Elles captent des acides aminés et des sucres via des transporteurs spécifiques, manipulent le métabolisme de la plante pour réorienter les flux à leur avantage [4] et détoxifient les espèces réactives de l'oxygène (ROS) ainsi que l'oxyde nitrique (NO) produits par la plante en réponse à l'infection [5]. D. dadantii sécrète également des effecteurs via le système de sécrétion de type III (T3SS) pour brouiller la réponse immunitaire innée de la plante [6]. Cependant, les mécanismes in vivo de cette interaction restent mal compris. Bien que les réseaux de régulation de la virulence de D. dadantii aient été étudiés in vitro, peu d'informations existent sur leur dynamique in planta. De plus, la physiologie nutritionnelle de la bactérie pendant l'infection (notamment son adaptation aux niches pauvres en nutriments des espaces intercellulaires) est encore énigmatique. Comprendre comment D. dadantii utilise les métabolites de la plante pour organiser sa stratégie d'infection est crucial pour : (1) élucider les processus d'adaptation requis pour sa prolifération in planta ; (2) identifier des cibles pour le biocontrôle, comme des voies métaboliques essentielles à son développement. L'objectif de ce projet de thèse est de décrypter les interactions moléculaires et métaboliques entre la tomate et D. dadantii lors de l'infection, en combinant des approches expérimentales (dual RNA-seq, RB-TnSeq) et théoriques (modélisation systémique). Les objectifs principaux sont : (1) Caractériser la dynamique temporelle de l'infection afin d'identifier les gènes et métabolites de la plante et de la bactérie différentiellement exprimés (dual RNA-seq) ou essentiels (RB-TnSeq) lors des phases asymptomatique et symptomatique ; (2) Modéliser les réseaux d'interaction afin d'intégrer les données transcriptomiques, métabolomiques et génétiques pour reconstruire les réseaux moléculaires sous-jacents à l'infection ; (3) Proposer in silico puis in planta des cibles pour le biocontrôle en ciblant des voies métaboliques essentielles pour la bactérie (ex. : assimilation de l'asparagine, détoxification des ROS) ou des gènes de résistance chez la plante. Tâche 1. Décryptage les programmes génétiques et métaboliques durant l'infection. Notre objectif est de déterminer dans un premier temps la dynamique spatio-temporelle de l'infection puis dans une deuxième phase, les gènes différentiellement exprimés ou essentielles à l'infection ainsi que les métabolites produits au cours de cette dynamique. Pour ce faire deux approches seront utilisés : (1) Dual RNA-seq (maîtrisé chez CRP) qui consiste en un séquençage simultané des ARN de la tomate et de D. dadantii à différents temps post-infection (ex. : 24 h, 48 h, 72 h) permettant d'identifier des gènes surexprimés ou sous-exprimés chez les deux partenaires, avec un focus sur les voies métaboliques impliquées dans la virulence ou la défense ; (2) RB-TnSeq (en développement chez CRP par K. Royet, jeune MCF INSA Lyon) qui consiste en un criblage à haut débit de mutants de D. dadantii (banque d'environ 100 000 mutants barcodés) pour identifier les gènes essentiels à la survie in planta. L'analyse de ces données va nous permettre de disséquer le dialogue entre virulence et immunité, au cours des différentes étapes de l'infection. (3) le contenu en métabolites des tissus sera caractérisé en combinant des méthodes de chromatographie et de spectrométrie de masse (Plateforme Métabolisme-Métabolome, institut Science des Plantes, Paris Saclay). Ceci permettra de suivre la reprogrammation métabolique et transcriptionnelle des deux partenaires à chaque phase de l'interaction.
Tâche 2. Modélisation des interaction D. dadantii-tomate au cours de l'infection. Notre objectif est de modéliser in silico l'infection afin d'intégrer les mécanismes complexes entre le pathogène et la tomate et guider le développement de ces solutions. Pour ce faire, le model génétique et métabolique plante tomate entière déjà disponible (open accès) sera mis à jour et connecté à celui de D. dadantii (déjà disponible dans l'équipe CRP) pour simuler la dynamique de l'infection à l'aide d'outils bioinformatiques (ex. : openCOBRA, FBA [7]). L'intégration des données transcriptomiques (dual RNA-seq) et fonctionnelles (RB-TnSeq) permettra d'augmenter la robustesse du modèle et ainsi d'affiner les prédictions.
Tâche 3. Identification de nouvelles cibles biologiques et éco-compatibles. La modélisation de l'interaction tomate-D. dadantiii permettra de tester des solutions de biocontrôle pour protéger les cultures via l'inhibition in silico de gènes cibles ou la synthèse de métabolites cibles (ex. : voie de synthèse d'un composé) afin d'évaluer leur impact sur la virulence de D. dadantii et la résistance de la tomate avant d'effectuer les essais in planta puis en champs en collaboration avec le Centre Technique Interprofessionnel des Fruits et légumes (CTIFL, Brindas).