DÉveloppement de MÉthodes et ouTils pour décoder l’ÉpiTranscriptome

Contexte et enjeux

Face à l’intensification des stress abiotiques liée au changement climatique, il est essentiel de mieux comprendre les mécanismes moléculaires qui permettent aux plantes de percevoir ces stress et s’adapter rapidement à leur environnement. Si le rôle de l’épigénétique dans ces réponses est désormais bien établi, celui de l’épitranscriptome — ensemble des modifications chimiques réversibles portées par les ARN — est encore largement méconnu, notamment chez les espèces d’intérêt agronomique.

Le projet DEMETER vise à explorer ce nouveau niveau de régulation chez le tournesol, une culture naturellement tolérante à la sécheresse et bien adaptée aux environnements à faibles intrants.

Pour cela, le projet propose de s’appuyer sur le séquençage direct de l’ARN par technologie nanopore. Cette approche innovante permet de détecter les modifications de l’ARN, sans recourir à des étapes d’amplification ou de rétrotranscription. Cependant, l’analyse des signaux bruts générés par cette technologie, à la fois complexes et bruités, soulève de nouveaux défis scientifiques qui requièrent le développement de méthodes innovantes et nécessitent une approche résolument interdisciplinaire. À l’interface de la biologie moléculaire, de la bioinformatique et de la science des données, DEMETER ambitionne ainsi de mieux comprendre les mécanismes d’adaptation des plantes aux stress environnementaux et d’améliorer les outils de détection des modifications de l’ARN.

Objectifs

La démarche s’appuie sur une forte interdisciplinarité, favorisée par des stages co-encadrés, des ateliers et des actions d’interconnaissance entre partenaires. L’objectif est de développer un socle commun de compétences permettant de relier les signaux électriques issus du séquençage direct de l’ARN à des signatures épitranscriptomiques spécifiques et d’en interpréter la portée fonctionnelle dans des contextes biologiques tels que la réponse au stress thermique.

Pour relever ce défi, DEMETER développera de nouvelles approches d’intelligence artificielle dédiées à la détection des modifications de l’ARN à partir des données de séquençage nanopore.

Après une évaluation comparative des outils existants sur des données synthétiques et réelles issues du tournesol et d’Arabidopsis, de nouveaux modèles d’apprentissage profond seront conçus afin de mieux exploiter les signaux électriques bruts et de prendre en compte l’incertitude des données biologiques. Les méthodes développées seront ensuite appliquées à l’étude de l’épitranscriptome de lignées de tournesol contrastées face au stress, afin d’identifier les modifications de l’ARN impliquées dans les mécanismes d’adaptation.

Le projet DEMETER renforcera ainsi les connaissances sur le rôle des modifications de l’ARN dans l’adaptation des plantes aux stress environnementaux tout en développant des méthodes et outils génériques, reproductibles et transférables à d’autres espèces.

À terme, ces avancées ouvriront de nouvelles perspectives pour la caractérisation et la sélection de variétés agricoles plus résilientes face aux changements environnementaux.

Contact - coordination

Acteurs du projet

Unités INRAE impliquées

Partenaires extérieurs