Thèse labellisée
Thèse d'Adèle Coppel (2025 - )

Rôle de la mécanoperception de signaux abiotiques dans la régulation des interactions plante/micro-organismes en relation avec la réponse immunitaire végétale

Thèse d'Adèle Coppel (2025 - , LIPME). Le dérèglement climatique consécutifs à l’augmentation de la concentration de CO2 dans l’atmosphère affecte fortement la température. Ces variations de température s’accompagnent de changements de pression qui modifient l’intensité et la fréquence du vent. Nos recherches récentes ont montré un effet majeur du vent sur la résistance immunitaire.

  • Thèse labellisée
  • Date de démarrage : 1/11/2025
  • Unité d'accueil : Laboratoire des interactions plantes micro-organismes environnement (LIPME)
  • Centre INRAE : Occitanie Toulouse
  • École doctorale :  SEVAB
  • Université : Université de Toulouse
  • Disciplines / Spécialités :
  • Directeurs de thèse : Adelin Barbacci (LIPME), Frédérick Garcia (MIA-T)
  • Axe du métaprogramme : Axe 1 & Axe 2

Cet effet est dépendant de la quantité de signaux mécaniques perçus par la plante. Pour la plupart des génotypes testés, une quantité de signal faible engendre un effondrement du système de défense de la plante. Au contraire, une quantité plus forte augmente fortement la résistance. 

Cette analyse phénotypique suggère que l’acclimatation (effondrement de la défense) et la sensibilisation (meilleure défense) de la plante aux signaux mécaniques sont des mécanismes sous-jacents qu'il serait souhaitable de mieux comprendre afin d’envisager, à terme, la sélection de plantes tirant profit du vent pour renforcer leur réponse immunitaire. L’objectif de ce projet de thèse est de mieux comprendre grâce à la modélisation le rôle du vent dans la modulation de la réponse immunitaire et d’identifier des acteurs moléculaires impliqués dans la variation de résistance associée à l’acclimatation et à la sensibilisation. Ce projet interdisciplinaire a pour centre de gravité la modélisation et fera appel à de la biomécanique, du phénotypage ainsi que de l’analyse de données transcriptomiques par inférence de réseaux de régulations.

Contact