Profils d’expression tissus-spécifique
III- Etude de l’expression des PtPIP 1 En fonction des différents organes
2- En réponse à la lumière
Les études qui ont été effectués sur l’expression des PIP de P. nigra et de P.
trichocarpa s’inspirent d’études réalisées par différents auteurs. En effet, Henzler et al. (1999)
ont corrélé l’expression d’une aquaporine avec la variation de la conductance hydraulique racinaire. De même, les travaux de Cochard et ses collaborateurs en 2007 ont montré que la variation à la lumière de la conductance hydraulique foliaire était fortement corrélée avec l’expression de deux isoformes de PIP2 : JrPIP2,1 et JrPIP2,2 préalablement caractérisées par Sakr et al. (2003) comme étant des transporteurs d’eau dans le système hétérologue X. laevis. De plus, ces auteurs ont montré que l’augmentation de Kleaf en réponse à la lumière était annulée par inhibition de la synthèse protéique.
D’autres auteurs ont apporté des preuves plus indirectes de l’implication des aquaporines dans les variations de Kleaf : ainsi, Sellin et al, (2008) ont montré que Kleaf augmentait à la lumière et que le HgCl2 diminuait cette augmentation de 77 % chez Betula pendula. De même, Voicu et al. (2008) et Nardini et al. (2005) ont montré dans leurs travaux
que le HgCl2 diminuait l’augmentation de Kleaf causée par la lumière. Le HgCl2 étant décrit comme un inhibiteur de l’activité de certaines aquaporines (Terashima et Ono, 2002). Les résultats des différents auteurs désignent les aquaporines comme essentiels pour l’augmentation de Kleaf à la lumière.
Le choix de l’arbre modèle Populus permet de pallier au manque d’information inhérent au faible nombre de séquences disponibles chez Quercus ou Juglans regia. Parmi les isoformes qui contribuent à l’expression des PIP de façon importante au cours de la croissance et du développement de la feuille, on retrouve PtPIP1-A, B et C pour les PIP1. Au cours de la cinétique d’éclairement, l’induction de PtPIP1-A semble liée à l’éclairement pour les deux génotypes étudiés. PtPIP1-C également fortement exprimée semble aussi fortement induite au cours de cette cinétique chez P. nigra.
PtPIP2-E et F ont une contribution cumulée qui s’élève à environ 20 % des PIP2 avec une part plus importante de PtPIP2-E. l’expression de PtPIP2-E semble également liée à la lumière chez les deux génotypes. Les autres isoformes suivies montrent des profils qui sont moins corrélés avec la lumière. Cette expérience nous indique que P. nigra et P. trichocarpa
n’ont pas systématiquement les mêmes réponses. Ainsi, des isoformes même majoritaires, peuvent être induites fortement au cours de la cinétique de réponse à la lumière (Figure 14). Enfin, le fait que l’expression des PIP1 puisse être associée avec une augmentation de Kleaf n’est pas contradictoire avec la faible perméabilité à l’eau des membres de cette sous famille. En effet, les travaux de Fetter et al. (2004) et de Mahdieh et al. (2008) ont montré dans le système hétérologue X. laevis, une activité de transport de l’eau de ces protéines proportionnelle à la quantité d’ARN de PIP1 injectées dans le cas d’une co-expression avec des PIP2.
Ainsi, les travaux qui ont été effectués pendant ce stage ont permis d’identifier des gènes potentiellement exprimés en réponse à la lumière. Les expériences avec le HPFM ont permis de mettre en évidence une conductance hydraulique accrue à la lumière. Les isoformes pour lesquelles les profils coïncident entre la plante entière éclairée et feuille, seront suivies plus finement et localisées à l’échelle subcellulaire par hybridation in-situ (Figure 17).
Conclusion
Cette étude a permis de montrer que Populus trichocarpa possède 63 gènes d’aquaporines dont 16 codent pour des PIP. L’étude de l’expression de ces différentes PtPIP en fonction de l’organe considéré a permis de montrer qu’à l’exception de PtPIP1D l’ensemble des isoformes est exprimée dans la feuille.
La caractérisation de deux espèces de peuplier montre des modulations de conductance hydraulique foliaire en réponse à la lumière, celles-ci pouvant être influencées par l’âge de la feuille, et la qualité de la lumière.
Enfin, l’étude de la transcription des PtPIP lors d’une cinétique lumineuse montre que certaines isoformes pourraient être de bons candidats pour expliquer les variations de conductance hydraulique en réponse à la lumière.
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courbes A/Ci en supposant gm infinie
############################################################### ### Choix des paramètres ###
### A choisir dans la liste suivante : ###
### ParmBer02 (Bernacchi et al, 2002) (Recommandé) ### ### ParmBer01 (Bernacchi et al, 2001) ###
### ParmNii (Niinemets & Tenhunen 1997) ###
### ParmJO (Jordan et Ogren 1984, von Caemmerer 1994) ### ### (ce dernier jeu etait celui de la macro SAS) ###
### ###
############################################################### ChoixParms(ParmBer02) # A exécuter une fois en début de session
######################################################### ### Ajustement: ###
### ###
### Remplacer "ExemplesACi.txt" ###
### par nom du fichier de données de type .txt ### ### avec les variable suivantes (les mêmes que ### ### dans les fichiers Licor sauf Id) : ###
### Id : identificateur de la courbe à ajuster ### ### Photo : assimilation ###
### Ci : Concentration interne CO2 ### ### PARi : PAR incident ###
### Tleaf: Température feuille ###
######################################################### ## 1 : A executer pour chaque fichier de données ##
Tout<-read.table("ExemplesACi.txt",header=TRUE) ## Remplacer le nom de fichier Tout$Id<-factor(Tout$Id)
Tout<-Tout[Tout$PARi>10,] Tout$Ci<-Tout$Ci*Tout$Press/100 ## Fin 1 ##
## 2 : A exécuter pour chaque courbe du fichier ## i<-1 #Numéro de la courbe à ajuster
#(on peut programmer une boucle si plusieurs courbes dans le fichier) ACi<-Tout[Tout$Id==levels(Tout$Id)[i],]
ACi<-ACi[sort.list(ACi$Ci),] ACii<-ACi
## Ci-dessous : élimination de points aberrants ##
## Ils sont conservés dans les graphiques (symboles vides) ## ACii<-ACi[(ACi$Ci < 350 | ACi$Ci > 450),] par(mfrow=c(1,1)) plot(ACi$Ci,ACi$Photo,pch=1,xlab="Ci",ylab="A", main=levels(Tout$Id)[i]) points(ACii$Ci,ACii$Photo,pch=16) abline(0,0) minSSQ<-sum(ACii$Photo^2) StartParms<-c(20,30,.2)
for (Vcmax in seq(20,200,by=20)) { Jmax<-2*Vcmax for (Rd in seq(.2,2,by=.2)) { if (sum((ACii$Photo-AnInf(ACii$Ci,ACii$Tleaf,ACii$PARi,Vcmax,Jmax,Rd))^2)<minSSQ) { minSSQ<-sum((ACii$Photo-AnInf(ACii$Ci,ACii$Tleaf,ACii$PARi,Vcmax,Jmax,Rd))^2) StartParms<-c(Vcmax,Jmax,Rd) } else {} } }
data=ACii, start=list(Vcmax=StartParms[1],Jmax=StartParms[2],Rd=StartParms[3]) ) summary(AjustInf) points(ACi$Ci, AcInf(ACi$Ci,ACi$Tleaf,coef(AjustInf)[1],coef(AjustInf)[3]), type="l") points(ACi$Ci, AjInf(ACi$Ci,ACi$Tleaf,ACi$PARi,coef(AjustInf)[2],coef(AjustInf)[3]), type="l",lty=2) ## Fin 2 ##
###Paramètres (Bernacchi et al, 2002)### # Alpha<- 0.24 # Kc25<- 272.38 #micromol.mol-1 # DHaKc<- 80990 #J.K-1.mol-1 # Ko25<- 165820 #micromol.mol-1 # DHaKo<- 23720 #J.K-1.mol-1 # GammaStar25<-37.43 #micromol.mol-1 # DHaGamma<-24460 #J.K-1.mol-1 # O<- 210000 #micromol.mol-1 ParmBer02<-list( Alpha=0.24, Kc25=272.38, DHaKc=80990, Ko25=165820, DHaKo=23720, GammaStar25=37.43, DHaGamma=24460, O=210000)
### Paramètres (Bernacchi et al, 2001) ### # Alpha<- 0.24 # Kc25<- 404.9 # DHaKc<- 79430 # Ko25<- 278400 # DHaKo<- 36380 # GammaStar25<-42.75 # DHaGamma<-37830 # O<- 210000 ParmBer01<-list( Alpha=0.24, Kc25=404.9, DHaKc=79430, Ko25=278400, DHaKo=36380, GammaStar25=42.75, DHaGamma=37830, O=210000)
### Paramètres (Niinemets & Tenhunen 1997) ### # Alpha<- 0.24 # Kc25<- 414.22 # DHaKc<- 80470 # Ko25<- 275050 # DHaKo<- 14510 # GammaStar25<-42.75 # DHaGamma<-28990 # O<- 210000 ParmNii<-list( Alpha=0.24, Kc25=414.22, DHaKc=80470, Ko25=275050, DHaKo=14510, GammaStar25=42.75, DHaGamma=28990,
### Paramètres (Jordan et Ogren 1984, von Caemmerer 1994) ### # Alpha<- 0.24 # Kc25<- 400 # DHaKc<- 70000 # Ko25<- 250000 # DHaKo<- 15000 # GammaStar25<-38.75 # DHaGamma<-27000 # O<- 210000 ParmJO<-list( Alpha=0.24, Kc25=400, DHaKc=70000, Ko25=250000, DHaKo=15000, GammaStar25=38.75, DHaGamma=27000, O=210000) ###Fonctions### Arrh<-function(P25,DHa,Tleaf) { P25*exp(DHa*(1/298.15-1/(Tleaf+273.15))/8.314) } Kc<-function(Tleaf) Arrh(Kc25,DHaKc,Tleaf) Ko<-function(Tleaf) Arrh(Ko25,DHaKo,Tleaf) GammaStar<-function(Tleaf) Arrh(GammaStar25,DHaGamma,Tleaf) #Fonctions pour gi infini #
AcInf<-function(Ci,Tleaf,Vcmax,Rd) { Vcmax*(Ci-GammaStar(Tleaf))/(Ci+Kc(Tleaf)*(1+O/Ko(Tleaf)))-Rd } AjInf<-function(Ci,Tleaf,PPFD,Jmax,Rd) { J<-Alpha*PPFD/sqrt(1+Alpha^2*PPFD^2/Jmax^2) J*(Ci-GammaStar(Tleaf))/(4*Ci+8*GammaStar(Tleaf))-Rd } AnInf<-function(Ci,Tleaf,PPFD,Vcmax,Jmax,Rd){ pmin(AcInf(Ci,Tleaf,Vcmax,Rd),AjInf(Ci,Tleaf,PPFD,Jmax,Rd)) }
### Choix des parametres ### ChoixParms<-function(Parms) { Alpha<<-Parms$Alpha Kc25<<-Parms$Kc25 DHaKc<<-Parms$DHaKc Ko25<<-Parms$Ko25 DHaKo<<-Parms$DHaKo GammaStar25<<-Parms$GammaStar25 DHaGamma<<-Parms$DHaGamma O<<-Parms$O }