Étude génomique des populations de plantes menacées du canton de Genève

Description du projet

Ce travail de Master vise à générer de nouvelles données et méthodes pour quantifier la diversité intraspécifique des plantes menacées du canton de Genève. L’étude s’intégrera dans le projet « Référentiel génétique de la flore vasculaire de Genève » financé par l’OFEV dans le cadre du programme RPT LPN 2020-2024. Celui-ci vise à créer un référentiel génomique des quelques 1126 espèces et sous-espèces de plantes vasculaires genevoises retenues pour la liste rouge (Mombrial et al. 2020). L’échantillonnage de l’ensemble de la flore genevoise prévu pour établir ce référentiel ne permettra cependant pas une étude approfondie de le diversité intraspécifique des espèces menacées. Pour combler cette lacune, ce projet propose d’explorer l’utilité des nouvelles méthodes de séquençage à haut débit de l’ADN dans l’étude de la biologie des populations d’espèces prioritaires identifiées par les CJBG (Lambelet-Haueter et al. 2011). Nous espérons que les résultats obtenus contribueront à guider les efforts encore nécessaires pour préserver les espèces rares de notre flore.

Objectifs scientifiques

Le but de ce projet est d’évaluer l’utilité de la technique de capture de séquences et du séquençage à haut débit pour quantifier la diversité génétique intraspécifique de certaines plantes vasculaires menacées dans le canton de Genève.

Spécifiquement, ce projet vise à:

• Effectuer un échantillonnage représentatif de la diversité génétique infraspécifique de 4-5 espèces menacées de la flore genevoise via des récoltes sur le terrain et le prélèvement de fragments d’échantillons d’herbier.
• Optimiser un protocole qui permette de combiner en une seule opération le séquençage par capture avec le kit Angiosperms353 et le genome skimming.
• Générer des données génomiques (information génétique répartie dans tout le génome) pour env. 120 individus issues de différentes populations de 4-5 espèces prioritaires
• Calculer la variabilité des régions séquencées et leur utilité pour estimer les paramètres démographiques des espèces sélectionnées (p.ex. hétérozygosité, taille effective des populations, niveau d’introgression).
• Proposer des mesures de conservation prenant en compte les résultats démographiques et la distribution géographique des populations issues des données historiques (herbiers) et observationnelles (Monitoring de la Flore du canton de Genève, MonGE).
• Former et suivre un étudiant pour qu’il obtienne son degré de Master de l’Unige.

Publications associées

• Alsos, I. G., S. Lavergne, M. K. F. Merkel, M. Boleda, Y. Lammers, A. Alberti, C. Pouchon, F. Denoeud, I. Pitelkova, M. Pușcaș, C. Roquet, B.-I. Hurdu, W. Thuiller, N. E. Zimmermann, P. M. Hollingsworth, and E. Coissac. 2020. The Treasure Vault Can be Opened: Large-Scale Genome Skimming Works Well Using Herbarium and Silica Gel Dried Material. Plants 9.
• Excoffier L, Lischer HEL. 2010. Arlequin suite ver 3.5: a new series of programs to perform population genetics analyses under Linux and Windows. Mol Ecol Resour 10(3):564-567.
• Goudet J. 2005. Hierfstat, a package for R to compute and test hierarchical F-statistics. Mol Ecol Notes 5(1):184-186.
• Johnson, M. G., L. Pokorny, S. Dodsworth, L. R. Botigué, R. S. Cowan, A. Devault, W. L. Eiserhardt, N. Epitawalage, F. Forest, J. T. Kim, J. H. Leebens-Mack, I. J. Leitch, O. Maurin, D. E. Soltis, P. S. Soltis, G. K. Wong, W. J. Baker, and N. J. Wickett. 2019. A Universal Probe Set for Targeted Sequencing of 353 Nuclear Genes from Any Flowering Plant Designed Using k-Medoids Clustering. Systematic Biology 68.
• Lambelet-Haueter, C., Schneider C., and B. von Arx. 2011. Conservation des plantes vasculaires du  canton de Genève: espèces et sites prioritaires. Editions des Conservatoire  et Jardin botaniques, Genève.
• Mombrial, F., M. Chevalier, E. Favre, A. Lacroix, E. Sandoz, F. Sandoz, and S. Tribot. 2020. Liste Rouge des plantes vasculaires du canton de Genève. Conservatoire et Jardin botaniques de La Ville de Genève.
• Patterson N., Price A.L., Reich D. 2006.  Population structure and eigenanalysis. PLoS Genet 2(12):e190.
• Pritchard J.K., Stephens M., Donnelly P. 2000.  Inference of population structure using multilocus genotype data. Genetics 155(2):945-959.