ANR · 2014
IMANA — Identification de régulations moléculaires majeures impliquées dans l’adaptation des plantes à la disponibilité en azote
L'azote est un macro-élément essentiel pour tous les organismes vivants. Les plantes et les champignons sont les seuls organismes multicellulaires capables d'assimiler l’azote minéral. Le nitrate, la forme prépondérante d’azote dans les sols, est généralement limitant pour la croissance et la productivité des plantes en raison des fluctuations spatiales et temporelles de sa disponibilité dans le sol. Les plantes ont développé des réponses adaptatives leur permettant de faire face à ces limitations et de maintenir leur croissance. En particulier, il est maintenant établi que les plantes sont capables de détecter la disponibilité en nitrate. Celui-ci agit donc comme une molécule de signalisation qui régule de nombreux aspects de son absorption par la plante, ainsi que le métabolisme et le développement végétal. De plus, une voie systémique de signalisation informe les racines de l'état nutritif général de la plante et conduit à l’ajustement fin de l’absorption du nitrate par l’ensemble de la demande en éléments nutritifs azotés. Malgré les nombreuses connaissances sur le métabolisme azoté, ce n’est que récemment que les acteurs moléculaires impliqués dans ces circuits de régulation ont été découverts. Une collaboration entre deux des partenaires du projet proposé a notamment révélé le rôle clé du facteur de transcription NLP7 dans la signalisation précoce du nitrate, dont l’activité est finement régulée par un mécanisme original de rétention nucléaire en présence de nitrate. Collectivement, ces éléments mettent en lumière la nécessité de mieux comprendre comment la signalisation précoce du nitrate et la signalisation systémique de rétroaction par l’azote sont intégrées et régissent la réponse de la plante à la disponibilité en azote. Nos résultats récents supportent l’hypothèse que NLP7 est un intégrateur clé de ces voies de signalisation. Grâce aux nombreux outils et connaissances dont nous disposons déjà pour l'étude des protéines NLPs, nous proposons maintenant d’étudier cette hypothèse et étendre la connaissance des rôles des NLPs à l’échelle cellulaire et au niveau du système biologique entier afin de mieux comprendre la réponse de la plante entière à l’azote. Ces connaissances devraient grandement aider à la mise en œuvre de stratégies nouvelles pour améliorer l'efficacité d'utilisation de l’azote des cultures végétales. La compréhension du rôle central des NLPs sera abordée au travers de quatre questions et en intégrant les résultats obtenus par une approche de modélisation visant à appréhender l'ensemble du réseau de régulation de l’utilisation de l’azote dépendant des NLPs: 1 ) NLP7 est-il un intégrateur à la fois de la signalisation locale et systémique du nitrate en réponse à la demande nutritionnelle de la plante? 2) Les réponses dépendant de NLP7 diffèrent-elles entre différents types cellulaires de la racine? 3 ) La régulation (tissu-spécifique) par NLP7 est-elle associée à des changements d’états chromatiniens? 4 ) Quelles sont les autres protéines NLPs impliquées dans la signalisation azotée ? Deux des partenaires associés dans ce projet sont des pionniers dans l'identification et l'étude des protéines régulatrices impliquées dans la signalisation de l’azote. Le partenaire 1 (IJPB-Versailles) est spécialisé dans la réponse précoce au nitrate, tandis que le partenaire 3 (BPMP-Montpellier) est un expert de la signalisation systémique de la satiété en azote. Le partenaire 2 est quant à lui spécialisé dans l'étude à l’échelle du génome des modifications de la chromatine (partenaire 2, IBENS-Paris) et a récemment participé avec le partenaire 1 à l'identification de NLP7 comme un régulateur clé de la signalisation précoce du nitrate. Le projet proposé repose donc sur une synergie entre les différentes compétences apportées par les trois partenaires et devrait de ce fait conduire à une vision intégrée de la signalisation de l'azote, et du réseau de régulation orchestré par NLP7.
Participating units of Université Paris-Saclay
Data provenance
Sources : scanR. Data compiled on 27/10/2026. Found an error? It is corrected in the original source (HAL, RNSR, directory); see how.