projet Metalophyr
Métagénomique à lecture longue du phytobiome du riz affecté par l’helminthosporiose
responsables
Sérena DOOL (PHIM, Cirad) courriel
Sébastien CUNNAC (PHIM, IRD) courriel
Sébastien PUECHMAILLE (ISEM, Université de Montpellier) courriel
Autres partenaires
Dr. Geoffrey ONAGA (Équipe Pathologie), AfricaRice, Bouaké, Côte d’Ivoire.
Didier THARREAU (PHIM, Cirad)
Charlotte TOLLENAERE (PHIM, IRD)
Le riz est une culture essentielle pour la sécurité alimentaire, en particulier en Afrique de l’Ouest. L’un des facteurs qui entravent l’autosuffisance sont les maladies du riz, telle que l’helminthosporiose. Cette maladie peut être causée par plusieurs espèces de champignon. La distribution géographique et l’importance relative de ces taxons, ainsi que leur interaction éventuelle au sein de co-infections, sont inconnues. Les approches actuelles pour la caractérisation du phytobiome reposent généralement sur le métabarcoding et, plus récemment, sur la métagénomique à lecture courte (Illumina). Notre projet exploratoire ira au-delà de l’état de l’art pour exploiter le potentiel de la métagénomique à lecture longue avec échantillonnage adaptatif (Oxford Nanopore Technology). Cette technique génère de meilleurs assemblages, permettant une résolution taxonomique plus fine, à l’échelle même de l’isolat et permet d’enrichir en séquences microbiennes. Les données génomiques à haute résolution offriront un accès sans précédent aux mécanismes évolutifs qui sous-tendent les interactions entre la plante et le pathogène et entre les membres de la communauté microbienne. Leur analyse révèlera les interactions clés pour la santé des plantes, avec des applications futures potentielles dans le domaine du biocontrôle. Notre approche de pointe pourrait servir d’outil puissant pour la détection et le diagnostic non biaisés des agents pathogènes des plantes, en plus d’applications dans d’autres systèmes (par exemple, la santé humaine). Le partenariat très complémentaire entre PHIM et ISEM combine l’expertise en mycologie, bactériologie et en biostatistique. La co-direction d’un M2 entre les unités assurera une relation de travail étroite tout au long du projet