Dynamiques adaptatives des interactions phytoplasme–hôte dans la vigne et les systèmes vecteurs // Adaptive Dynamics of Phytoplasma–Host Interactions in Grapevine and Vector Systems

Les phytoplasmes sont des bactéries phytopathogènes dotées de génomes minimaux et dépendant à la fois des plantes hôtes et des insectes vecteurs pour leur survie et leur transmission. Leur virulence repose sur des protéines effectrices sécrétées dans les cellules végétales, qui manipulent le développement de l'hôte et ses réponses de défense. Malgré leur importance, on ne sait pas si les phytoplasmes ajustent la production ou l'utilisation de leurs effecteurs selon l'espèce hôte ou le contexte immunitaire, ou s'ils s'appuient sur un répertoire fixe et largement efficace.
Le projet de thèse s'attaque à cette lacune en utilisant le phytoplasme de la Flavescence Dorée (FDp), une menace majeure pour la viticulture européenne. Le projet combine génomique, tests d'infection via des vecteurs et transcriptomique multi-échelle pour étudier l'adaptation du phytoplasme selon les hôtes. Deux cultivars de vigne présentant des susceptibilités contrastées (très sensible S+ et peu sensible S−), ainsi que la fève comme hôte comparatif, fourniront un cadre naturel pour analyser les réponses immunitaires et transcriptomiques. Des analyses parallèles examineront l'expression des effecteurs du phytoplasme chez les hôtes végétaux et insectes, dont son vecteur naturel Scaphoideus titanus et le vecteur expérimental Euscelidius variegatus.
Ensemble, ces approches permettront de déterminer si le FDp s'adapte par des modifications génomiques, une régulation transcriptionnelle, ou par une combinaison des deux, et si les défenses des hôtes convergent vers des mécanismes conservés ou suivent des trajectoires spécifiques à chaque cultivar ou espèce. L'intégration des données génomiques, transcriptomiques et protéomiques offrira la première vision d'ensemble de la co-adaptation phytoplasme–hôte à travers différents règnes. Au-delà de l'avancée des connaissances fondamentales, la thèse fournira des pistes applicables pour soutenir la sélection de cultivars de vigne moins sensibles et orienter la conception de stratégies durables et ciblées pour lutter contre la Flavescence Dorée.
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Phytoplasmas are plant-pathogenic bacteria with minimal genomes that rely on both plant hosts and insect vectors for survival and transmission. Their virulence depends on effector proteins secreted into plant cells, which manipulate host development and defence responses. Despite their importance, little is known about whether phytoplasmas adjust effector deployment depending on the host species or immune background, or whether they rely on a fixed, broadly effective repertoire.
The thesis project addresses this knowledge gap using the Flavescence Dorée phytoplasma (FDp), a major threat to European viticulture. The project combines genomics, vector-mediated infection assays, and multi-scale transcriptomics to explore phytoplasma adaptation across hosts. Two grapevine cultivars with contrasting susceptibility (highly susceptible S+ and poorly susceptible S−) and fava bean as a comparative host will provide a natural framework to compare immune and transcriptomic responses. Parallel analyses will profile phytoplasma effector expression in both plant and insect hosts, including its natural vector, Scaphoideus titanus, and the experimental vector, Euscelidius variegatus.
Together, these approaches will reveal whether FDp adapts via genomic change, transcriptional regulation, or a combination of both, and whether host defences converge on conserved mechanisms or follow cultivar- or species-specific trajectories. The integration of genomic, transcriptomic, and proteomic data will provide the first comprehensive view of phytoplasma–host co-adaptation across kingdoms. Beyond advancing basic knowledge, the thesis will deliver actionable insights to support the breeding of less susceptible grapevine cultivars and inform the design of sustainable, targeted strategies to control Flavescence Dorée.
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Début de la thèse : 01/10/2026

Autre type de financement - Grand Programme de Recherches Bordeaux Plant Sciences

Université de Bordeaux

154 Sciences de la Vie et de la Santé

Qualification et compétences requises - Master en biologie moléculaire, biologie végétale, microbiologie ou domaine similaire - Solides compétences en biologie moléculaire, incluant : Extraction d'ADN/ARN et contrôle qualité Synthèse de cDNA et RT-qPCR - Expérience pratique dans au moins l'un des domaines suivants : Pathologie végétale / interactions plante–microorganisme Entomologie / agents pathogènes transmis par des vecteurs - Bonne compréhension de la conception expérimentale (réplicats, contrôles, statistiques) Excellentes compétences de communication en anglais, à l'oral comme à l'écrit Capacité à travailler de manière autonome et au sein d'une équipe multidisciplinaire Souhaité (mais pas strictement requis) - Expérience de base en bioinformatique / analyse de données, incluant : Travail dans un environnement Linux/Unix et en ligne de commande Script en R et/ou Python pour la gestion de données et les analyses statistiques - Expérience avec : Les tests d'infection des plantes ou les expériences en serre / chambre de culture La manipulation ou l'élevage d'insectes vecteurs et la réalisation d'essais de transmission
Required Qualifications and Skills - Master's degree in molecular biology, plant biology, microbiology, or a related field - Solid molecular biology skills, including: DNA/RNA extraction and quality control cDNA synthesis and RT-qPCR - Practical experience in at least one of the following: Plant pathology / plant–microbe interactions Entomology / vector-borne pathogens - Good understanding of experimental design (replicates, controls, statistics) Strong communication skills in written and spoken English Ability to work both independently and as part of a multidisciplinary team Desirable (But Not Strictly Required) - Basic experience in bioinformatics / data analysis, including: Working in a Linux/Unix environment and on the command line Scripting in R and/or Python for data handling and statistics - Experience with: Plant infection assays or greenhouse/growth-chamber experiments Handling or rearing insect vectors and performing transmission assays