Approche multi-omique de la réponse d'un apparenté sauvage au pommier cultivé face au changement climatique // Multi-omics approach to the response of a wild relative of the cultivated apple to climate change.

Le changement climatique exerce une pression croissante sur les plantes pérennes, en particulier les arbres fruitiers, dont la longévité impose de maintenir des performances fonctionnelles pendant plusieurs décennies, malgré l'augmentation de la fréquence et de l'intensité des stress climatiques. La capacité des pommiers à faire face à ces contraintes repose sur un équilibre complexe entre la plasticité phénotypique, la régulation moléculaire et les contraintes génomiques, encore insuffisamment compris aux échelles physiologiques et moléculaires.

Cette thèse vise à identifier les mécanismes biologiques sous-jacents à la résilience des pommiers face au changement climatique en mobilisant une approche multi-omique intégrative, combinant des données phénotypiques, transcriptomiques, épigénomiques et génomiques. Le projet s'appuie sur un système modèle robuste centré sur Malus sylvestris, l'un des parents sauvages du pommier cultivé, qui a persisté face à des fluctuations climatiques passées et constitue un réservoir clé de diversité génétique et épigénétique potentiellement mobilisable pour la résilience future. Ce système bénéficie d'un design expérimental unique, combinant une expérimentation en conditions climatiques contrôlées (ECOTRON), pour laquelle les données phénotypiques et transcriptomiques sont déjà disponibles, et un réseau de vergers expérimentaux multi-sites, implantés depuis plus de cinq ans à travers l'Europe, disposant de données phénotypiques et génomiques à long terme.

Dans un premier temps, la thèse exploitera les données acquises en ECOTRON afin de caractériser les réponses plastiques des traits fonctionnels le long de gradients climatiques contrôlés et d'identifier les signatures moléculaires et épigénomiques associées à des niveaux de performance contrastés. Dans un second temps, les données issues des vergers multisites permettront de caractériser les réponses plastiques des traits fonctionnels en conditions naturelles, en tenant compte de la variabilité environnementale, de l'âge physiologique des individus et de la structure génétique des populations.

En combinant l'analyse de traits fonctionnels, des approches multi-omiques intégratives et la génomique des populations, cette thèse apportera une vision intégrée et réaliste de la résilience climatique chez un arbre fruitier emblématique, avec des implications directes pour la conservation des ressources génétiques et le développement de stratégies de gestion et de sélection plus durables.
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Climate change is exerting increasing pressure on perennial plants, particularly fruit trees, whose longevity requires maintaining functional performance over several decades despite the rising frequency and intensity of climatic stresses. The ability of apple trees to cope with these constraints relies on a complex interplay between phenotypic plasticity, molecular regulation, and genomic constraints, which remains insufficiently understood at both physiological and molecular scales.

This PhD project aims to identify the biological mechanisms underlying apple tree resilience to climate change through an integrative multi-omics approach, combining phenotypic, transcriptomic, epigenomic, and genomic data. The project is based on a robust model system centered on Malus sylvestris, one of the wild progenitors of the cultivated apple, which has persisted through past climatic fluctuations and represents a key reservoir of genetic and epigenetic diversity that could be leveraged for future resilience. This system benefits from a unique experimental design, combining controlled climate experiments (ECOTRON), for which phenotypic and transcriptomic data are already available, with a network of multi-site experimental orchards established over five years ago across Europe, providing long-term phenotypic and genomic data.

First, the PhD will exploit ECOTRON data to characterize plastic responses of functional traits along controlled climatic gradients and to identify molecular and epigenomic signatures associated with contrasting performance levels. Second, data from the multi-site orchards will be used to characterize plastic responses of functional traits under natural conditions, accounting for environmental variability, individuals' physiological age, and population genetic structure.

By integrating functional trait analysis, multi-omics approaches, and population genomics, this project will provide a comprehensive and realistic understanding of climate resilience in an emblematic fruit tree species, with direct implications for the conservation of genetic resources and the development of more sustainable management and breeding strategies.
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Début de la thèse : 01/10/2026

Contrats ED : Programme blanc GS-BioSphERA

Université Paris-Saclay GS Biosphera - Biologie, Société, Ecologie & Environnement, Ressources, Agriculture & Alimentation

567 Sciences du Végétal : du gène à l'écosystème

Le/la candidat(e) doit avoir une solide formation en biologie, écologie, génomique ou dans un domaine connexe. Des connaissances en biologie végétale et/ou en biologie évolutive sont fortement appréciées. Une expérience en analyse de données (par exemple en R ou Python) est attendue, et une familiarité avec les données omiques (transcriptomique, génomique ou épigénomique) constituera un atout. De solides compétences quantitatives et un intérêt pour les approches intégratives sont importants. Le/la candidat(e) doit faire preuve d'autonomie, de motivation et être capable de travailler dans un environnement de recherche interdisciplinaire et international. Un intérêt pour le travail de terrain (par exemple l'échantillonnage en vergers expérimentaux) est souhaité, bien que le projet soit principalement axé sur l'analyse de données. Une excellente maîtrise de l'anglais est requise.
The candidate should have a strong background in biology, ecology, genomics, or a related field. Knowledge of plant biology and/or evolutionary biology is highly desirable. Experience in data analysis (e.g., R or Python) is expected, and familiarity with omics data (transcriptomics, genomics, or epigenomics) will be an asset. Strong quantitative skills and an interest in integrative approaches are important. The candidate should be motivated, autonomous, and able to work in an interdisciplinary and international research environment. An interest in fieldwork (e.g., sampling in experimental orchards) is desirable, although the project is primarily data-driven. Excellent communication skills in English are required.