Caractérisation des déterminants génomiques et des réponses phénotypiques de l'adaptation à l'altitude chez les téosintes (Zea mays ssp. parviglumis et ssp. mexicana)

Les deux sous-espèces annuelles de téosinte qui sont les plus proches parents sauvages du maïs sont d’excellents systèmes pour étudier l’adaptation locale car leur distribution couvre un large éventail de conditions environnementales. Zea mays ssp. parviglumis est distribuée dans un habitat chaud et mésique en dessous de 1800 m d’altitude, tandis que Zea mays ssp. mexicana prospère dans des conditions sèches et fraîches à des altitudes plus élevées. Nous avons combiné des approches d’écologie inverse et de génétique association afin d’identifier les déterminants de l'adaptation locale chez ces téosintes. A partir de données de séquençage haut débit (HTS) de six populations comprenant des populations de basses et hautes altitudes, une étude précédente a identifié un sous-ensemble de 171 polymorphismes nucléotidiques (SNP candidats) présentant des signaux de sélection. Nous avons utilisé ces SNP candidats pour tester l'association entre la variation génotypique et phénotypique de 18 caractères. Notre panel d’association était constitué de 1663 plantes provenant de graines de 11 populations échantillonnées le long de deux gradients d’altitude. Il a été évalué deux années consécutives dans deux jardins communs. Nous avons contrôlé sa structure neutre en utilisant 18 marqueurs microsatellites. La variation phénotypique a révélé l’existence d'un syndrome altitudinal composé de dix caractères. Nous avons ainsi observé une augmentation de la précocité de floraison, une diminution de la production de talles et de la densité en stomates des feuilles ainsi qu’une augmentation de la taille, de la longueur et du poids des grains avec l’élévation croissante du site de collecte des populations. Ce syndrome a évolué malgré des flux de gènes détectables entre populations. Nous avons montré que le pourcentage de SNP candidats associés aux différents caractères dépend de la prise en compte de la structure neutre soit en cinq groupes génétiques (71,7%), soit en onze populations (11,5%), indiquant une stratification complexe. Nous avons testé les corrélations entre les variables environnementales et les fréquences alléliques des SNP candidats sur 28 populations. Nous avons trouvé un enrichissement à la fois pour les SNP présentant des associations phénotypiques et les SNP présentant des corrélations environnementales dans trois larges inversions chromosomiques, confirmant leur rôle dans l'adaptation locale. Pour explorer la contribution de la variation structurale à l'évolution adaptative, nous nous sommes concentrés sur le contenu en éléments transposables (ET) des six populations séquencées (HTS). Ces éléments constituent environ 85% du génome du maïs et contribuent à sa variabilité fonctionnelle. Nous avons effectué la première description populationnelle des ET chez les téosintes pour deux catégories d'insertions, celles présentes et celles absentes du génome de référence du maïs. Nous avons ensuite recherché des polymorphismes liés aux ET présentant des fréquences alléliques contrastées entre populations de basse et de haute altitude. Nous avons identifié un sous-ensemble d'insertions candidates. Enfin, nous avons génotypé, dans un panel d'association, des insertions d’ET connues pour avoir contribué à l'évolution phénotypique du maïs. Contrairement à ce qui a été observé chez le maïs, certaines de ces insertions n'ont montré aucun effet phénotypique chez les téosintes, ce qui suggère que leur effet dépend du fond génétique. Notre étude apporte de nouvelles connaissances sur l’adaptation altitudinale chez les plantes. Elle ouvre la discussion sur les défis soulevés par l'utilisation (1) d'outils de génomique des populations pour identifier la variation adaptative, (2) de populations naturelles en génétique d’association, et (1) de ressources génétiques sauvages pour l'amélioration des espèces cultivées.Annual teosintes, the closest wild relatives of maize, are ideal systems to study local adaptation because their distribution spans a wide range of environmental conditions. Zea mays ssp. parviglumis is distributed in warm and mesic conditions below 1800 m, while Zea mays ssp. mexicana thrives in dry and cool conditions at higher altitudes. We combined reverse ecology and association mapping to mine the determinants of local adaptation in annual teosintes. Based on high throughput sequencing (HTS) data from six populations encompassing lowland and highland populations growing along two elevation gradients, a previous study has identified candidate regions displaying signals of selection. Within those regions a subset of 171 candidate single nucleotide polymorphisms (SNPs) was selected to test their association to phenotypic variation at 18 traits. Our association panel encompassed 1663 plants from seeds collected from eleven populations sampled along the elevation gradients. We benefit from phenotypic characterization of all the plants in two common gardens located at mid-altitude for two years. In addition, we controlled for neutral structure of the association panel using 18 microsatellite markers. Phenotypic variation revealed the components of an altitudinal “syndrome” constituted of ten traits evolving under spatially-varying selection. Plants flowered earlier, produced less tillers, displayed lower stomata density and carried larger, longer and heavier grains with increasing elevation of population collection site. This syndrome evolved in spite of detectable gene flow among populations. The percentage of candidate SNPs associated with traits largely depended on whether we corrected for five genetic groups (71.7%) or eleven populations (11.5%), thereby indicating a complex stratification in our association panel. We analyzed correlations between environmental variables and allele frequencies of candidate SNPs on a larger set of 28 populations. We found enrichment for SNPs displaying phenotypic associations and environmental correlations in three Mb-scale chromosomal inversions, confirming the role of these inversions in local adaptation. To further explore the contribution of structural variation to adaptive evolution, we focused on transposable element (TE) content of the HTS populations. TEs constitute ~85% of the maize genome and contribute to its functional variability via gene inactivation and modulation of gene expression. We performed the first population-level description of TEs in teosintes for two categories of insertions, those present and those absent from the maize reference genome. We next searched for TE polymorphisms with contrasted allele frequencies between lowland and highland populations. We pinpointed a subset of adaptive candidate insertions. Finally, we genotyped in our association panel TE insertions known to have contributed to maize phenotypic evolution. In contrast to what was found in maize, some of these insertions displayed no measurable phenotypic effects in teosintes, suggesting that their effect depends on the genetic background. Altogether our study brings new insights into plant altitudinal adaptation. It opens discussions on the challenges raised by the use (1) of population genomic tools to discover adaptive variation, (2) of natural populations in association mapping, and (1) of wild genetic resources in crop breeding