Axe Microbiote

Le microbiote est l’ensemble des microorganismes (virus, Eubactéries, Archées, champignons) associés à un écosytème. Dans l’UMR DGIMI, nous nous intéressons au microbiote associé à nos différents modèles d’étude à savoir les insectes et leurs parasites invertébrés.

Les objectifs de l’axe Microbiote sont de

• décrire ces microbiotes,
• caractériser la fonction de ces microbiotes dans les phénotypes de leurs hôtes (adaptation aux plantes, virulence, cycle de vie, etc.)

Le metabarcoding est une méthode d’identification moléculaire de différents membres d’une communauté microbienne par le biais du séquençage des amplicons d’un marqueur spécifique du groupe étudié (régions variables du gène de l’ARN 16S chez les Eubactéries et les Archées, la région ITS chez les champignons, etc.).

La métagénomique shotgun est une méthode d’identification moléculaire de différents membres d’une communauté microbienne par le biais du séquençage totale des génomes présents.

Les deux approches utilisent des techniques de séquençage à haut débit ou Next-Generation Sequencing (NGS).

La culturomique permet d’avoir accès aux membres cultivables des communautés microbiennes d’Eubactéries, Archées et champignons.

Intégrer le microbiote de l’hôte et/ou du parasite dans nos approches conceptuelles conduit à considérer non plus seulement le pathogène seul mais le pathogène dans son environnement microbiotique, à savoir le pathobiome, pour comprendre les mécanismes de la réussite parasitaire.

Si la notion d’organisme est étendue à l’ensemble des communautés microbiennes qui lui sont associées, on parle de « métaorganismes » ou holobionte qui serait la véritable unité d’évolution, résultat de l’interaction entre le génome de l’hôte et celui de son microbiote.

Des approches -omics (meta-transcriptomique, protéomique, métabolomique) permettent d’avoir accès respectivement aux transcriptomes, protéomes et métabolites de ces communautés microbiennes.

Des approches prédictives utilisant les réseaux d’associations et le machine learning permettent d’identifier des espèces hub, c’est-à-dire essentielles à l’expression de certains phénotypes.