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La germination et l'émergence des plantules sont des étapes critiques pour les productions végétales. En effet, la phase de transition entre l'état hétérotrophe vers un développement autotrophe est extrêmement sensible aux contraintes environnementales. Ces travaux de thèse se concentrent sur l'analyse des descripteurs de germination, fournissant ainsi un outil précieux pour les physiologistes afin d'améliorer le phénotypage de la germination. Cette approche permettra également d'intégrer une grande diversité d'indices de germination dans des analyses génomiques. Les mécanismes de résistance/tolérance au stress thermique demeurent peu décrits à ces stades précoces de germination. Ce travail révèle les transitions métaboliques de la germination de la lentille sous l'effet de la tempéra[...]

La germination et l'émergence des plantules sont des étapes critiques pour les productions végétales. En effet, la phase de transition entre l'état hétérotrophe vers un développement autotrophe est extrêmement sensible aux contraintes environnementales. Ces travaux de thèse se concentrent sur l'analyse des descripteurs de germination, fournissant ainsi un outil précieux pour les physiologistes afin d'améliorer le phénotypage de la germination. Cette approche permettra également d'intégrer une grande diversité d'indices de germination dans des analyses génomiques. Les mécanismes de résistance/tolérance au stress thermique demeurent peu décrits à ces stades précoces de germination. Ce travail révèle les transitions métaboliques de la germination de la lentille sous l'effet de la température par des approches de protéomique et de métabolomique, et permet d'étudier les réorganisations du protéome et le potentiel de la germination pour améliorer l'intérêt nutritionnel des graines. Des approches d'annotation fonctionnelle de gènes et de modélisation statistique de données protéomiques et métabolomiques sur des graines en germination conduiront à mieux comprendre les mécanismes de réponse au stress et à caractériser des biomarqueurs de la qualité des semences. Enfin, ce travail de thèse consiste à mettre enouvre une approche d'intelligence artificielle pour prédire les peptides antimicrobiens générés par l'hydrolyse des protéines de réserve pendant la germination. L'ensemble des travaux développés dans cette thèse sera largement partagé avec la communauté scientifique du domaine des sciences végétales.