Article de méthode

Caractérisation par imagerie en direct des mouvements du centromère au cours de la prophase méiotique mâle chez Arabidopsis thaliana

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DOI :

10.3791/68569

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24 octobre 2025

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1Université Paris-Saclay, INRAE, AgroParisTech, Institute Jean-Pierre Bourgin for Plant Sciences (IJPB), 78000, Versailles, France

Dans cet article

Résumé

Le mouvement des chromosomes au cours de la prophase méiotique est un phénomène mal compris qui est fondamental pour la formation des spores. Ce protocole décrit une méthode pour acquérir, analyser et quantifier les mouvements du centromère au cours de la prophase méiotique chez les méiocytes mâles d’Arabidopsis thaliana .

Résumé

La méiose est une division cellulaire, essentielle à la reproduction sexuée. Au cours de la prophase méiotique, les chromosomes homologues d’origine maternelle et paternelle se reconnaissent et s’associent, un processus qui est facilité par leurs mouvements rapides dans le nucléoplasme. Les mouvements de prophase méiotique reposent sur la fixation des chromosomes à l’enveloppe nucléaire et sur les forces cytoplasmiques transmises aux chromosomes à travers l’enveloppe nucléaire. Chez les plantes, l’accessibilité limitée et la fragilité des méiocytes mâles à l’intérieur des anthères rendent les approches d’imagerie en direct et l’analyse du mouvement des chromosomes techniquement difficiles. En effet, ces mouvements sont très rapides, et leur analyse nécessite de trouver les conditions d’acquisition optimales. Ici, une méthode efficace pour capturer les mouvements rapides des chromosomes pendant la prophase méiotique mâle chez Arabidopsis thaliana est décrite, dans des films en accéléré, en suivant les mouvements de centromères marqués par fluorescence. Elle est basée sur la dissection d’anthères et l’acquisition d’images par microscopie confocale à balayage laser (CLSM), en 3D et dans le temps. L’acquisition d’empilements z méiotiques toutes les 7 s permet une résolution suffisante pour reconstruire et analyser les trajectoires des centromères marqués. Les données extraites sont ensuite traitées, ce qui permet d’analyser quantitativement ces mouvements chromosomiques. Le développement de modèles à partir de ces données est essentiel pour comprendre le mécanisme du mouvement rapide des chromosomes, y compris la nature et l’intensité des forces à l’origine de ce processus.

Introduction

La méiose est un processus biologique fondamental qui assure la transmission fidèle du matériel génétique d’une génération à l’autre. Le processus de méiose est divisé en deux cycles successifs de division cellulaire, la méiose I et la méiose II. La méiose I est précédée d’une longue prophase au cours de laquelle les chromosomes homologues se reconnaissent et s’apparient. Au cours de cette prophase prolongée, de nombreux processus biologiques se produisent. Outre l’appariement des chromosomes homologues, ces chromosomes subissent également un processus appelé synapse. La synapse implique la formation d’un complexe protéique connu sous le nom de complexe synaptonémal, qui relie les chromosomes homologues sur toute leur longueur. Le complexe synaptonémal favorise la recombinaison homologue, suivie de l’échange de matériel génétique entre les chromosomes homologues et de la formation de croisements. Ceux-ci établissent une connexion physique entre les chromosomes homologues, facilitant leur bon alignement et leur ségrégation équilibrée 1,2.

Lors de la reconnaissance des chromosomes homologues, les mouvements rapides des chromosomes de prophase (RPM) sont connus pour jouer un rôle crucial. Des études menées sur plusieurs espèces modèles ont montré que lors du leptotène, les chromosomes se fixent à l’enveloppe nucléaire (EN). Ils sont connectés au cytosquelette cytoplasmique par l’EN, via le complexe protéique LINC (Linker of Nucleoskeleton and Cytoskeleton)3. Les forces générées dans le cytoplasme sont transmises aux chromosomes par le biais du complexe LINC, permettant le mouvement des chromosomes.

L’étude des RPM est essentielle pour comprendre les mécanismes fondamentaux de la méiose, en particulier ceux impliqués dans la reconnaissance des chromosomes homologues. Cependant, l’étude de ces mouvements nécessite des expériences spécifiques d’imagerie en direct. La plupart des études d’imagerie en direct chez A. thaliana se concentrent sur les tissus somatiques et les organes végétatifs. Ces études ont été menées pour déterminer comment les cellules donnent naissance aux organes4. De telles études ont été menées sur les méristèmes5et les racines6. Récemment, quelques équipes ont développé des techniques d’observation du développement floral, y compris la méiose, en temps réel chez A. thaliana sur des périodes de plusieurs jours 7,8. Cependant, ces protocoles peuvent également être exigeants et difficiles à mettre en place pour un grand nombre d’échantillons.

Cet article présente un protocole détaillé pour l’imagerie de cellules vivantes et l’analyse de la dynamique des chromosomes au cours de la méiose chez A. thaliana. Grâce à l’utilisation de la microscopie confocale, une technique simple de préparation d’échantillons, associée au marquage fluorescent des chromosomes, le mouvement des chromosomes a été capturé avec une résolution spatiale et temporelle élevée sur de courtes périodes. Le protocole décrit la préparation des tissus végétaux pour l’imagerie, l’optimisation des paramètres d’imagerie pour minimiser la phototoxicité et maximiser la qualité de l’image, ainsi que le traitement de l’image et l’analyse des données. Cette méthode permet une quantification précise de la dynamique des centromères au cours de la méiose, ce qui est crucial pour comprendre le comportement des chromosomes sous-jacent à la formation réussie des gamètes. Ces connaissances ont des implications directes pour l’agriculture, en particulier pour améliorer les programmes de sélection des cultures en facilitant l’étude des processus d’appariement et de recombinaison des chromosomes qui affectent la fertilité et la diversité génétique.

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Protocole

Ce protocole utilise des plantes transgéniques d’A. thaliana exprimant les transgènes GFP-CENH3 et NUP54-RFP 9,10. Le marqueur CENH3 permet de suivre le mouvement des centromères. Le marqueur NUP54 marque les pores nucléaires et aide ainsi à distinguer le noyau. D’autres marqueurs peuvent être utilisés, mais ceux-ci doivent être résistants au photoblanchiment car l’échantillon est éclairé en permanence. Pour s’assurer que le marqueur ne subit pas de photoblanchiment, effectuez l’expérience dans les mêmes conditions laser et paramètres d’acquisition, et vérifiez que le signal reste stable pendant toute la durée de l’acquisition de l’image. Les réactifs et l’équipement utilisés sont répertoriés dans la table des matériaux.

1. Croissance et culture des plantes

  1. Semez les graines directement dans des pots dans la serre.
  2. Placez les pots dans une serre dans les conditions suivantes : 16 h jour/8 h nuit, 20 °C, 70 % d’humidité.
  3. Laissez les plantes se développer dans la serre pendant environ 4 semaines. Les plantes doivent atteindre un stade où elles ont 5/6 tiges florales (voir Figure 1A).

2. Dissection des anthères et préparation des lames

  1. Préparez une lame de verre, placez en son centre un intercalaire (adhésif double face avec une perforation de 9 mm de diamètre, 0,12 mm de profondeur) en prenant soin de retirer les films de protection de chaque côté. Cette entretoise maintiendra l’échantillon et créera un espace entre la lame et la lamelle.
  2. Déposez 8 μL d’eau du robinet au centre de l’intercalaire.
  3. À l’aide d’une pince, prélevez une inflorescence sur l’une des tiges principales (voir figure 1B) (n’utilisez pas de petites inflorescences sur les tiges émergentes).
  4. Placez l’inflorescence sur une nouvelle lame sous un stéréomicroscope muni d’une règle. Sélectionnez des boutons floraux d’environ 0,5 mm de longueur (figure 1C).
  5. À l’aide d’aiguilles pointues, ouvrez doucement les bourgeons, en écartant les sépales et les pétales pour ne garder que les anthères. Veillez à ne pas endommager les anthères ni à les laisser sécher.
  6. Transférez délicatement les grappes d’anthères dans l’eau dans la cavité d’espacement. Pour éviter la déshydratation, faites-le immédiatement après avoir retiré les sépales et les pétales.
  7. Déposez plusieurs paquets d’anthères à l’intérieur de la cavité d’espacement.
  8. Couvrez le toboggan avec une lamelle, en évitant les bulles d’air. Pour ce faire, ajoutez 8 μL d’eau sur une lamelle et retournez soigneusement la lamelle avec la goutte d’eau sur la cavité d’espacement. Assurez-vous que les grappes d’anthères sont immergées dans un total de 16 μL d’eau et que la lamelle est bien collée à l’entretoise (voir figure 1D ; Figure 2).

3. Observation en time-lapse en microscopie confocale – Configuration de l’imagerie

REMARQUE : La façon de configurer les paramètres d’imagerie dépend du système confocal utilisé. Pour plus d’informations sur les paramètres d’imagerie, consultez la section Discussion . Les images ont été acquises à l’aide de CLSM et d’un objectif d’immersion dans l’eau 20x. L’utilisation d’un objectif d’immersion dans l’eau permet une meilleure correspondance de l’indice de réfraction, car l’échantillon biologique est monté dans l’eau.

  1. Configurez le microscope en excitant la GFP à 488 nm et en la détectant avec un détecteur hybride entre 494 nm et 547 nm.
    REMARQUE : Le gain de décalage du détecteur hybride a été réglé sur 100. RFP est excité à 561 nm et détecté avec un détecteur hybride entre 584 et 629 nm. Le gain de décalage du détecteur hybride a été réglé sur 130. La vitesse de balayage est de 400 Hz et le balayage est bidirectionnel. Une moyenne linéaire de 2 est appliquée. Les deux canaux ont été acquis simultanément afin de minimiser le temps d’acquisition. La puissance laser a été fixée à 15 % pour le laser de 488 nm et à 30 % pour le laser de 561 nm.
  2. Localisez l’anthère à l’aide d’un éclairage en fond clair.
  3. À l’aide du canal en fond clair, déterminez le stade méiotique en fonction de la forme des cellules.
    REMARQUE : Les stades zygotène ou pachytène sont nécessaires pour observer les RPM. La variation de la mise au point le long de l’axe Z permet d’estimer la forme 3D de la cellule. Au stade leptotène, les méiocytes présentent une forme carrée distincte, et le nucléole est positionné au centre du noyau, ce qui les rend facilement identifiables. Au cours des stades zygotène et pachytène, les méiocytes commencent à adopter une forme trapézoïdale et le nucléole migre vers l’enveloppe nucléaire. Au stade diplotène, les méiocytes présentent une morphologie entièrement arrondie10.
  4. Visualisez l’anthère sur le logiciel. Le signal RFP est également un bon indicateur du stade méiotique des cellules.
    REMARQUE : Les méiocytes au stade zygotène/pachytène présentent un marquage NUP54 en forme de croissant, correspondant à un regroupement de pores nucléaires dans un territoire restreint de l’EN à ces stades (Figure 3A). Si nécessaire, tournez l’anthère de manière à ce qu’elle soit placée horizontalement (voir Figure 3).
  5. Définissez une taille d’image de 400 px par 150 px, avec un zoom numérique de 4, centré sur l’anthère de l’image.
  6. Définir l’épaisseur de l’échantillon à imager afin d’obtenir un maximum de méiocytes intacts. Cependant, il est important de limiter le nombre de tranches z pour minimiser le temps d’acquisition. Pour une épaisseur de 15 μm, 16 tranches en Z sont réalisées. Des empilements Z ont été acquis avec une taille de pas de 1,04 μm.
  7. Afin d’effectuer des acquisitions continues, réglez l’intervalle de temps sur zéro dans la section de temps . Avec le microscope et les paramètres décrits ci-dessus, le temps d’acquisition de 16 coupes est d’environ 6 à 8 s. La durée minimale d’acquisition est de 2 min, mais elle peut aller jusqu’à 20 min.
  8. Lancez l’acquisition.

4. Analyse d’images – Suivi des mouvements du centromère

REMARQUE : La reconstruction des mouvements du centromère nécessite un logiciel d’analyse d’images capable de suivre les mouvements 3D. Le logiciel attribuera un objet à un signal fluorescent, en fonction des paramètres définis, à chaque moment d’acquisition. Ensuite, l’outil de suivi analyse automatiquement les objets en mouvement et crée un tracé de lignage.

  1. Prétraitement de l’image
    1. Pour faciliter l’analyse des mouvements, effectuez un traitement d’image post-acquisition. Par exemple, un processus d’extraction d’informations adaptatif (algorithme de déconvolution) peut être utilisé pour révéler des structures et des détails fins et améliorer la qualité de l’image.
  2. Suivi global des centromères
    1. Suivre tous les centromères de l’image : Utilisez un module de spot pour suivre automatiquement les taches (dans le temps).
    2. Choisissez le canal source, vert dans ce cas. Indiquez le diamètre XY, 1 μm, pour le centromère marqué GFP-CENH3. La détection d’objets identifie tous les objets de l’image (Figure 3B).
    3. Modifiez la qualité de la détection en fonction de l’intensité du signal à l’aide du graphique en bas de la fenêtre de contrôle.
    4. Utilisez un algorithme de suivi de mouvement auto-régressif pour tracer les trajectoires (Figure 3C). La visualisation de toutes les trajectoires permet d’identifier facilement les méiocytes des tissus somatiques (Vidéo 1).
  3. Suivi des centromères dans un seul méiocyte
    REMARQUE : À l’aide d’un logiciel de visualisation 3D, vérifiez les noyaux et les trajectoires, et analysez uniquement les noyaux intacts qui n’ont été recadrés à aucun moment de l’acquisition. L’analyse d’un méiocyte tronqué aboutit à des données erronées.
    1. Suivi automatique des centromères
      REMARQUE : Lors de l’analyse d’un seul noyau, le processus est redémarré depuis le début.
      1. Utilisez le module spot pour suivre les taches (dans le temps) sur le noyau sélectionné, en définissant une région d’intérêt (ROI) correspondante à l’aide de l’option Segmenter uniquement une région d’intérêt et suivre les taches (dans le temps).
      2. Sélectionnez un retour sur investissement qui inclut correctement le noyau dans les trois dimensions et au fil du temps. (Figure 4A).
      3. Utilisez les mêmes paramètres que pour l’anthère entière pour la détection des centromères (Figure 4B) et le suivi (Figure 4C).
      4. Dans un graphique de lignage (Figure 4F), toutes les trajectoires sont indiquées. Les trajectoires à l’extérieur du méiocyte analysé peuvent être éliminées (Figure 4C). Sélectionnez les pistes et supprimez-les à l’aide de la touche Suppr du clavier. Ceux-ci peuvent être facilement identifiés à l’aide de la visionneuse 3D du logiciel.
    2. Correction manuelle du suivi des centromères
      REMARQUE : Dans la plupart des cas, les trajectoires doivent être corrigées manuellement car les logiciels de suivi ne peuvent pas différencier les centromères qui sont trop proches les uns des autres.
      1. Utilisez le mode d’édition pour supprimer ou ajouter un objet. Assurez-vous que l’objet est ajouté dans le bon plan.
      2. Connectez manuellement les nouveaux objets en mode Modifier les pistes à l’aide du tracé de lignage, après une analyse personnelle minutieuse et approfondie de la cellule en 3D. Les figures 4E, G montrent les trajectoires corrigées sur l’image du méiocyte et sur le tracé linéaire, respectivement. La vidéo 2 montre les trajectoires d’un méiocyte après correction.
      3. Exportation de données
        1. Exportez les données de suivi dans un format de tableur pour faciliter le traitement et l’analyse ultérieurs des données. Ces fichiers contiennent des tables de mesure résultant du suivi effectué avec le logiciel.
        2. Assurez-vous que le fichier de feuille de calcul exporté contient les variables suivantes : Temps, qui enregistre le point temporel de chaque mesure ; l’ID de piste, qui identifie de manière unique chaque piste ; le déplacement Delta X, Y, Z, qui représente le changement de position en trois dimensions à chaque point temporel ; et la position X, Y, Z, qui stocke la position absolue de chaque objet dans l’espace.

5. Analyse des données

REMARQUE : Cette partie décrit le flux de travail d’analyse de données à l’aide de scripts R11 exécutés dans RStudio12. Elles peuvent être récupérées dans le référentiel Data INRAE à l’adresse : 10.57745/V1NNFI. Tous les chiffres sont générés à l’aide de ggplot213 pour visualiser les métriques calculées. Les scripts exécutent séquentiellement les étapes suivantes : Le meiomove-sub-config. Le script R est d’abord exécuté pour initialiser l’environnement R, charger les bibliothèques requises et définir les variables globales. Le lien vers le script est : https://doi.org/10.57745/V1NNFI

  1. Lecture et sélection des données
    REMARQUE : Le script à utiliser est stocké sous la forme : meiomove-sub-loader.R.
    1. Rassemblez tous les fichiers Excel individuels contenant des données de suivi et fusionnez-les en un seul fichier consolidé.
    2. Enregistrez le fichier fusionné au format TSV (valeurs séparées par des tabulations) pour assurer la compatibilité avec les étapes ultérieures de traitement des données.
    3. Calculez les positions x, y, z en accumulant les valeurs de déplacement au fil du temps, en vous assurant que la trajectoire spatiale de chaque objet suivi est reconstruite avec précision. Cela a été fait pour compenser un bogue dans le logiciel qui exportait des positions XYZ incorrectes.
  2. Nettoyage des données
    REMARQUE : Le script à utiliser est stocké sous la forme : meiomove-sub-clean.R.
    1. Supprimez les pistes courtes, définies comme celles d’une durée minimale de 50 s. Ces traces ne contiennent pas suffisamment de points de données pour une analyse significative, car elles peuvent introduire du bruit ou des inexactitudes.
    2. Identifiez et supprimez les pistes dont la position (X, Y, Z) reste constante dans le temps, car elles indiquent soit des artefacts, soit des structures statiques qui ne sont pas pertinentes pour l’analyse.
    3. Filtrez les valeurs de déplacement manquantes (entrées NA) pour garantir l’intégrité des données et éviter les erreurs de calcul dans les étapes ultérieures.
    4. Détectez et supprimez les traces dont les valeurs de déplacement obtenues à l’aide d’un logiciel d’analyse d’images diffèrent considérablement de celles recalculées, garantissant ainsi la cohérence et la fiabilité des données de suivi.
  3. Correction de la dérive des cellules méiotiques
    REMARQUE : Le script à utiliser est également stocké sous la forme : meiomove-sub-clean.R.
    1. Tenez compte d’une éventuelle dérive au cours de l’acquisition en distinguant les centromères méiotiques et somatiques. Cette étape permet de s’assurer que les mouvements observés correspondent à des processus biologiques plutôt qu’à des artefacts expérimentaux.
    2. Appliquez une correction de dérive en ajustant les positions des cellules méiotiques par rapport aux cellules somatiques, qui servent de référence stable.
  4. Génération de sortie
    REMARQUE : Le script à utiliser est stocké sous la forme : meiomove-sub-metrics.R.
    1. Calculez la vitesse instantanée à chaque pas de temps pour suivre les variations de la vitesse de mouvement au fil du temps.
    2. Calculez l’angle de braquage, qui représente le changement de direction du mouvement entre des pas de temps consécutifs, ce qui donne un aperçu des modèles de trajectoire. Le résultat est stocké sous la forme : results/dataframes/metrics-by-step.tsv (Sortie 1).
    3. Calculez le rapport de portée à l’aide de celltrackR14, qui quantifie la distance parcourue par rapport à sa position de départ, donnant une indication du comportement exploratoire. Le résultat est stocké sous la forme : results/dataframes/metrics-celltrackr.tsv (sortie 2).
    4. Calculez la vitesse moyenne de chaque route individuelle pour résumer les caractéristiques de mouvement sur l’ensemble de la période d’observation. Calculez l’angle de braquage moyen par piste pour analyser la directionnalité globale du mouvement et les modèles de comportement. Le résultat est stocké sous la forme : results/dataframes/metrics-by-id.tsv (Sortie 3).
    5. Déterminez la position du centroïde à chaque pas de temps pour chaque piste de cellule. Le centroïde est la moyenne des positions des centromères dans un méiocyte donné.
    6. Calculez la taille du centroïde à chaque pas de temps, ce qui fournit une mesure de la dispersion spatiale des centromères autour de leur position moyenne. Les variations de la taille du centroïde au fil du temps fournissent des informations sur la cohérence globale entre les traces de centromères. Le résultat est stocké sous la forme : results/dataframes/metrics-by-cell.tsv (Sortie 4).
    7. Calculez la corrélation croisée de la vitesse pour analyser les relations entre la dynamique de mouvement des différents objets suivis, révélant ainsi des comportements coordonnés potentiels. Le résultat est stocké sous la forme : results/dataframes/metrics-correlations.tsv (sortie 5).
    8. Calculez le déplacement quadratique moyen (MSD) pour chaque piste, une mesure clé qui quantifie la distance quadratique moyenne parcourue par les centromères sur des intervalles de temps donnés (décalages temporels) pour caractériser le type de mouvement.
      REMARQUE : En examinant comment le MSD évolue avec l’augmentation du décalage temporel, on peut déduire si le mouvement est principalement diffusif ou confiné, donnant ainsi un aperçu du comportement dynamique sous-jacent. Le résultat est stocké sous la forme : results/dataframes/metrics-msd.tsv (sortie 6).

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Résultats

Un protocole rapide a été développé pour visualiser les mouvements chromosomiques au cours de la prophase de la méiose chez Arabidopsis thaliana, permettant de multiples acquisitions en accéléré et, ainsi, l’analyse d’un grand nombre de données. Les méiocytes exprimant un marqueur GFP, permettant la visualisation des centromères, et un marqueur RFP, permettant la visualisation du noyau, sont imagés pendant une durée de 4 min en suivant le protoco...

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Discussion

Le protocole actuel permet l’imagerie in vivo et l’analyse du mouvement du centromère au cours de la prophase méiotique chez Arabidopsis thaliana. Ce protocole peut être mis en œuvre avec un microscope confocal droit ou inversé, ce qui le rend accessible à la plupart des laboratoires équipés de la technologie confocale. Bien que les systèmes confocaux varient en termes de vitesse de balayage, de sensibilité, de détecteurs et de capacité à séparer les longueurs d’onde, i...

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Déclarations de divulgation

Les auteurs ne déclarent aucun conflit d’intérêts.

Remerciements

Ces travaux ont bénéficié du soutien des plateformes technologiques de l’Observatoire des plantes de l’Institut Jean-Pierre Bourgin PO-Plantes et PO-Cyto. Cette recherche a été financée par l’ANR (MeioMove ANR-21CE12-0042 : M.G., P.A., L.C., S.L., et DYSCORD ANR-23-CE20-0036-02, M.G., L.C.). L’Institut Jean-Pierre Bourgin bénéficie du soutien de Saclay Sciences du Végétal (ANR-17-EUR0007).

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Matériaux

Liste des matériaux utilisés dans cet article
NomEntrepriseNuméro de catalogueCommentaires
Terrain de reproductionTREF (Jiffy)101820/02227861
Microscope confocalLeicaTCS SP8 AOBS (Séparateur de faisceau acusto-optique)
Logiciel de confocalisationLeicaLogiciel LAS X 3.5.0.18371
CouverturesPaul Marienfeld GmbH10705222x22 No1,5H
PincesIdeal-Tek4.SA.0Pinces à épiler haute précision
GFP : CENH3Ravi et al. 2010Graines d’Arabidopsis thaliana utilisées ici
ggplot2  ; ggplot2 : Graphismes élégants pour l’analyse de données   ; Reference13https://ggplot2.tidyverse.org
Poignée pour aiguillesHammacherPoignée pour boucle, longueur 170 mm
ImarisInstruments d’OxfordImaris 9.7.2Analyse d’image - module « Spot »
ObjectifLeicaHC PL APO CS2 20 et 0,75 IMM
LightningLeicaDéconvolution adaptativeExtraction intelligente automatisée d’informations à partir de données confocales
LumièresVEGELEDApollo LL252-Gen2
AiguillesWatkins & DoncasterBroches E3 0,0124" (0,31mm) x 25mm
NUP54 : RFPCromer et al. 2024Graines d’Arabidopsis thaliana utilisées ici
PotsTEKU (POPPELMANN)VDF 7x7x6,5 cm
RÉquipe RCoreR : Un langage et un environnement pour les statistiques   ;   ; informatique. Fondation R pour l’informatique statistique, Vienne, Autriche.  ; Reference11https://www.R-project.org/   ;
RstudioÉquipe Posit  ; RStudio : Environnement de développement intégré pour R. Posit Software, PBC, Boston, MA. Reference12http://www.posit.co/
DiapositivesKNITTEL GLASS10000326x76x1,0mm
EntretoisesThermo-fisherEspaceur à scellement sécurisé, 8 puits, diamètre de 9 mm, profondeur de 0,12 mmCoupez chaque entretoise individuellement
StéréomicroscopesNikonSMZ800

Références

  1. Zickler, D., Kleckner, N. Meiotic chromosomes: Integrating structure and function. Annu Rev Genet. 33 (1), 603-754 (1999).
  2. Zickler, D., Kleckner, N. Meiosis: Dances between homologs. Annu Rev Genet. 57 (1), 1-63 (2023).
  3. Kim, H. J., Liu, C., Dernburg, A. F. How and why chromosomes interact with the cytoskeleton during meiosis. Genes (Basel). 13 (5), 901(2022).
  4. Harline, K., Roeder, A. H. K. An optimized pipeline for live imaging whole Arabidopsis leaves at cellular resolution. Plant Methods. 19 (1), 10(2023).
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  11. R: A language and environment for statistical computing. , at https://www.R-project.org/ (2021).
  12. RStudio: Integrated development environment for R. , at http://www.posit.co/ (2025).
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  15. Lee, C. -Y., et al. Mechanism and regulation of rapid telomere prophase movements in mouse meiotic chromosomes. Cell Rep. 11 (4), 551-563 (2015).
  16. Nozaki, T., Weiner, B., Kleckner, N. Rapid homologue juxtaposition during meiotic chromosome pairing. Nature. 634 (8036), 1221-1228 (2024).
  17. Fang, Y., Spector, D. L. Centromere positioning and dynamics in living Arabidopsis plants. Mol Biol Cell. 16 (12), 5710-5718 (2005).
  18. Arpòn, J., Gaudin, V., Andrey, P. A method for testing random spatial models on nuclear object distributions. Plant Chromatin Dynamics: Methods and Protocols. 1675, 493-507 (2018).

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Mots-clés

Mouvement des chromosomesmicroscopie confocaledissection d anth resmarquage fluorescentimagerie en acc l rtrajectoires chromosomiques

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