Author: "Écophysiologie des Plantes sous Stress environnementaux (LEPSE)" / Topic: [sdv]life sciences [q-bio] - Searchworks@Jio Institute Digital Library Search Results

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1. A systemic approach to grapevine decline diagnosed using three key indicators: plant mortality, yield loss and vigour decrease

Author: Anne MEROT, Guillaume Coulouma, Nathalie Smits, Elsa Robelot, Christian Gary, Lucia Guerin-Dubrana, Jouanel Poulmach, Xavier Burgun, Anne Pellegrino, Marc Fermaud, Agrosystèmes Biodiversifiés (UMR ABSys), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Centre International de Hautes Etudes Agronomiques Méditerranéennes - Institut Agronomique Méditerranéen de Montpellier (CIHEAM-IAMM), Centre International de Hautes Études Agronomiques Méditerranéennes (CIHEAM)-Centre International de Hautes Études Agronomiques Méditerranéennes (CIHEAM)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Institut Agro Montpellier, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro), Laboratoire d'étude des Interactions Sol - Agrosystème - Hydrosystème (UMR LISAH), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Institut Agro Montpellier, Santé et agroécologie du vignoble (UMR SAVE), Université de Bordeaux (UB)-Institut des Sciences de la Vigne et du Vin (ISVV)-Ecole Nationale Supérieure des Sciences Agronomiques de Bordeaux-Aquitaine (Bordeaux Sciences Agro)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Chambre d'Agriculture de l'Hérault (CA 34), Institut Français de la Vigne et du Vin (IFV), Écophysiologie des Plantes sous Stress environnementaux (LEPSE), Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Institut Agro Montpellier, and Plan National Dépérissement Viticole (PNDV) / France Agrimer
Subjects: vine mortality, diagnosis, dieback, [SDV]Life Sciences [q-bio], yield loss, vigour, Horticulture, decline, indicators, Food Science
Abstract: International audience; Grapevine decline, a major global viticulture issue, is defined as a multi-year decrease in vine productivity and/or increase in vine mortality. Although grapevine trunk diseases are one of the most studied causes, the decline is multifactorial and associated with more than 70 factors, including abiotic and biotic hazards. With so many factors to consider, the phenomenon is difficult to understand. Our study aims to make it easier to determine and assess grapevine decline by focusing on three key indicators: yield, mortality and vegetative vigour. We investigated the relationships between these indicators from both a temporal and spatial perspective to propose a set of diagnostic indicators. Thus, we conducted a winegrower survey, a historical analysis of grapevine decline and field measurements of the abovementioned indicators on plot networks in three major French winegrowing regions (see graphical abstract): Bordeaux, Cognac and Languedoc. We found that winegrowers' perceptions of decline were consistent with an objective characterisation based on field measurements of the indicators. Although vine mortality progressively spread over the years, neither the survey nor the historical analysis showed a direct link between decline and yield loss. Rather, large yearly fluctuations in yield, which did not systematically decrease over time, account for this finding. As a result, the mortality rate and the normalised difference vegetation index (NDVI) indicators were shown to be earlier indicators of grapevine decline than yield loss (addressed from the yield achievement ratio, YAR). We performed a multifactorial analysis of the overall data set from the three regions to deepen our understanding of the diversity of declining situations and the underlying environmental and management factors contributing to decline. Finally, two ground-based NDVI indicators and an image-analysis methodology using aerial photographs were proposed as easy-to-obtain indicators of grapevine decline. NDVI indicators were linearly correlated with both the YAR and mortality rate. This study provides a better understanding and promising tools for the early diagnosis of grapevine decline.
Published: 2023

2. The uncertainty of crop yield projections is reduced by improved temperature response functions

Author: Alex C. Ruane, Peter J. Thorburn, Mikhail A. Semenov, Joost Wolf, Claudio O. Stöckle, Pramod K. Aggarwal, Gerard W. Wall, Margarita Garcia-Vila, Matthew P. Reynolds, Eckart Priesack, Jørgen E. Olesen, Enli Wang, Bruce A. Kimball, Jordi Doltra, Iurii Shcherbak, Ehsan Eyshi Rezaei, Jeffrey W. White, Leilei Liu, L. A. Hunt, Senthold Asseng, Frank Ewert, Yan Zhu, Fulu Tao, Christoph Müller, Daniel Wallach, Christian Biernath, Davide Cammarano, Mohamed Jabloun, Zhigan Zhao, Michael J. Ottman, Pierre Martre, Sebastian Gayler, Garry O'Leary, Zhimin Wang, Jakarat Anothai, Elias Fereres, Claas Nendel, Bruno Basso, Thilo Streck, Curtis D. Jones, Andrea Maiorano, Phillip D. Alderman, Andrew J. Challinor, Reimund P. Rötter, Taru Palosuo, Iwan Supit, Katharina Waha, Giacomo De Sanctis, Kurt Christian Kersebaum, Soora Naresh Kumar, Gerrit Hoogenboom, Dominique Ripoche, Pierre Stratonovitch, Ann-Kristin Koehler, Roberto C. Izaurralde, Commonwealth Scientific and Industrial Research Organisation (Australia), Chinese Academy of Sciences, China Scholarship Council, Ministry of Education of the People's Republic of China, Institut National de la Recherche Agronomique (France), European Commission, International Food Policy Research Institute (US), CGIAR (France), Department of Agriculture (US), Federal Ministry of Education and Research (Germany), Deutsche Gesellschaft für Internationale Zusammenarbeit, Danish Council for Strategic Research, Federal Ministry of Food and Agriculture (Germany), Finnish Ministry of Agriculture and Forestry, National Natural Science Foundation of China, Helmholtz Association, Grains Research and Development Corporation (Australia), Texas AgriLife Research, Texas A&M University, National Institute of Food and Agriculture (US), CSIRO, Écophysiologie des Plantes sous Stress environnementaux (LEPSE), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), College of Agronomy and Biotechnology, Southwest University, Institute of Crop Science and Resource Conservation, Division of Plant Nutrition-University of Bonn, Institute of Landscape Systems Analysis, Leibniz-Zentrum für Agrarlandschaftsforschung = Leibniz Centre for Agricultural Landscape Research (ZALF), Department of Crop Sciences, University of Goettingen, Centre of Biodiversity and Sustainable Land Use (CBL), United States Department of Agriculture - Agricultural Research Service, The School of Plant Sciences, University of Arizona, Global Wheat Program, International Maize and Wheat Improvement Center (CIMMYT), CGIAR Research Program on Climate Change, Agriculture and Food Security (CCAFS), Washington State University (WSU), Department of Earth and Environmental Sciences and W.K. Kellogg Biological Station, Michigan State University [East Lansing], Michigan State University System-Michigan State University System, Institute of Biochemical Plant Pathology (BIOP), German Research Center for Environmental Health - Helmholtz Center München (GmbH), Agricultural and Biological Engineering Department, Purdue University [West Lafayette], Institute for Climate and Atmospheric Science [Leeds] (ICAS), School of Earth and Environment [Leeds] (SEE), University of Leeds-University of Leeds, GMO Unit, European Food Safety Authority = Autorité européenne de sécurité des aliments, Cantabrian Agricultural Research and Training Centre, Dep. Agronomia, University of Córdoba [Córdoba], Spanish National Research Council (CSIC), Institute of Soil Science and Land Evaluation, University of Hohenheim, Department of Plant Agriculture, University of Guelph, Department of Geographical Sciences, University of Maryland [College Park], University of Maryland System-University of Maryland System, Texas A&M AgriLife Research and Extension Center, Texas A&M University System, Department of Agroecology, Aarhus University [Aarhus], National Engineering and Technology Center for Information Agriculture, Nanjing Agricutural University, Potsdam Institute for Climate Impact Research (PIK), Centre for Environment Science and Climate Resilient Agriculture (CESCRA), Indian Agricultural Research Institute (IARI), Department of Economic Development, Department of Economic Development, Jobs, Transport and Resources (DEDJTR), Natural Resources Institute Finland, Institute of Crop Science and Resource Conservation (INRES), Rheinische Friedrich-Wilhelms-Universität Bonn, UE Agroclim (UE AGROCLIM), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), NASA Goddard Institute for Space Studies (GISS), NASA Goddard Space Flight Center (GSFC), Computational and Systems Biology Department, Rothamsted Research, Biological Systems Engineering, University of Wisconsin-Madison, PPS and WSG &CALM, Wageningen University and Research Center (WUR), Institute of Geographical Sciences and Natural Resources Research, Chinese Academy of Sciences [Beijing] (CAS), Agriculture and Food, Universidad de La Rioja (UR), UMR : AGroécologie, Innovations, TeRritoires, Ecole Nationale Supérieure Agronomique de Toulouse, China Agricultural University, Commonwealth Scientific and Industrial Research Organisation [Canberra] (CSIRO), Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro), China Agricultural University (CAU), Institute of Crop Science and Resource Conservation [Bonn], Georg-August-University [Göttingen], Arid-Land Agricultural Research Center, Consultative Group on International Agricultural Research [CGIAR] (CGIAR)-Consultative Group on International Agricultural Research [CGIAR] (CGIAR), CGIAR Research Program on Climate Change, Agriculture and Food Security (CCAFS), Department of Agricultural and Biological Engineering [Gainesville] (UF|ABE), Institute of Food and Agricultural Sciences [Gainesville] (UF|IFAS), University of Florida [Gainesville] (UF)-University of Florida [Gainesville] (UF), University of Leeds, European Food Safety Authority (EFSA), Catabrian Agricultural Research and Training Center (CIFA), Consejo Superior de Investigaciones Científicas [Madrid] (CSIC), AgWeatherNet Program, Texas A and M AgriLife Research, Jiangsu Collaborative Innovation Center for Modern Crop Production, Landscape and Water Sciences, Natural Resources Institute Finland (LUKE), Agroclim (AGROCLIM), Wageningen University and Research [Wageningen] (WUR), Chinese Academy of Agricultural Sciences (CAAS), AGroécologie, Innovations, teRritoires (AGIR), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Institut National Polytechnique (Toulouse) (Toulouse INP), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées, European Project: 267196,EC:FP7:PEOPLE,FP7-PEOPLE-2010-COFUND,AGREENSKILLS(2012), Écophysiologie des Plantes sous Stress environnementaux ( LEPSE ), Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ) -Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques ( Montpellier SupAgro ) -Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier ( Montpellier SupAgro ), Leibniz Centre for Agricultural Landscape Research, International Maize and Wheat Improvement Center ( CIMMYT ), CGIAR Research Program on Climate Change, Agriculture and Food Security ( CCAFS ), Washington State University ( WSU ), Michigan State University, Institute of Biochemical Plant Pathology ( BIOP ), Institute for Climate and Atmospheric Science, School of Earth and Environment, European Food Safety Authority, Spanish National Research Council ( CSIC ), Texas A and M University ( TAMU ), Potsdam Institute for Climate Impact Research ( PIK ), Centre for Environment Science and Climate Resilient Agriculture ( CESCRA ), Indian Agricultural Research Institute ( IARI ), Department of Economic Development, Jobs, Transport and Resources ( DEDJTR ), University of Bonn (Rheinische Friedrich-Wilhelms), UE Agroclim ( UE AGROCLIM ), Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ), NASA Goddard Institute for Space Studies ( GISS ), NASA Goddard Space Flight Center ( GSFC ), University of Wisconsin-Madison [Madison], Wageningen University and Research Center ( WUR ), Chinese Academy of Sciences [Beijing] ( CAS ), Universidad de La Rioja ( UR ), University of Bonn-Division of Plant Nutrition, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro), USDA-ARS : Agricultural Research Service, Consultative Group on International Agricultural Research [CGIAR]-Consultative Group on International Agricultural Research [CGIAR], Natural resources institute Finland, Georg-August-University = Georg-August-Universität Göttingen, Universidad de Córdoba = University of Córdoba [Córdoba], Biotechnology and Biological Sciences Research Council (BBSRC)-Biotechnology and Biological Sciences Research Council (BBSRC), and Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)
Subjects: Crops, Agricultural, 010504 meteorology & atmospheric sciences, [SDV]Life Sciences [q-bio], Yield (finance), Water en Voedsel, Growing season, Climate change, klim, Plant Science, Agricultural engineering, Models, Biological, 01 natural sciences, [SHS]Humanities and Social Sciences, Crop, Life Science, Computer Simulation, Productivity, 0105 earth and related environmental sciences, 2. Zero hunger, [ SDE.BE ] Environmental Sciences/Biodiversity and Ecology, WIMEK, Water and Food, Food security, business.industry, Crop yield, Temperature, Agriculture, 04 agricultural and veterinary sciences, 15. Life on land, Climate Resilience, Agronomy, Klimaatbestendigheid, 13. Climate action, [SDE]Environmental Sciences, 040103 agronomy & agriculture, 0401 agriculture, forestry, and fisheries, Environmental science, Water Systems and Global Change, [SDE.BE]Environmental Sciences/Biodiversity and Ecology, business
Abstract: Increasing the accuracy of crop productivity estimates is a key element in planning adaptation strategies to ensure global food security under climate change. Process-based crop models are effective means to project climate impact on crop yield, but have large uncertainty in yield simulations. Here, we show that variations in the mathematical functions currently used to simulate temperature responses of physiological processes in 29 wheat models account for >50% of uncertainty in simulated grain yields for mean growing season temperatures from 14 °C to 33 °C. We derived a set of new temperature response functions that when substituted in four wheat models reduced the error in grain yield simulations across seven global sites with different temperature regimes by 19% to 50% (42% average). We anticipate the improved temperature responses to be a key step to improve modelling of crops under rising temperature and climate change, leading to higher skill of crop yield projections., E.W. acknowledges support from the CSIRO project ‘Enhanced modelling of genotype by environment interactions’ and the project ‘Advancing crop yield while reducing the use of water and nitrogen’ jointly funded by CSIRO and the Chinese Academy of Sciences (CAS). Z.Z. received a scholarship from the China Scholarship Council through the CSIRO and the Chinese Ministry of Education PhD Research Program. P.M., A.M. and D.R. acknowledge support from the FACCE JPI MACSUR project (031A103B) through the metaprogram Adaptation of Agriculture and Forests to Climate Change (AAFCC) of the French National Institute for Agricultural Research (INRA). A.M. received the support of the EU in the framework of the Marie-Curie FP7 COFUND People Programme, through the award of an AgreenSkills fellowship under grant agreement No. PCOFUND-GA-2010-267196. S.A. and D.C. acknowledge support provided by the International Food Policy Research Institute (IFPRI), CGIAR Research Program on Climate Change, Agriculture and Food Security (CCAFS), the CGIAR Research Program on Wheat and the Wheat Initiative. C.S. was funded through USDA National Institute for Food and Agriculture award 32011-68002-30191. C.M. received financial support from the KULUNDA project (01LL0905 L) and the FACCE MACSUR project (031A103B) funded through the German Federal Ministry of Education and Research (BMBF). F.E. received support from the FACCE MACSUR project (031A103B) funded through the German Federal Ministry of Education and Research (2812ERA115) and E.E.R. was funded through the German Federal Ministry of Economic Cooperation and Development (Project: PARI). M.J. and J.E.O. were funded through the FACCE MACSUR project by the Danish Strategic Research Council. K.C.K. and C.N. were funded by the FACCE MACSUR project through the German Federal Ministry of Food and Agriculture (BMEL). F.T., T.P. and R.P.R. received financial support from the FACCE MACSUR project funded through the Finnish Ministry of Agriculture and Forestry (MMM); F.T. was also funded through the National Natural Science Foundation of China (No. 41071030). C.B. was funded through the Helmholtz project ‘REKLIM-Regional Climate Change: Causes and Effects’ Topic 9: ‘Climate Change and Air Quality’. M.P.R. and PD.A. received funding from the CGIAR Research Program on Climate Change, Agriculture, and Food Security (CCAFS). G.O'L. was funded through the Australian Grains Research and Development Corporation and the Department of Economic Development, Jobs, Transport and Resources Victoria, Australia. R.C.I. was funded by Texas AgriLife Research, Texas A&M University. B.B. was funded by USDA-NIFA Grant No: 2015-68007-23133.
Published: 2017

3. Modeling and simulating the distribution of fungicide among leaves in wheat

Author: Fournier , Christian, Danthony , Anne, Pointet , Stéphanie, Perriot , Benjamin, Abichou , Mariem, Poidevin , Samuel, Da Costa , Jessica, Cotteux , Eric, Andrieu , Bruno, Saint-Jean , Sébastien, Robert , Corinne, Écophysiologie des Plantes sous Stress environnementaux (LEPSE), Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro), ARVALIS - Institut du végétal [Paris], Ecologie fonctionnelle et écotoxicologie des agroécosystèmes (ECOSYS), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AgroParisTech, Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA), Université Paris-Saclay, FSPMA 2016., Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Écophysiologie des Plantes sous Stress environnementaux ( LEPSE ), Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques ( Montpellier SupAgro ) -Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ) -Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier ( Montpellier SupAgro ), ARVALIS - Institut du Végétal, Ecologie fonctionnelle et écotoxicologie des agroécosystèmes ( ECOSYS ), AgroParisTech-Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ), and Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture ( IRSTEA )
Subjects: [ SDV ] Life Sciences [q-bio], [SDV]Life Sciences [q-bio], food and beverages
Abstract: poster abstract; International audience; The upper leaves of wheat are the main sources of assimilate for grain production. As such, they are a specific target for fungicide treatments. The efficacy of a treatment can be assessed by the quantity of fungicide deposited on target leaves relative to the spraying application rate per unit area. For a given spraying system and under favorable meteorological conditions, foliar deposit depends on the individual areas and spatial arrangement of leaves within the canopy, which determine the interception of the spray; and on the physio-chemical characteristics of the product, which determine its fate on leaf surfaces. The objectives of this study are to model the deposition of pesticide on the upper leaves of wheat and to identify the plant architectural traits that influence the foliar deposit as the plant develops. For this we couple a 3D architectural model of wheat (ADEL-Wheat), which captures the dynamics of the spatial arrangement of individual leaves at different stages of plant development, with the projection algorithm of the Caribu light interception model that allows estimating the deposit of fungicide within the canopy. A three-year experiment was performed (ECHAP project), with detailed assessments of plant architecture for three genotypes, and of tracer-deposit (tartrazine) on the four upper leaves, for two spraying dates. The architectural measurements were used to calibrate the wheat model that was tested against the foliar deposit data. We used the model to further analyse the origin of the differences of deposit between leaves and between treatment dates observed in the experiments. The analyses reveal that the dynamics of leaf bending, assumed to be a function of leaf age, has a strong influence in spraying efficacy, especially for the upper two leaves. We therefore propose that optimal application strategy could be reasoned not only by considering the degree of expansion of targeted leaves, but also their dynamic of bending.
Published: 2016

4. Improving crop Yield potential: Underlying biological processes and future prospects

Author: Burgess, Alexandra, Masclaux-Daubresse, Céline, Strittmatter, Günter, Weber, Andreas, Taylor, Samuel Harry, Harbinson, Jeremy, Yin, Xinyou, Long, Stephen, Paul, Matthew, Westhoff, Peter, Loreto, Francesco, Ceriotti, Aldo, Saltenis, Vandasue, Pribil, Mathias, Nacry, Philippe, Scharff, Lars, Jensen, Poul Erik, Muller, Bertrand, Cohan, Jean‐pierre, Foulkes, John, Rogowsky, Peter, Debaeke, Philippe, Meyer, Christian, Nelissen, Hilde, Inzé, Dirk, Klein Lankhorst, René, Parry, Martin, Murchie, Erik, Baekelandt, Alexandra, University of Nottingham, UK (UON), Institut Jean-Pierre Bourgin (IJPB), AgroParisTech-Université Paris-Saclay-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Cluster of Excellence on Plant Sciences (CEPLAS), Heinrich Heine Universität Düsseldorf = Heinrich Heine University [Düsseldorf]-Max Planck Institute for Plant Breeding Research (MPIPZ)-Universität zu Köln = University of Cologne, Lancaster Environment Centre, Lancaster University, Wageningen University and Research [Wageningen] (WUR), University College of London [London] (UCL), University of Illinois at Urbana-Champaign [Urbana], University of Illinois System, Rothamsted Research, Biotechnology and Biological Sciences Research Council (BBSRC), National Research Council of Italy | Consiglio Nazionale delle Ricerche (CNR), University of Copenhagen = Københavns Universitet (UCPH), Biochimie et Physiologie Moléculaire des Plantes (BPMP), Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Department of Food Science [Copenhagen] (UCPH FOOD), Faculty of Science [Copenhagen], University of Copenhagen = Københavns Universitet (UCPH)-University of Copenhagen = Københavns Universitet (UCPH), Écophysiologie des Plantes sous Stress environnementaux (LEPSE), Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Institut Agro Montpellier, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro), ARVALIS - Institut du végétal [Paris], Reproduction et développement des plantes (RDP), École normale supérieure de Lyon (ENS de Lyon)-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-Université de Lyon-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), AGroécologie, Innovations, teRritoires (AGIR), Institut National Polytechnique (Toulouse) (Toulouse INP), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Department of Plant Systems Biology, VIB, and Department of Plant Biotechnology and Bioinformatics, Universiteit Gent = Ghent University (UGENT), European Commission 817690, and European Project: 817690,ERC
Subjects: food supply, photosynthesis, [SDV]Life Sciences [q-bio], [SDV.BV]Life Sciences [q-bio]/Vegetal Biology, crop yield, nutrient remobilisation, crop improvement, organ growth
Abstract: International audience; The growing world population and global increases in the standard of living both result in an increasing demand for food, feed and other plant- derived products. In the coming years, plant- based research will be among the major drivers ensuring food security and the expansion of the bio- based economy. Crop productivity is determined by several factors, including the available physical and agricultural resources, crop management, and the resource use efficiency, quality and intrinsic yield potential of the chosen crop. This review focuses on intrinsic yield potential, since understanding its determinants and their biological basis will allow to maximize the plant's potential in food and energy production. Yield potential is determined by a variety of complex traits that integrate strictly regulated processes and their underlying gene regulatory networks. Due to this inherent complexity, numerous potential targets have been identified that could be exploited to increase crop yield. These encompass diverse metabolic and physical processes at the cellular, organ and canopy level. We present an overview of some of the distinct biological processes considered to be crucial for yield determination that could further be exploited to improve future crop productivity.
Published: 2023

5. The global spectrum of plant form and function: enhanced species-level trait dataset

Author: Sandra Díaz, Jens Kattge, Johannes H. C. Cornelissen, Ian J. Wright, Sandra Lavorel, Stéphane Dray, Björn Reu, Michael Kleyer, Christian Wirth, I. Colin Prentice, Eric Garnier, Gerhard Bönisch, Mark Westoby, Hendrik Poorter, Peter B. Reich, Angela T. Moles, John Dickie, Amy E. Zanne, Jérôme Chave, S. Joseph Wright, Serge N. Sheremetiev, Hervé Jactel, Christopher Baraloto, Bruno E. L. Cerabolini, Simon Pierce, Bill Shipley, Fernando Casanoves, Julia S. Joswig, Angela Günther, Valeria Falczuk, Nadja Rüger, Miguel D. Mahecha, Lucas D. Gorné, Bernard Amiaud, Owen K. Atkin, Michael Bahn, Dennis Baldocchi, Michael Beckmann, Benjamin Blonder, William Bond, Ben Bond-Lamberty, Kerry Brown, Sabina Burrascano, Chaeho Byun, Giandiego Campetella, Jeannine Cavender-Bares, F. Stuart Chapin, Brendan Choat, David Anthony Coomes, William K. Cornwell, Joseph Craine, Dylan Craven, Matteo Dainese, Alessandro Carioca de Araujo, Franciska T. de Vries, Tomas Ferreira Domingues, Brian J. Enquist, Jaime Fagúndez, Jingyun Fang, Fernando Fernández-Méndez, Maria T. Fernandez-Piedade, Henry Ford, Estelle Forey, Gregoire T. Freschet, Sophie Gachet, Rachael Gallagher, Walton Green, Greg R. Guerin, Alvaro G. Gutiérrez, Sandy P. Harrison, Wesley Neil Hattingh, Tianhua He, Thomas Hickler, Steven I. Higgins, Pedro Higuchi, Jugo Ilic, Robert B. Jackson, Adel Jalili, Steven Jansen, Fumito Koike, Christian König, Nathan Kraft, Koen Kramer, Holger Kreft, Ingolf Kühn, Hiroko Kurokawa, Eric G. Lamb, Daniel C. Laughlin, Michelle Leishman, Simon Lewis, Frédérique Louault, Ana C. M. Malhado, Peter Manning, Patrick Meir, Maurizio Mencuccini, Julie Messier, Regis Miller, Vanessa Minden, Jane Molofsky, Rebecca Montgomery, Gabriel Montserrat-Martí, Marco Moretti, Sandra Müller, Ülo Niinemets, Romà Ogaya, Kinga Öllerer, Vladimir Onipchenko, Yusuke Onoda, Wim A. Ozinga, Juli G. Pausas, Begoña Peco, Josep Penuelas, Valério D. Pillar, Clara Pladevall, Christine Römermann, Lawren Sack, Norma Salinas, Brody Sandel, Jordi Sardans, Brandon Schamp, Michael Scherer-Lorenzen, Ernst-Detlef Schulze, Fritz Schweingruber, Satomi Shiodera, Ênio Sosinski, Nadejda Soudzilovskaia, Marko J. Spasojevic, Emily Swaine, Nathan Swenson, Susanne Tautenhahn, Ken Thompson, Alexia Totte, Rocío Urrutia-Jalabert, Fernando Valladares, Peter van Bodegom, François Vasseur, Kris Verheyen, Denis Vile, Cyrille Violle, Betsy von Holle, Patrick Weigelt, Evan Weiher, Michael C. Wiemann, Mathew Williams, Justin Wright, Gerhard Zotz, Biology, General Botany and Nature Management, Instituto Multidisciplinario de Biología Vegetal [Córdoba] (IMBIV), Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas [Buenos Aires] (CONICET)-Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales [Córdoba], Universidad Nacional de Córdoba [Argentina]-Universidad Nacional de Córdoba [Argentina], Universidad Nacional de Córdoba [Argentina], Ecologie quantitative et évolutive des communautés, Département écologie évolutive [LBBE], Laboratoire de Biométrie et Biologie Evolutive - UMR 5558 (LBBE), Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-Université de Lyon-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-Université de Lyon-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Laboratoire de Biométrie et Biologie Evolutive - UMR 5558 (LBBE), Université de Lyon-Université de Lyon-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Centre d’Ecologie Fonctionnelle et Evolutive (CEFE), Université Paul-Valéry - Montpellier 3 (UPVM)-École Pratique des Hautes Études (EPHE), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD [France-Sud])-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Institut Agro Montpellier, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Université de Montpellier (UM), Biodiversité, Gènes & Communautés (BioGeCo), Université de Bordeaux (UB)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Écophysiologie des Plantes sous Stress environnementaux (LEPSE), Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Institut Agro Montpellier, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro), Etude et Compréhension de la biodiversité (ECODIV), Université de Rouen Normandie (UNIROUEN), Normandie Université (NU)-Normandie Université (NU), Unité Mixte de Recherche sur l'Ecosystème Prairial - UMR (UREP), VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), TRY initiative on plant traits (https://www.try-db.org).TRY is an initiative of the Max Planck Institute for Biogeochemistry, bioDISCOVERY/Future Earth (ICSU), the German Centre for Integrative Biodiversity Research (iDiv) Halle-Jena-Leipzig and Nucleo DiverSus (CONICET-Universidad Nacional de Cordoba, Argentina)., The Global Spectrum of Plant Form and Function study has been supported by the European BACI project (Towards a Biosphere Atmosphere change Index, EU grant ID 640176), FONCyT, CONICET, Universidad Nacional de Cordoba, the Inter-American Institute for Global Change Research, and The Newton Fund (NERC UK -CONICET ARG), Díaz, Sandra [0000-0003-0012-4612], Kattge, Jens [0000-0002-1022-8469], Wright, Ian J [0000-0001-8338-9143], Lavorel, Sandra [0000-0002-7300-2811], Dray, Stéphane [0000-0003-0153-1105], Wirth, Christian [0000-0003-2604-8056], Garnier, Eric [0000-0002-9392-5154], Westoby, Mark [0000-0001-7690-4530], Reich, Peter B [0000-0003-4424-662X], Moles, Angela T [0000-0003-2041-7762], Zanne, Amy E [0000-0001-6379-9452], Chave, Jérôme [0000-0002-7766-1347], Wright, S Joseph [0000-0003-4260-5676], Sheremetiev, Serge N [0000-0002-0318-6766], Baraloto, Christopher [0000-0001-7322-8581], Cerabolini, Bruno EL [0000-0002-3793-0733], Casanoves, Fernando [0000-0001-8765-9382], Joswig, Julia S [0000-0002-7786-1728], Mahecha, Miguel D [0000-0003-3031-613X], Atkin, Owen K [0000-0003-1041-5202], Bahn, Michael [0000-0001-7482-9776], Bond, William [0000-0002-3441-2084], Bond-Lamberty, Ben [0000-0001-9525-4633], Byun, Chaeho [0000-0003-3209-3275], Campetella, Giandiego [0000-0001-6126-522X], Cavender-Bares, Jeannine [0000-0003-3375-9630], Chapin, F Stuart [0000-0002-2558-9910], Choat, Brendan [0000-0002-9105-640X], Coomes, David Anthony [0000-0002-8261-2582], Cornwell, William K [0000-0003-4080-4073], Craine, Joseph [0000-0001-6561-3244], Craven, Dylan [0000-0003-3940-833X], Dainese, Matteo [0000-0001-7052-5572], Domingues, Tomas Ferreira [0000-0003-2857-9838], Enquist, Brian J [0000-0002-6124-7096], Gallagher, Rachael [0000-0002-4680-8115], Harrison, Sandy P [0000-0001-5687-1903], Hattingh, Wesley Neil [0000-0002-3626-5137], He, Tianhua [0000-0002-0924-3637], Higuchi, Pedro [0000-0002-3855-555X], Jackson, Robert B [0000-0001-8846-7147], Jansen, Steven [0000-0002-4476-5334], Kreft, Holger [0000-0003-4471-8236], Kühn, Ingolf [0000-0003-1691-8249], Kurokawa, Hiroko [0000-0001-8778-8045], Laughlin, Daniel C [0000-0002-9651-5732], Manning, Peter [0000-0002-7940-2023], Mencuccini, Maurizio [0000-0003-0840-1477], Müller, Sandra [0000-0003-4289-755X], Pausas, Juli G [0000-0003-3533-5786], Penuelas, Josep [0000-0002-7215-0150], Pillar, Valério D [0000-0001-6408-2891], Sack, Lawren [0000-0002-7009-7202], Salinas, Norma [0000-0001-9941-2109], Sardans, Jordi [0000-0003-2478-0219], Scherer-Lorenzen, Michael [0000-0001-9566-590X], Sosinski, Ênio [0000-0001-6310-9474], Spasojevic, Marko J [0000-0003-1808-0048], Weigelt, Patrick [0000-0002-2485-3708], Williams, Mathew [0000-0001-6117-5208], Zotz, Gerhard [0000-0002-6823-2268], Apollo - University of Cambridge Repository, Institut méditerranéen de biodiversité et d'écologie marine et continentale (IMBE), Avignon Université (AU)-Aix Marseille Université (AMU)-Institut de recherche pour le développement [IRD] : UMR237-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Diaz, S, Kattge, J, Cornelissen, JHC, Wright, IJ, Lavorel, S, Dray, S, Reu, B, Kleyer, M, Wirth, C, Prentice, IC, Garnier, E, Bonisch, G, Westoby, M, Poorter, H, Reich, PB, Moles, AT, Dickie, J, Zanne, AE, Chave, J, Wright, SJ, Sheremetiev, SN, Jactel, H, Baraloto, C, Cerabolini, BEL, Pierce, S, Shipley, B, Casanoves, F, Joswig, JS, Gunther, A, Falczuk, V, Ruger, N, Mahecha, MD, Gorne, LD, Amiaud, B, Atkin, OK, Bahn, M, Baldocchi, D, Beckmann, M, Blonder, B, Bond, W, Bond-Lamberty, B, Brown, K, Burrascano, S, Byun, C, Campetella, G, Cavender-Bares, J, Chapin, FS, Choat, B, Coomes, DA, Cornwell, WK, Craine, J, Craven, D, Dainese, M, de Araujo, AC, de Vries, FT, Domingues, TF, Enquist, BJ, Fagundez, J, Fang, J, Fernandez-Mendez, F, Fernandez-Piedade, MT, Ford, H, Forey, E, Freschet, GT, Gachet, S, Gallagher, R, Green, W, Guerin, GR, Gutierrez, AG, Harrison, SP, Hattingh, WN, He, T, Hickler, T, Higgins, SI, Higuchi, P, Ilic, J, Jackson, RB, Jalili, A, Jansen, S, Koike, F, Konig, C, Kraft, N, Kramer, K, Kreft, H, Kuhn, I, Kurokawa, H, Lamb, EG, Laughlin, DC, Leishman, M, Lewis, S, Louault, F, Malhado, ACM, Manning, P, Meir, P, Mencuccini, M, Messier, J, Miller, R, Minden, V, Molofsky, J, Montgomery, R, Montserrat-Marti, G, Moretti, M., Muller, S, Niinemets, U, Ogaya, R, Ollerer, K, Onipchenko, V, Onoda, Y, Ozinga, WA, Pausas, JG, Peco, B, Penuelas, J, Pillar, VD, Pladevall, C, Romermann, C, Sack, L, Salinas, N, Sandel, B, Sardans, J, Schamp, B, Scherer-Lorenzen, M, Schulze, ED, Schweingruber, F, Shiodera, S, Sosinski, E, SOUDZILOVSKAIA, Nadia, Spasojevic, MJ, Swaine, E, Swenson, N, Tautenhahn, S, Thompson, K, Totte, A, Urrutia-Jalabert, R, Valladares, F, van Bodegom, P, Vasseur, F, Verheyen, K, Vile, D, Violle, C, von Holle, B, Weigelt, P, Weiher, E, Wiemann, MC, Williams, M, Wright, J, Zotz, G, and Systems Ecology
Subjects: Statistics and Probability, Data Descriptor, [SDV]Life Sciences [q-bio], Bos- en Landschapsecologie, Library and Information Sciences, Education, SIZE-REDUCTION, QUERCUS-ILEX, WIDE-RANGE, Life Science, Forest and Landscape Ecology, Macroecology, Vegetatie, Vegetation, ENVIRONMENT RELATIONSHIPS, 3103 Ecology, Biology and Life Sciences, Biodiversity, 3108 Plant Biology, Computer Science Applications, Biogeography, 631/158/852, FOLIAR NITROGEN ISOTOPES, 631/158/851, [SDE]Environmental Sciences, Vegetatie, Bos- en Landschapsecologie, Vegetation, Forest and Landscape Ecology, LEAF ECONOMICS SPECTRUM, Statistics, Probability and Uncertainty, data-descriptor, ELEVATED CO2, WOODY-PLANTS, PHOTOSYNTHETIC CAPACITY, 631/158/670, RELATIVE GROWTH-RATE, Information Systems, 31 Biological Sciences
Abstract: [Abstract] Here we provide the ‘Global Spectrum of Plant Form and Function Dataset’, containing species mean values for six vascular plant traits. Together, these traits –plant height, stem specific density, leaf area, leaf mass per area, leaf nitrogen content per dry mass, and diaspore (seed or spore) mass – define the primary axes of variation in plant form and function. The dataset is based on ca. 1 million trait records received via the TRY database (representing ca. 2,500 original publications) and additional unpublished data. It provides 92,159 species mean values for the six traits, covering 46,047 species. The data are complemented by higher-level taxonomic classification and six categorical traits (woodiness, growth form, succulence, adaptation to terrestrial or aquatic habitats, nutrition type and leaf type). Data quality management is based on a probabilistic approach combined with comprehensive validation against expert knowledge and external information. Intense data acquisition and thorough quality control produced the largest and, to our knowledge, most accurate compilation of empirically observed vascular plant species mean traits to date. The study has been supported by the TRY initiative on plant traits (https://www.try-db.org). TRY is an initiative of the Max Planck Institute for Biogeochemistry, bioDISCOVERY/Future Earth (ICSU), the German Centre for Integrative Biodiversity Research (iDiv) Halle-Jena-Leipzig and Núcleo DiverSus (CONICET- Universidad Nacional de Córdoba, Argentina). The Global Spectrum of Plant Form and Function study has been supported by the European BACI project (Towards a Biosphere Atmosphere change Index, EU grant ID 640176), and grants to SD by FONCyT, CONICET, Universidad Nacional de Córdoba, the Inter-American Institute for Global Change Research, and The Newton Fund (NERC UK – CONICET ARG). VO thanks RSF (#19-14-00038p). Open Access funding enabled and organized by Projekt DEAL
Published: 2022

6. Earbox, an open tool for high-throughput measurement of the spatial organization of maize ears and inference of novel traits

Author: V. Oury, T. Leroux, O. Turc, R. Chapuis, C. Palaffre, F. Tardieu, S. Alvarez Prado, C. Welcker, S. Lacube, Phymea Systems, Écophysiologie des Plantes sous Stress environnementaux (LEPSE), Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Institut Agro Montpellier, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro), Domaine expérimental de Melgueil (MONTP MELGUEIL UE), Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Unité expérimentale du maïs (BORDX ST-MARTIN UE), Instituto de Investigaciones Fisiologicas y Ecologicas Vinculadas a la Agricultura (IFEVA), Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas [Buenos Aires] (CONICET)-Facultad de Agronomía [Buenos Aires], Universidad de Buenos Aires [Buenos Aires] (UBA)-Universidad de Buenos Aires [Buenos Aires] (UBA), Universidad de Buenos Aires [Buenos Aires] (UBA), This study is a joined effort from Phymea-Systems and the INRAe. For Phymea-Systems, the work was largely financed by the company’s own resources with a participation from Région Occitanie funds. For the INRAe participation, this work was supported by the EU project FP7-244374 (DROPS), the projects ANR-10-BTBR-0001 (Amaizing) and ANR-11-INBS-0012 (Phenome) and the EU project H2020 731013 (EPPN2020)., ANR-10-BTBR-0001,AMAIZING,Développer de nouvelles variétés de maïs pour une agriculture durable: une approche intégrée de la génomique à la sélection(2010), ANR-11-INBS-0012,PHENOME,Centre français de phénomique végétale(2011), European Project: 244374,EC:FP7:KBBE,FP7-KBBE-2009-3,DROPS(2010), and European Project: 731013 ,EPPN2020(2017)
Subjects: Maize ear imaging, Grain abortion, [SDV]Life Sciences [q-bio], Genetics, Plant Science, CNN-based deep learning, Zea mays, Environmental response, Maize ear spatial organization, Biotechnology, Grain set
Abstract: Background Characterizing plant genetic resources and their response to the environment through accurate measurement of relevant traits is crucial to genetics and breeding. Spatial organization of the maize ear provides insights into the response of grain yield to environmental conditions. Current automated methods for phenotyping the maize ear do not capture these spatial features. Results We developed EARBOX, a low-cost, open-source system for automated phenotyping of maize ears. EARBOX integrates open-source technologies for both software and hardware that facilitate its deployment and improvement for specific research questions. The imaging platform consists of a customized box in which ears are repeatedly imaged as they rotate via motorized rollers. With deep learning based on convolutional neural networks, the image analysis algorithm uses a two-step procedure: ear-specific grain masks are first created and subsequently used to extract a range of trait data per ear, including ear shape and dimensions, the number of grains and their spatial organisation, and the distribution of grain dimensions along the ear. The reliability of each trait was validated against ground-truth data from manual measurements. Moreover, EARBOX derives novel traits, inaccessible through conventional methods, especially the distribution of grain dimensions along grain cohorts, relevant for ear morphogenesis, and the distribution of abortion frequency along the ear, relevant for plant response to stress, especially soil water deficit. Conclusions The proposed system provides robust and accurate measurements of maize ear traits including spatial features. Future developments include grain type and colour categorisation. This method opens avenues for high-throughput genetic or functional studies in the context of plant adaptation to a changing environment.
Published: 2022

7. Cottage Level Cassava Starch Processing Systems in Colombia and Vietnam

Author: Martin A. Moreno, Pierre-André Marechal, Andrés Giraldo, Dominique Dufour, Thierry Tran, Teresa Sánchez, Guillaume Da, Mai Le-Thanh, Gustavo Velez, Claude Marouzé, CERN [Genève], Écophysiologie des Plantes sous Stress environnementaux (LEPSE), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Division of Thermal and Fluids Engineering, NTU, Nanyang Technological University [Singapour], AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement, Procédés Alimentaires et Microbiologiques [Dijon] (PAM), Université de Bourgogne (UB)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement-Université Bourgogne Franche-Comté [COMUE] (UBFC), Écophysiologie des Plantes sous Stress environnementaux ( LEPSE ), Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques ( Montpellier SupAgro ) -Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ) -Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier ( Montpellier SupAgro ), Procédés Alimentaires et Microbiologiques [Dijon] ( PAM ), Université de Bourgogne ( UB ) -AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement-Université Bourgogne Franche-Comté ( UBFC ), Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro), and Université Bourgogne Franche-Comté [COMUE] (UBFC)-Université de Bourgogne (UB)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement
Subjects: [SDV.BIO]Life Sciences [q-bio]/Biotechnology, Starch, [SDV]Life Sciences [q-bio], Extraction, Manioc, Industrial and Manufacturing Engineering, Water consumption, chemistry.chemical_compound, Sample composition, Q02 - Traitement et conservation des produits alimentaires, Analyse des coûts, Fragmentation, Utilisation de l'eau, [SPI.GPROC]Engineering Sciences [physics]/Chemical and Process Engineering, Consommation d'énergie, Safety, Risk, Reliability and Quality, Absorption d'eau, Efficacité, Moisture, [ SDV ] Life Sciences [q-bio], Manufacturing process, business.industry, Process Chemistry and Technology, Manihot esculenta, Extraction (chemistry), [ SDV.BIO ] Life Sciences [q-bio]/Biotechnology, [ SPI.GPROC ] Engineering Sciences [physics]/Chemical and Process Engineering, Pulp and paper industry, Biotechnology, chemistry, Environmental science, business, Amidon, Food Science
Abstract: International audience; In the tropics, cassava starch is produced at artisanal and industrial scales. This paper focuses on a new methodology enabling the technoeconomical comparison of small-scale cassava starch manufacturing process (1–5 t of starch/day) in two markedly different contexts (Colombia and Vietnam). Measurements were conducted during trial runs for each unit operation (washing/pealing, rasping, extraction and separation). Starch mass balance was calculated from sample composition (moisture, starch and crude fiber and ash content). Production capacity, water consumption, electric requirements and capital–labor costs were also measured. The manufacturing processes differed mainly on starch recovery from starch present in washed roots (65 vs. 76%), extraction capacity (0.3 vs. 0.9 t of washed roots/h), water consumption (45 vs. 21 m3/t of dry starch), energy consumption (59 vs. 55 kWh/t of starch) and production costs (1,156 vs. 162 US$/t of starch) for Colombia and Vietnam, respectively. Moreover, the effectiveness of the starch extraction process could largely be attributed to the differences in the extent of root disintegration achieved with different rasping equipment.
Published: 2013

8. Non-autonomous stomatal control by pavement cell turgor via the K+ channel subunit AtKC1

Author: Manuel Nieves-Cordones, Farrukh Azeem, Yuchen Long, Martin Boeglin, Geoffrey Duby, Karine Mouline, Eric Hosy, Alain Vavasseur, Isabelle Chérel, Thierry Simonneau, Frédéric Gaymard, Jeffrey Leung, Isabelle Gaillard, Jean-Baptiste Thibaud, Anne-Aliénor Véry, Arezki Boudaoud, Hervé Sentenac, Institut des Sciences des Plantes de Montpellier (IPSIM), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Institut Agro Montpellier, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Université de Montpellier (UM), Reproduction et développement des plantes (RDP), École normale supérieure de Lyon (ENS de Lyon)-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-Université de Lyon-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), CEA Cadarache, Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA), Écophysiologie des Plantes sous Stress environnementaux (LEPSE), Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Institut Agro Montpellier, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro), Institut Jean-Pierre Bourgin (IJPB), AgroParisTech-Université Paris-Saclay-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Institut des Biomolécules Max Mousseron [Pôle Chimie Balard] (IBMM), Institut de Chimie du CNRS (INC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Montpellier (UM)-Ecole Nationale Supérieure de Chimie de Montpellier (ENSCM), and Université de Montpellier (UM)
Subjects: Regular Issue, Arabidopsis Proteins, [SDV]Life Sciences [q-bio], fungi, Plant Stomata, Arabidopsis, [SDV.BV]Life Sciences [q-bio]/Vegetal Biology, Cell Biology, Plant Science
Abstract: Stomata optimize land plants’ photosynthetic requirements and limit water vapor loss. So far, all of the molecular and electrical components identified as regulating stomatal aperture are produced, and operate, directly within the guard cells. However, a completely autonomous function of guard cells is inconsistent with anatomical and biophysical observations hinting at mechanical contributions of epidermal origins. Here, potassium (K+) assays, membrane potential measurements, microindentation, and plasmolysis experiments provide evidence that disruption of the Arabidopsis thaliana K+ channel subunit gene AtKC1 reduces pavement cell turgor, due to decreased K+ accumulation, without affecting guard cell turgor. This results in an impaired back pressure of pavement cells onto guard cells, leading to larger stomatal apertures. Poorly rectifying membrane conductances to K+ were consistently observed in pavement cells. This plasmalemma property is likely to play an essential role in K+ shuttling within the epidermis. Functional complementation reveals that restoration of the wild-type stomatal functioning requires the expression of the transgenic AtKC1 at least in the pavement cells and trichomes. Altogether, the data suggest that AtKC1 activity contributes to the building of the back pressure that pavement cells exert onto guard cells by tuning K+ distribution throughout the leaf epidermis.
Published: 2022

9. A Perspective on Plant Phenomics: Coupling Deep Learning and Near-Infrared Spectroscopy

Author: François Vasseur, Denis Cornet, Grégory Beurier, Julie Messier, Lauriane Rouan, Justine Bresson, Martin Ecarnot, Mark Stahl, Simon Heumos, Marianne Gérard, Hans Reijnen, Pascal Tillard, Benoît Lacombe, Amélie Emanuel, Justine Floret, Aurélien Estarague, Stefania Przybylska, Kevin Sartori, Lauren M. Gillespie, Etienne Baron, Elena Kazakou, Denis Vile, Cyrille Violle, Centre d’Ecologie Fonctionnelle et Evolutive (CEFE), Université Paul-Valéry - Montpellier 3 (UPVM)-École Pratique des Hautes Études (EPHE), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD [France-Sud])-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Institut Agro Montpellier, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Université de Montpellier (UM), Amélioration génétique et adaptation des plantes méditerranéennes et tropicales (UMR AGAP), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Institut Agro Montpellier, University of Waterloo [Waterloo], Département Systèmes Biologiques (Cirad-BIOS), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad), University of Tübingen, Institut des Sciences des Plantes de Montpellier (IPSIM), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Institut Agro Montpellier, Écophysiologie des Plantes sous Stress environnementaux (LEPSE), Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Institut Agro Montpellier, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro), ANR-17-CE02-0018-01 Exploration des réponses évolutives des plantes à des changements environnementaux à la lumière des théories écologiques : un test expérimental chez l’espèce modèle Arabidopsis thaliana – AraBreed, Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)European Commission, German Research Foundation (DFG)INST 37/696-1 FUGG, ANR-17-CE02-0018,AraBreed,Exploration des réponses évolutives des plantes à des changements environnementaux à la lumière des théories écologiques : un test expérimental chez l'espèce modèle Arabidopsis thaliana(2017), and European Project: 639706,H2020,ERC-2014-STG,CONSTRAINTS(2015)
Subjects: multivariate analysis, machine learning, Arabidopsis thaliana, [SDV]Life Sciences [q-bio], near-infrared spectroscopy (NIRS), trait-based ecology, [SDV.BV]Life Sciences [q-bio]/Vegetal Biology, functional traits, Plant Science, metabolomics
Abstract: International audience; The trait-based approach in plant ecology aims at understanding and classifying the diversity of ecological strategies by comparing plant morphology and physiology across organisms. The major drawback of the approach is that the time and financial cost of measuring the traits on many individuals and environments can be prohibitive. We show that combining near-infrared spectroscopy (NIRS) with deep learning resolves this limitation by quickly, non-destructively, and accurately measuring a suite of traits, including plant morphology, chemistry, and metabolism. Such an approach also allows to position plants within the well-known CSR triangle that depicts the diversity of plant ecological strategies. The processing of NIRS through deep learning identifies the effect of growth conditions on trait values, an issue that plagues traditional statistical approaches. Together, the coupling of NIRS and deep learning is a promising high-throughput approach to capture a range of ecological information on plant diversity and functioning and can accelerate the creation of extensive trait databases.
Published: 2022

10. Identifying Developmental Patterns in Structured Data

Author: Guédon, Yann, Caraglio, Yves, Granier, Christine, Lauri, Pierre-Éric, Muller, Bertrand, Amélioration génétique et adaptation des plantes méditerranéennes et tropicales (UMR AGAP), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Botanique et Modélisation de l'Architecture des Plantes et des Végétations (UMR AMAP), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD [France-Sud])-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Département Systèmes Biologiques (Cirad-BIOS), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad), Écophysiologie des Plantes sous Stress environnementaux (LEPSE), Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Agrosystèmes Biodiversifiés (UMR ABSys), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Centre International de Hautes Etudes Agronomiques Méditerranéennes - Institut Agronomique Méditerranéen de Montpellier (CIHEAM-IAMM), Centre International de Hautes Études Agronomiques Méditerranéennes (CIHEAM)-Centre International de Hautes Études Agronomiques Méditerranéennes (CIHEAM)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), and Lucas, Mikaël
Subjects: Hierarchical statistical model, Spatiotemporal data analysis, [SDV]Life Sciences [q-bio], [SDE.BE]Environmental Sciences/Biodiversity and Ecology, [MATH]Mathematics [math], Longitudinal data analysis, Plant phenotyping, Statistical inference
Abstract: International audience; Technological breakthroughs concerning both sensors and robotized plant phenotyping platforms have totally renewed the plant phenotyping paradigm in the last two decades. This has impacted both the nature and the throughput of data with the availability of data at high-throughput from the tissular to the whole plant scale. Sensor outputs often take the form of 2D or 3D images or time series of such images from which traits are extracted while organ shapes, shoot or root system architectures can be deduced. Despite this change of paradigm, many phenotyping studies often ignore the structure of the plant and therefore loose the information conveyed by the temporal and spatial patterns emerging from this structure. The developmental patterns of plants often take the form of succession of well-differentiated phases, stages or zones depending on the temporal, spatial or topological indexing of data. This entails the use of hierarchical statistical models for their identification.The objective here is to show potential approaches for analyzing structured plant phenotyping data using state-of-the-art methods combining probabilistic modeling, statistical inference and pattern recognition. This approach is illustrated using five different examples at various scales that combine temporal and topological index parameters, and development and growth variables obtained using prospective or retrospective measurements.
Published: 2021

11. Functional–Structural Plant Modeling Highlights How Diversity in Leaf Dimensions and Tillering Capability Could Promote the Efficiency of Wheat Cultivar Mixtures

Author: Emmanuelle Blanc, Pierre Barbillon, Christian Fournier, Christophe Lecarpentier, Christophe Pradal, Jérôme Enjalbert, Génétique Quantitative et Evolution - Le Moulon (Génétique Végétale) (GQE-Le Moulon), AgroParisTech-Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Mathématiques et Informatique Appliquées (MIA-Paris), Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-AgroParisTech-Université Paris-Saclay, Écophysiologie des Plantes sous Stress environnementaux (LEPSE), Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Génétique Diversité et Ecophysiologie des Céréales (GDEC), Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Université Clermont Auvergne (UCA), Scientific Data Management (ZENITH), Laboratoire d'Informatique de Robotique et de Microélectronique de Montpellier (LIRMM), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Montpellier (UM)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Amélioration génétique et adaptation des plantes méditerranéennes et tropicales (UMR AGAP), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Département Systèmes Biologiques (Cirad-BIOS), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad), ANR-11-IDEX-0003,IPS,Idex Paris-Saclay(2011), ANR-20-PCPA-0006,MoBiDiv,Mobilizing and Breeding Intra and inter-specific crop Diversity for a systemic change towards pesticide-free agriculture(2020), Mathématiques et Informatique Appliquées (MIA Paris-Saclay), AgroParisTech-Université Paris-Saclay-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Institut Agro - Montpellier SupAgro, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro), Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), and Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Institut Agro - Montpellier SupAgro
Subjects: 0106 biological sciences, Canopy, [SDV.SA]Life Sciences [q-bio]/Agricultural sciences, F08 - Systèmes et modes de culture, [SDV]Life Sciences [q-bio], Plant Science, Agricultural engineering, Performance de culture, 01 natural sciences, F50 - Anatomie et morphologie des plantes, SB1-1110, sensitivity analysis, Cultivar, functional traits, Original Research, Mathematics, 2. Zero hunger, competition for light, Tallage, U10 - Informatique, mathématiques et statistiques, 04 agricultural and veterinary sciences, tillering plasticity, Anatomie végétale, Diversification, Trait, Interception, Assembly rules, Triticum aestivum, Crop, aerial architecture, variety mixture, [SDV.BV]Life Sciences [q-bio]/Vegetal Biology, Variété, Leaf area index, Morphologie végétale, Modélisation des cultures, Plant culture, 15. Life on land, [INFO.INFO-MO]Computer Science [cs]/Modeling and Simulation, 040103 agronomy & agriculture, 0401 agriculture, forestry, and fisheries, Cropping, 010606 plant biology & botany
Abstract: International audience; Increasing the cultivated diversity has been identified as a major leverage for the agroecological transition as it can help improve the resilience of low input cropping systems. For wheat, which is the most cultivated crop worldwide in terms of harvested area, the use of cultivar mixtures is spreading in several countries, but studies have seldom focused on establishing mixing rules based on plant architecture. Yet, the aerial architecture of plants and the overall canopy structure are critical for field performance as they greatly influence light interception, plant interactions and yield. The very high number of trait combinations in wheat mixtures makes it difficult to conduct experimentations on this issue, which is why a modeling approach appears to be an appropriate solution. In this study, we used WALTer, a functional structural plant model (FSPM), to simulate wheat cultivar mixtures and try to better understand how differences between cultivars in key traits of the aerial architecture influence mixture performance. We simulated balanced binary mixtures of cultivars differing for different critical plant traits: final height, leaf dimensions, leaf insertion angle and tillering capability. Our study highlights the impact of the leaf dimensions and the tillering capability on the performance of the simulated mixtures, which suggests that traits impacting the plants' leaf area index (LAI) have more influence on the performance of the stand than traits impacting the arrangement of the leaves. Our results show that the performance of mixtures is very variable depending on the values of the explored architectural traits. In particular, the best performances were achieved by mixing cultivars with different leaf dimensions and different tillering capability, which is in agreement with numerous studies linking the diversity of functional traits in plant communities to their productivity. However, some of the worst performances were also achieved by mixing varieties differing in their aerial architecture, which suggests that diversity is not a sufficient criterion to design efficient mixtures. Overall, these results highlight the importance of simulation-based explorations for establishing assembly rules to design efficient mixtures.
Published: 2021

12. Loïc Pagès, founding scientist in root ecology and modelling

Author: Barczi, Jean-François, Beroueg, Amira, Buck-Sorlin, Gerhard, Couvreur, Valentin, Danjon, Frédéric, Delory, Benjamin M., Doussan, Claude, de Swaef, Tom, Draye, Xavier, Drouet, Jean-Louis, Dupuy, Lionel, Garre, Sarah, Gérard, Frédéric, Heymans, Adrien, Hinsinger, Philippe, Javaux, Mathieu, Koch, Axelle, Landl, Magdalena, Lecompte, François, Daniel, Leitner, Lobet, Guillaume, Lynch, Jonathan, Martre, Pierre, Meredieu, Céline, Meunier, Felicien, Mollier, Alain, Muller, Bertrand, Nguyen, Christophe, Picon-Cochard, Catherine, Postma, Johannes A., Pradal, Christophe, Rees, Frédéric, Richard-Molard, Céline, Roose, Tiina, Saint-Cast, Clément, Schnepf, Andrea, Thaler, Philippe, Vanderborght, Jan, Wu, Lianhai, Zhou, Xiaoran, Botanique et Modélisation de l'Architecture des Plantes et des Végétations (UMR AMAP), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD [France-Sud])-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Unité de recherche Plantes et Systèmes de Culture Horticoles (PSH), Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Institut de Recherche en Horticulture et Semences (IRHS), Université d'Angers (UA)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-INSTITUT AGRO Agrocampus Ouest, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro), Université Catholique de Louvain = Catholic University of Louvain (UCL), Biodiversité, Gènes & Communautés (BioGeCo), Université de Bordeaux (UB)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Leuphana University of Lüneburg, Environnement Méditerranéen et Modélisation des Agro-Hydrosystèmes (EMMAH), Avignon Université (AU)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Research Institute for Agricultural, Fisheries and Food (ILVO), Ecologie fonctionnelle et écotoxicologie des agroécosystèmes (ECOSYS), AgroParisTech-Université Paris-Saclay-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Ikerbasque - Basque Foundation for Science, Ecologie fonctionnelle et biogéochimie des sols et des agro-écosystèmes (UMR Eco&Sols), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Institut Agro - Montpellier SupAgro, Forschungszentrum Jülich GmbH | Centre de recherche de Juliers, Helmholtz-Gemeinschaft = Helmholtz Association, Simulationswerkstatt, Pennsylvania State University (Penn State), Penn State System, Écophysiologie des Plantes sous Stress environnementaux (LEPSE), Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Institut Agro - Montpellier SupAgro, Universiteit Gent = Ghent University (UGENT), Interactions Sol Plante Atmosphère (UMR ISPA), Ecole Nationale Supérieure des Sciences Agronomiques de Bordeaux-Aquitaine (Bordeaux Sciences Agro)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Unité Mixte de Recherche sur l'Ecosystème Prairial - UMR (UREP), VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Amélioration génétique et adaptation des plantes méditerranéennes et tropicales (UMR AGAP), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Institut Agro - Montpellier SupAgro, Département Systèmes Biologiques (Cirad-BIOS), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad), University of Southampton, Département Performances des systèmes de production et de transformation tropicaux (Cirad-PERSYST), Rothamsted Research, Biotechnology and Biological Sciences Research Council (BBSRC), UCL - SST/ELI/ELIE - Environmental Sciences, and UCL - SST/ELI/ELIA - Agronomy
Subjects: 0106 biological sciences, [SDV]Life Sciences [q-bio], 04 agricultural and veterinary sciences, Plant Science, Genetics and Molecular Biology (miscellaneous), 01 natural sciences, Biochemistry, Genetics and Molecular Biology (miscellaneous), Biochemistry, Modeling and Simulation, 040103 agronomy & agriculture, 0401 agriculture, forestry, and fisheries, ddc:004, Agronomy and Crop Science, ComputingMilieux_MISCELLANEOUS, 010606 plant biology & botany
Abstract: Root system scientists strive to understand how a single root, emerging from a plant’s seed, can form a complex, dynamic and plastic network of thousands of individual roots. They investigate how such a network is ideally suited to perform a number of functions required for the harmonious development of the whole plant. Everyone in the community also knows how complicated it can be to study root systems, with tasks ranging from digging plants out of the soil, creating experimental set-ups that allow the observation of the roots, to quantifying the root network itself or the processes underlying its formation. Within the community, there is one person, Dr Loïc Pagès, who has been working on all these tasks for many years, and who has moved the field forward numerous times. On the occasion of his soon-to-be retirement, we would like to express our appreciation to him via this editorial.
Published: 2021

13. Sublethal effects of metal toxicity and the measure of plant fitness in ecotoxicological experiments

Author: Julien Nowak, Nathalie Faure, Cédric Glorieux, Denis Vile, Maxime Pauwels, Hélène Frérot, Université de Lille, Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Évolution, Écologie et Paléontologie (Evo-Eco-Paleo) - UMR 8198 (Evo-Eco-Paléo (EEP)), Université de Lille-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Écophysiologie des Plantes sous Stress environnementaux (LEPSE), Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Institut Agro Montpellier, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro), Laboratoire Avancé de Spectroscopie pour les Intéractions la Réactivité et l'Environnement - UMR 8516 (LASIRE), Institut de Chimie du CNRS (INC)-Université de Lille-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), French Ministry of Higher Education, Research and Innovation., and ANR-12-JSV7-0010,ELOCANTH,Evolution de l'adaptation locale en environnement anthropisé(2012)
Subjects: Performance, [SDV]Life Sciences [q-bio], Health, Toxicology and Mutagenesis, food and beverages, General Medicine, Toxicology, Pollution, Sublethal effects, Zinc, Experimental evolution, Metals, Fitness, Brassicaceae, Seeds, Humans, Evolutionary ecotoxicology, [SDV.TOX.ECO]Life Sciences [q-bio]/Toxicology/Ecotoxicology, Biomass, Ecological risk assessment, Environmental Pollution, ComputingMilieux_MISCELLANEOUS
Abstract: International audience; Anthropogenic pollution is a major driver of global environmental change. To be properly addressed, the study of the impact of pollutants must consider both lethal effects and sublethal effects on individual fitness. However, measuring fitness remains challenging. In plants, the total number of seeds produced, i.e. the seed set, is traditionally considered, but is not readily accessible. Instead, performance traits related to survival, e.g., vegetative biomass and reproductive success, can be measured, but their correlation with seed set has rarely been investigated. To develop accurate estimates of seed set, relationships among 15 vegetative and reproductive traits were analyzed. For this purpose, Noccaea caerulescens (Brassicaceae), a model plant to study local adaptation to metalcontaminated environments, was used. To investigate putative variation in trait relationships, sampling included several accessions cultivated in contrasting experimental conditions. To test their applicability, selected estimates were used in the first generation of a Laboratory Natural Selection (LNS) experiment exposing experimentally plants to zinc soil pollution. Principal component analyses revealed statistical independence between vegetative and reproductive traits. Traits showing the strongest positive correlation with seed set were the number of non-aborted silicles, and the product of this number and mean silicle length. They thus appeared the most appropriate to document sublethal or fitness effects of environmental contaminants in plant ecotoxicological studies. The relevance of both estimates was confirmed by using them to assess the fitness of parental plants of the first generation of an LNS experiment: the same families consistently displayed the highest or the lowest performance values in two independent experimental metal-exposed populations. Thus, both these fitness estimates could be used to determine the expected number of offspring and the composition of successive generations in further LNS experiments investigating the impact of multi-generational exposure of a plant species to environmental pollution.
Published: 2022

14. Trait Diversity of Pulse Species Predicts Agroecosystem Properties Trade-Offs

Author: Guiguitant, Julie, Vile, Denis, Marrou, Hélène, Agrosystèmes Biodiversifiés (UMR ABSys), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Centre International de Hautes Etudes Agronomiques Méditerranéennes - Institut Agronomique Méditerranéen de Montpellier (CIHEAM-IAMM), Centre International de Hautes Études Agronomiques Méditerranéennes (CIHEAM)-Centre International de Hautes Études Agronomiques Méditerranéennes (CIHEAM)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Fonctionnement et conduite des systèmes de culture tropicaux et méditerranéens (UMR SYSTEM), Écophysiologie des Plantes sous Stress environnementaux (LEPSE), Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Mohammed VI Polytechnic University [Marocco] (UM6P), African Integrated Plant and Soil Research Group (AiPlaS), AgroBioSciences, Université Mohammed VI Polytechnique, This work was funded by the European Programme ARIMNet/ERA-NET, FP7-KBBE, session 2017–2020, SEMIARID, grant agreement no. 618127., European Project: 618127,EC:FP7:KBBE,FP7-ERANET-2013-RTD,ARIMNET2(2014), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Centre International de Hautes Etudes Agronomiques Méditerranéennes - Institut Agronomique Méditerranéen de Montpellier (CIHEAM-IAMM), Centre International de Hautes Études Agronomiques Méditerranéennes (CIHEAM)-Centre International de Hautes Études Agronomiques Méditerranéennes (CIHEAM)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Institut Agro - Montpellier SupAgro, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro), Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Institut Agro - Montpellier SupAgro, and Université Mohammed VI Polytechnique [Ben Guerir] (UM6P)
Subjects: trait-based agroecology, leaf nitrogen content, agroecosystem services, legumes, [SDV]Life Sciences [q-bio], pulse crops, Plant Science, traits-services trade-offs, functional diversity, traits–services trade-offs, Original Research
Abstract: International audience; Crop diversity management in agriculture is a fundamental principle of agroecology and a powerful way to promote resilient and sustainable production systems. Pulses are especially relevant for diversification issues. Yet, the specific diversity of legumes is poorly represented in most cropping systems. We used the trait-based approach to quantify the functional diversity of 30 pulses varieties, belonging to 10 species, grown under common field conditions. Our aim was to test relationships between traits, yield, and supporting agroecosystem properties. Our experimental results highlighted trade-offs between agroecosystem properties supported by different combinations of traits. Also, results demonstrated the relevance of leaf nitrogen content (LNC), leaf area ratio (LAR), and reproductive phenology to predict most of the trade-offs observed between agroecosystem properties. A comparison with a previous analysis based on literature data collected in diverse agronomic situations suggested that some traits are more plastic than others and therefore contribute differently to frame legumes diversity depending on the conditions of observation. Present results suggested that the implementation of such trait-based approach would rapidly benefit the selection of species/varieties for specific targeted agroecosystem services provisioning under specific (environmental or management) conditions.
Published: 2021

15. Combining pluriannual dynamics and Bayesian approach to analyze grapevine growth and storage as a function of nitrogen supply

Author: Vrignon-Brenas, Sylvain, Fontez, Bénédicte, Bisson, Anne, Rolland, Gaelle, Chopard, Jérôme, Fumey, Damien, Metay, Aurélie, Pellegrino, Anne, Écophysiologie des Plantes sous Stress environnementaux (LEPSE), Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Mathématiques, Informatique et STatistique pour l'Environnement et l'Agronomie (MISTEA), Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro), ITK [Clapiers], Agrosystèmes Biodiversifiés (UMR ABSys), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Centre International de Hautes Etudes Agronomiques Méditerranéennes - Institut Agronomique Méditerranéen de Montpellier (CIHEAM-IAMM), Centre International de Hautes Études Agronomiques Méditerranéennes (CIHEAM)-Centre International de Hautes Études Agronomiques Méditerranéennes (CIHEAM)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), and This study was supported by the 'Fond Unique Interministériel' (FUI n°21) as part of the project NV2.
Subjects: storage, hierarchical Bayesian model, carbon, growth, [SDV]Life Sciences [q-bio], nitrogen, grapevine
Abstract: International audience; The effect of nitrogen (N) nutrition on grapevine carbon (C) production, allocation and storage has been well-studied at the annual scale, but poorly addressed at a pluriannual timestep. Also, the quantification of N supply on C functioning raises interesting questions from a statistics-based methodological point of view. The aim of this study was to quantify, in an integrated conceptual framework, the pluriannual effect of N nutrition on potted Sauvignon blanc grapevine growth and storage over two consecutive years. The consequences of using destructive measurements to address this issue was investigated using a hierarchical Bayesian model.The segmentation of leaf area dynamics with a period of growth followed by a plateau showed that leaf area growth rate and the duration of growth were both positively impacted by the chlorophyll content of the leaves measured by SPAD index. However, the initial carbohydrates had the opposite effect on leaf growth, raising a distortion in the estimation of initial reserves. The carbon production per unit of global radiation was mostly linked to the leaf area dynamics. The allocation of dry matter was highly reliant on the phenological stage, but it was poorly impacted by the total dry matter. The present study highlighted the importance of using appropriate statistical methods to overcome uncertainties due to destructive measurements. The genericity of the statistical approach presented may encourage their implementation in other agronomy studies. Based on our results, a simple ecophysiological conceptual framework of grapevine pluriannual growth under various nitrogen supplies was built. This latter provides a relevant basis for a future model of grapevine C and N balances and responses to N fertilization.
Published: 2021

16. Omics data reveal putative regulators of einkorn grain protein composition under sulfur deficiency

Author: Titouan Bonnot, Victor Hatte, Philippe Leroy, Catherine Ravel, Pierre Martre, Annick Moing, Marie Pailloux, Mireille Dardevet, Emmanuelle Bancel, Yves Gibon, Camille Bénard, Catherine Deborde, Marie-Laure Martin-Magniette, Natalia Falagán, Génétique Diversité et Ecophysiologie des Céréales (GDEC), Université Clermont Auvergne [2017-2020] (UCA [2017-2020])-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), University of California [Riverside] (UC Riverside), University of California (UC), Écophysiologie des Plantes sous Stress environnementaux (LEPSE), Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Institut Agro - Montpellier SupAgro, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro), Biologie du fruit et pathologie (BFP), Université de Bordeaux (UB)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Institut des Sciences des Plantes de Paris-Saclay (IPS2 (UMR_9213 / UMR_1403)), Université d'Évry-Val-d'Essonne (UEVE)-Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris Cité (UPCité)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Mathématiques et Informatique Appliquées (MIA Paris-Saclay), AgroParisTech-Université Paris-Saclay-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Laboratoire d'Informatique, de Modélisation et d'Optimisation des Systèmes (LIMOS), Ecole Nationale Supérieure des Mines de St Etienne (ENSM ST-ETIENNE)-Université Clermont Auvergne [2017-2020] (UCA [2017-2020])-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Ministère de l'Enseignement Supérieur et de la Recherche, France AgriMer, French Fund Supporting Plant 46 Breeding (FSOV), ANR-10-BTBR-0003,BREEDWHEAT,Développer de nouvelles variétés de blé pour une agriculture durable(2010), ANR-11-INBS-0010,METABOHUB,Développement d'une infrastructure française distribuée pour la métabolomique dédiée à l'innovation(2011), ANR-10-LABX-0040,SPS,Saclay Plant Sciences(2010), European Project: 613556,EC:FP7:KBBE,FP7-KBBE-2013-7-single-stage,WHEALBI(2014), University of California [Riverside] (UCR), University of California, Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Université d'Évry-Val-d'Essonne (UEVE)-Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Paris (UP)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Mathématiques et Informatique Appliquées (MIA-Paris), Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-AgroParisTech-Université Paris-Saclay, and Ecole Nationale Supérieure des Mines de St Etienne-Université Clermont Auvergne [2017-2020] (UCA [2017-2020])-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
Subjects: 0106 biological sciences, Triticum monococcum, Physiology, [SDV]Life Sciences [q-bio], Sulfur metabolism, Plant Science, Biology, Einkorn (Triticum monococcum), Composition de la protéine du grain, 01 natural sciences, Nitrogen 69 and sulphur nutrition, Transcriptome, [SDV.GEN.GPL]Life Sciences [q-bio]/Genetics/Plants genetics, Gene Expression Regulation, Plant, Genetics, Metabolome, Grain Proteins, Gene, Triticum, Research Articles, Plant Proteins, 2. Zero hunger, Regulation of gene expression, Grain protein composition, Plant physiology, food and beverages, Réseau de régulation, Metabolism, Diploidy, Regulatory networks, Métabolome, Biochemistry, Ploidy, Sulfur, 010606 plant biology & botany
Abstract: International audience; Understanding the molecular mechanisms controlling the accumulation of grain storage proteins in response to nitrogen (N) and sulfur (S) nutrition is essential to improve cereal grain nutritional and functional properties. Here, we studied the grain transcriptome and metabolome responses to postanthesis N and S supply for the diploid wheat einkorn (Triticum monococcum). During grain filling, 848 transcripts and 24 metabolites were differentially accumulated in response to N and S availability. The accumulation of total free amino acids per grain and the expression levels of 241 genes showed significant modifications during most of the grain filling period and were upregulated in response to S deficiency. Among them, 24 transcripts strongly responded to S deficiency and were identified in coexpression network analyses as potential coordinators of the grain response to N and S supply. Sulfate transporters and genes involved in sulfate and Met metabolism were upregulated, suggesting regulation of the pool of free amino acids and of the grain N-to-S ratio. Several genes highlighted in this study might limit the impact of S deficiency on the accumulation of grain storage proteins.Sulfur deficiency in einkorn grain leads to upregulation of genes acting in sulfur transport and metabolism that may coordinate the pool of free amino acids necessary for storage protein synthesis.
Published: 2020

17. Natural variation of Arabidopsis thaliana responses to Cauliflower mosaic virus infection upon water deficit

Author: Bergès, Sandy, Vasseur, François, Bediée, Alexis, Rolland, Gaëlle, Masclef, Diane, Dauzat, Myriam, van Munster, Manuella, Vile, Denis, Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Écophysiologie des Plantes sous Stress environnementaux (LEPSE), Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Institut Agro - Montpellier SupAgro, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro), Biologie et Génétique des Interactions Plante-Parasite (UMR BGPI), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Institut Agro - Montpellier SupAgro, Centre d’Ecologie Fonctionnelle et Evolutive (CEFE), Université Paul-Valéry - Montpellier 3 (UPVM)-École Pratique des Hautes Études (EPHE), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD [France-Sud])-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Institut Agro - Montpellier SupAgro, rant #2015005464 from European Union and the Region LanguedocRoussillon 'Chercheur d'Avenir' (FEDER FSE IEJ 2014-2020, Project APSEVIR)., Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Université Paul-Valéry - Montpellier 3 (UPVM)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-École pratique des hautes études (EPHE), and Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD [France-Sud])-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro)
Subjects: Leaves, Genotype, QH301-705.5, Arabidopsis Thaliana, [SDV]Life Sciences [q-bio], Arabidopsis, Plant Pathogens, Plant Science, Brassica, Research and Analysis Methods, Microbiology, Plant Viral Pathogens, Model Organisms, Caulimovirus, Plant and Algal Models, Virology, Plant Resistance to Abiotic Stress, Plant-Environment Interactions, Natural Resources, [SDV.BV]Life Sciences [q-bio]/Vegetal Biology, Plant Defenses, Biology (General), Flowering Plants, ComputingMilieux_MISCELLANEOUS, Plant Diseases, Dehydration, Ecology, Plant Anatomy, Plant Ecology, Ecology and Environmental Sciences, fungi, Organisms, Genetic Variation, Biology and Life Sciences, Eukaryota, food and beverages, Plants, Plant Pathology, RC581-607, [SDV.BV.PEP]Life Sciences [q-bio]/Vegetal Biology/Phytopathology and phytopharmacy, [SDV.BV.AP]Life Sciences [q-bio]/Vegetal Biology/Plant breeding, Experimental Organism Systems, Plant Physiology, Animal Studies, Water Resources, Immunologic diseases. Allergy, Viral Transmission and Infection, Research Article
Abstract: Plant virus pathogenicity is expected to vary with changes in the abiotic environment that affect plant physiology. Conversely, viruses can alter the host plant response to additional stimuli from antagonism to mutualism depending on the virus, the host plant and the environment. Ecological theory, specifically the CSR framework of plant strategies developed by Grime and collaborators, states that plants cannot simultaneously optimize resistance to both water deficit and pathogens. Here, we investigated the vegetative and reproductive performance of 44 natural accessions of A. thaliana originating from the Iberian Peninsula upon simultaneous exposure to soil water deficit and viral infection by the Cauliflower mosaic virus (CaMV). Following the predictions of Grime’s CSR theory, we tested the hypothesis that the ruderal character of a plant genotype is positively related to its tolerance to virus infection regardless of soil water availability. Our results showed that CaMV infection decreased plant vegetative performance and annihilated reproductive success of all accessions. In general, water deficit decreased plant performance, but, despite differences in behavior, ranking of accessions tolerance to CaMV was conserved under water deficit. Ruderality, quantified from leaf traits following a previously published procedure, varied significantly among accessions, and was positively correlated with tolerance to viral infection under both well-watered and water deficit conditions, although the latter to a lesser extent. Also, in accordance with the ruderal character of the accession and previous findings, our results suggest that accession tolerance to CaMV infection is positively correlated with early flowering. Finally, plant survival to CaMV infection increased under water deficit. The complex interactions between plant, virus and abiotic environment are discussed in terms of the variation in plant ecological strategies at the intraspecific level., Author summary Virus pathogenicity may be influenced by changes in the abiotic environment. A common change is decrease in soil water availability, which is detrimental to plant productivity and the occurrence of which is expected to increase due to climate change, has recently been shown to interfere with plant–virus interactions. We investigated the performance of 44 natural accessions of the plant species Arabidopsis thaliana infected by Cauliflower mosaic virus under well-watered and water deficit conditions. We showed that viral infection decreased plant vegetative performance and annihilated reproductive success of all accessions, and that these pathogenic effects were increased by water deficit. Intrinsic characteristics of the accessions were related to their tolerance to the virus so that accessions with low leaf tissue density and rapid growth rate were more tolerant to viral infection regardless of watering condition. Finally, plant survival upon viral infection increased under water deficit. We discuss the role of intrinsic plant characteristics, seen as ecological strategies, in plant tolerance to viral infections under contrasting environmental conditions, and the consequences for the study of viral epidemiology.
Published: 2020

18. Choix d’une méthode d’extraction et de purification pour le dosage des sucres solubles et de l’amidon dans les tissus ligneux de la vigne

Author: Rolland, Gaelle, Rolland, Gaelle, Écophysiologie des Plantes sous Stress environnementaux (LEPSE), Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), and Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)
Subjects: bois, amidon, purification, [SDV]Life Sciences [q-bio], PVP, starch, sucrose, PVP extraction of soluble sugar, root, fructose, [SDV] Life Sciences [q-bio], saccharose, [CHIM] Chemical Sciences, [CHIM]Chemical Sciences, vine, glucose, Extraction des sucres solubles, vigne, racines, wood
Abstract: Soluble sugars and starch dosings from wood and root of vine is important to quantify the carbon contained in the plant. Different extraction and dosing methods do exist for each kind of sugar. Each of them has some advantages and inconvenients. Some solvents are very efficient for dosing soluble sugars but give some inhibitions when dosing ; others are toxic and carcinogenic. The solvents that do not inhib the dosing of soluble sugars involve starch loose which is the main form of sugar stocking in the plant. This study allows to compare several soluble sugar extraction solvents (ethanol, mix ethanol-water and only water) on wood and roots of the vine. For the samples extracted by the ethanol-water solvent, different purification techniques were tested (filtration, adding of PVP and / or chloroform) in order to find the easiest, the rapidest and the best fitted method adapted for our samples and our dosing method. To conclude, the ethanol-water extraction followed by a purification with PVP adding was the best method to dose soluble sugars without starch loose in the woods and roots of vine., Choix d'une méthode d'extraction et de purification pour le dosage des sucres solubles et de l'amidon dans les tissus ligneux de la vigne.Résumé. Le dosage des sucres solubles et de l’amidon dans des bois et racines de vigne est important pour quantifier l’état carboné de la plante. Il existe différentes méthodes d’extraction et de dosage pour ces différents sucres qui ont chacune leurs avantages et leurs inconvénients. Certains solvants sont très efficaces pour l’extraction des sucres solubles mais entrainent des inhibitions lors de leur dosage, d’autres sont toxiques et cancérigènes. Les solvants qui n’inhibent pas les dosages des sucres solubles entrainent une perte d’amidon, qui est la forme majoritaire de stockage des sucres dans les organes de réserve de la vigne. L’étude menée ici a permis de comparer plusieurs solvants d’extractions des sucres solubles (éthanol, mélange éthanol-eau et eau seule) sur des échantillons de bois et de racines de vigne. Sur les échantillons extraits par le solvant éthanol-eau, différentes techniques de purification (filtration, ajout de PVP et/ou de chloroforme) ont été testées afin de trouver la méthode la plus simple, la plus rapide et la plus adaptée à nos échantillons et à notre méthode de dosage. Au final, l’extraction éthanol-eau suivie d’une purification par ajout de PVP s’est révélée la solution optimale pour doser les sucres solubles sans perte d’amidon dans les bois et racines de vigne.
Published: 2020

19. Characterization of pulses functional diversity for the design of sustainable agro-ecosystems under low-input conditions

Author: Guiguitant-Pitchers, Julie, Turc, Olivier, Écophysiologie des Plantes sous Stress environnementaux (LEPSE), Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Montpellier SupAgro, and Denis VILE
Subjects: Légumineuses, [SDE] Environmental Sciences, Diversity, agro-écosystème, [SDV]Life Sciences [q-bio], Biological nitrogen fixation, [SDV] Life Sciences [q-bio], Diversité, Agro-ecosystem, Traits fonctionnels, [SDE]Environmental Sciences, Ecosystem services, Fixation biologique de l’azote atmosphérique, Service écosystémiques, Pulses, Functional traits
Abstract: Pulses are generally recognized for their multiple nutritional and environmental benefits. However,most legume species can be defined as orphan crops. This underlines the lack of knowledge onlegume diversity and the importance of studying this diversity and elucidating how it supports thefunctioning of agro-ecosystems. Functional trait approach could guide the inclusion of pulses intoagro-ecosystems to provide one or more services. This work aimed at synthetizing current knowledgeon the functional diversity of cultivated pulses at the interspecific level as well as producing newinsights on the relationships between pulses functional trait variation and agro-ecosystemsfunctioning. We focused on agro-ecosystem properties hypothesized to be good indicators of threespecific agro-ecosystem services related to food provision in low-input systems: yield under dryconditions, nitrogen (N) fixation, and competitiveness toward weeds. We combined concepts andmethods from functional ecology, crop physiology and agronomy. We applied multivariate statisticalmethods to data collected from the literature and to data collected from an original field experimentto explore traits-agro-ecosystem properties relationships under multiple environments (literaturedata) or optimal environmental conditions (field experiment). A controlled experiment in potsallowed to assess the effect of water deficit on key processes such as transpiration and biological Nfixation. Our results highlighted covariation patterns and trade-offs between agro-ecologicalproperties supported by different pulses species. Pulses diversity was also described throughfunctional traits and indicated leaf traits as key drivers of inter- and intra-species variability. Nitrogencontent of plant organ and seeds traits also captured a great part of pulses diversity. Those traits wererelated to agro-ecosystem properties. Although they were predicted by multiple alternativecombinations of traits it was possible to identify that leaf N content was an important predictor ofpulses agro-ecosystem properties. We compared different approaches (meta-analysis andexperimental) and discussed intra-species variability. Controlled experiment revealed a large intraand interspecific variability in the response of N fixation and transpiration dynamics, as well asrelationships between leaf traits, C/N metabolism, and soil drying-responses of growth, transpiration,and N2 fixation. We also discussed the intrinsic limitations of trait-based approach and pertinencefor its application to agro-ecosystem diversification., Les légumineuses à graines sont généralement reconnues pour leurs nombreux avantages nutritionnelet environnementaux. Cependant, la plupart de ces espèces peuvent être définies comme des culturesorphelines. Ce constat souligne le manque de données et de connaissances quant à la diversité deslégumineuses. L’étude de cette diversité via l'approche des traits fonctionnels pourrait guiderl’insertion des légumineuses dans les agro-écosystèmes. Le but de ces travaux a été de synthétiserles connaissances actuelles sur la diversité fonctionnelle des légumineuses cultivées au niveauinterspécifique, ainsi que de produire de nouvelles connaissances sur les relations entre les traitsfonctionnels et le fonctionnement des agro-écosystèmes. Nous nous sommes concentrés sur uncertain nombre de propriétés des agro-écosystèmes dont nous supposons qu'elles sont de bonsindicateurs de trois services agroécosystemiques importants et liés à l'approvisionnement alimentairedes système bas intrants : le rendement en conditions sèches, la fixation de l’azote et la compétitivitéface aux adventices. Pour cela, nous avons combiné des méthodes et des approches issues dedifférentes disciplines : écologie fonctionnelle, physiologie et agronomie. Nous avons appliqué desméthodes de statistique multivariée sur une base de données collectées dans la littérature puis auxdonnées originales recueillies lors d'une expérience au champ pour explorer les relations entre traitset propriétés des agro-écosystèmes dans des environnements multiples (données de la littérature) oudans des conditions environnementales communes et optimales (expérience sur le terrain). Uneexpérience en conditions contrôlées a également permis d'évaluer l'effet du déficit en eau sur desprocessus clés tels que la transpiration et la fixation biologique de l'azote. Nos résultats ont mis enévidence la structure de covariation ainsi que des compromis entre les propriétés soutenues pardifférentes espèces de légumineuses. La diversité des légumineuses a également été décrite par lebiais de traits fonctionnels. Les traits foliaires ont été mis en évidence comme étant le principalélément de variabilité inter- et intra-espèces. La teneur en azote des organes végétaux et des semencesconstituait également un facteur important de la diversité des légumineuses. Ces traits ont été liésaux propriétés des agro-écosystèmes. Bien que ces derniers puissent être prédits par de multiplescombinaisons de traits, il a été possible d'identifier le LNC comme un indicateur important despropriétés de l'agro-écosystème. Nous avons comparé différentes approches (méta-analyse etexpérimentale) et discuté de la variabilité intra-espèce. L’expérience contrôlée a révélé une grandevariabilité intra et interspécifique dans la réponse de la fixation de l'azote et de la dynamique de latranspiration, ainsi que des relations entre traits foliaires, métabolisme C/N et réponses de lacroissance, de la transpiration et de la fixation du N2 au dessèchement du sol. Nous avons égalementdiscuté des limites intrinsèques de l'approche basée sur les caractères et de son potentiel pourl'application dans la conception d’agro-écosystèmes diversifiés.
Published: 2020

20. Environmental and trophic determinism of fruit abscission and outlook with climate change in tropical regions

Author: Tisné, S., Denis, M., Domonhédo, H., Pallas, B., Cazemajor, M., Tranbarger, Timothy, Morcillo, F., Amélioration génétique et adaptation des plantes méditerranéennes et tropicales (UMR AGAP), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Institut Agro - Montpellier SupAgro, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro), Écophysiologie des Plantes sous Stress environnementaux (LEPSE), Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Institut Agro - Montpellier SupAgro, Institut National de Recherche Agricole du Bénin (INRAB), INRAB, PalmElit, Diversité, adaptation, développement des plantes (UMR DIADE), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD [France-Sud]), Département Systèmes Biologiques (Cirad-BIOS), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad), PalmElit SAS/IRD/CIRAD/CRA-PP, Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), and Institut de Recherche pour le Développement (IRD [France-Sud])-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Montpellier (UM)-Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)
Subjects: Changement climatique, Abscission, ZONE TROPICALE, P40 - Météorologie et climatologie, Facteur lié au site, F60 - Physiologie et biochimie végétale, [SDV]Life Sciences [q-bio], Facteur du milieu, Facteur climatique, BENIN, [SDV.BV]Life Sciences [q-bio]/Vegetal Biology, Elaeis guineensis, Adaptation physiologique
Abstract: International audience; Fruit abscission facilitates the optimal conditions and timing of seed dispersal. Environmental regulation of tropical fruit abscission has received little attention, even though climate change may have its strongest impacts in tropical regions. In this study, oil palm fruit abscission was monitored during multiple years in the Benin Republic to take advantage of the climatic seasonality and the continuous fruit production by this species. An innovative multivariable statistical method was used to identify the best predictors of fruit abscission among a set of climate and ecophysiological variables, and the stage of inflorescence and fruit bunch development when the variables are perceived. The effects of climate scenarios on fruit abscission were then predicted based on the calibrated model. We found complex regulation takes place at specific stages of inflorescence and bunch development, even long before the fruit abscission zone is competent to execute abscission. Among the predictors selected, temperature variations during inflorescence and fruit bunch development are major determinants of the fruit abscission process. Furthermore, the timing of ripe fruit drop is determined by temperature in combination with the trophic status. Finally, climate simulations revealed that the abscission process is robust and is more affected by seasonal variations than by extreme scenarios. Our investigations highlighted the central function of the abscission zone as the sensor of environmental signals during reproductive development. Coupling ecophysiological and statistical modeling was an efficient approach to disentangle this complex environmental regulation. K E Y W O R D S climate change, Elaeis guineensis, environmental regulation, fruit abscission, multivariable models
Published: 2020

21. A functional–structural plant model that simulates whole- canopy gas exchange of grapevine plants (Vitis vinifera L.) under different training systems

Author: Eric Lebon, Jorge Prieto, Jorge Perez Peña, Hernán Ojeda, Gaëtan Louarn, Thierry Simonneau, Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria [Mendoza] (INTA), Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA), Unité de Recherche Pluridisciplinaire Prairies et Plantes Fourragères (P3F), Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Unité Expérimentale de Pech-Rouge (PECH ROUGE), Écophysiologie des Plantes sous Stress environnementaux (LEPSE), Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), and project PNFRU-02811 and 1105064 of the Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA), Argentina
Subjects: 0106 biological sciences, Canopy, Stomatal conductance, Nitrogen, [SDV]Life Sciences [q-bio], leaf N content, Canopeo, Plant Science, functional–structural plant model, gas exchange, Biology, Photosynthesis, Atmospheric sciences, 010603 evolutionary biology, 01 natural sciences, transpiration, Intercambio de Gases, Vitis, Water-use efficiency, Scaling, canopy structure, Transpiration, Nitrógeno, Training (meteorology), training system, Water, Original Articles, 15. Life on land, Vid, [INFO.INFO-MO]Computer Science [cs]/Modeling and Simulation, Gas Exchange, Grapevines, Plant Leaves, Fotosíntesis, Vitis vinifera, Interception, 010606 plant biology & botany
Abstract: Background and Aims: Scaling from single-leaf to whole-canopy photosynthesis faces several complexities related to variations in light interception and leaf properties. To evaluate the impact of canopy strucuture on gas exchange, we developed a functional–structural plant model to upscale leaf processes to the whole canopy based on leaf N content. The model integrates different models that calculate intercepted radiation, leaf traits and gas exchange for each leaf in the canopy. Our main objectives were (1) to introduce the gas exchange model developed at the plant level by integrating the leaf-level responses related to canopy structure, (2) to test the model against an independent canopy gas exchange dataset recorded on different plant architectures, and (3) to quantify the impact of intra-canopy N distribution on crop photosynthesis. Methods: The model combined a 3D reconstruction of grapevine (Vitis vinifera) canopy architecture, a light interception model, and a coupled photosynthesis and stomatal conductance model that considers light-driven variations in N distribution. A portable chamber device was constructed to measure whole-plant gas exchange to validate the model outputs with data collected on different training systems. Finally, a sensitivity analysis was performed to evaluate the impact on C assimilation of different N content distributions within the canopy. Key Results: By considering a non-uniform leaf N distribution within the canopy, our model accurately reproduced the daily pattern of gas exchange of different canopy architectures. The gain in photosynthesis permitted by the non-uniform compared with a theoretical uniform N distribution was about 18 %, thereby contributing to the maximization of C assimilation. By contrast, considering a maximal N content for all leaves in the canopy overestimated net CO2 exchange by 28 % when compared with the non-uniform distribution. Conclusions: The model reproduced the gas exchange of plants under different training systems with a low error (10 %). It appears to be a reliable tool to evaluate the impact of a grapevine training system on water use efficiency at the plant level. EEA Mendoza Fil: Prieto, Jorge Alejandro. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Mendoza; Argentina. Fil: Louarn, Gaëtan. Institut National de la Recherche Agronomique; Francia Fil: Perez Peña, Jorge Esteban. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Mendoza; Argentina Fil: Ojeda, Hernan. Institut National de la Recherche Agronomique. Unité expérimentale de Pech Rouge; Francia Fil: Simonneau, Thierry. Institut National de la Recherche Agronomique. LEPSE Montpellier; Francia Fil: Lebon, Eric. Institut National de la Recherche Agronomique. Unité Mixte de Recherche; Francia
Published: 2019

22. FG-iRODS : un service de gestion de données pour les communautés scientifiques à l'échelle nationale et européenne basé une infrastructure fédérée

Author: Medernach, Emmanuel, Pansanel, Jérôme, Flores, Raphaël, Gondrand, Christine, Moreau, Patrick, Negre, Vincent, Romier, Geneviève, Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Unité de Recherche Génomique Info (URGI), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Laboratoire de Physique Subatomique et de Cosmologie (LPSC), Institut National de Physique Nucléaire et de Physique des Particules du CNRS (IN2P3)-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )-Université Grenoble Alpes [2016-2019] (UGA [2016-2019])-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), AGroécologie, Innovations, teRritoires (AGIR), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Institut National Polytechnique (Toulouse) (Toulouse INP), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées, Écophysiologie des Plantes sous Stress environnementaux (LEPSE), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro), and Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )-Institut National de Physique Nucléaire et de Physique des Particules du CNRS (IN2P3)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes [2016-2019] (UGA [2016-2019])
Subjects: analyse de données, france grilles, calcul, stockage, irods, [SDV]Life Sciences [q-bio], [SDE]Environmental Sciences, [SDV.BV]Life Sciences [q-bio]/Vegetal Biology, infrastructure, ComputingMilieux_MISCELLANEOUS, [SHS]Humanities and Social Sciences
Abstract: International audience
Published: 2019

23. Using metabolomic data to predict Maize yield

Author: Prigent, Sylvain, Fernandez, Olivier, Bernillon, Stéphane, Pétriacq, Pierre, Moing, Annick, Berton, Thierry, Cabrera-Bosquet, Llorenç, Millet, Émilie, Welcker, Claude, Tardieu, François, Gibon, Yves, Biologie du fruit et pathologie (BFP), Université de Bordeaux (UB)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Plateforme Metabolome MetaboHUB INRA Nouvelle Aquitaine, Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Écophysiologie des Plantes sous Stress environnementaux (LEPSE), Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), and Gauthier, Muriel
Subjects: [SDV] Life Sciences [q-bio], Métabolome, Plante céréalière, Métabolisme, [SDV]Life Sciences [q-bio], Métabolite, Maïs, [SDV.BV]Life Sciences [q-bio]/Vegetal Biology, [SDV.BV] Life Sciences [q-bio]/Vegetal Biology, rendement, ComputingMilieux_MISCELLANEOUS, Métabolomique
Abstract: International audience
Published: 2019

24. Could storage protein composition be modified by acting at the transcriptional level?

Author: Boudet, Julie, Mazuel, A., Faye, Annie, Bonnot, Titouan, Martre, Pierre, Ravel, Catherine, Université Clermont Auvergne [2017-2020] (UCA [2017-2020]), Génétique Diversité et Ecophysiologie des Céréales (GDEC), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université Clermont Auvergne [2017-2020] (UCA [2017-2020]), Écophysiologie des Plantes sous Stress environnementaux (LEPSE), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro), UMR : Génétique Diversité et Ecophysiologie des Céréales, Clermont-Ferrand, Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Université Clermont Auvergne (UCA), Université Blaise Pascal - Clermont-Ferrand 2 (UBP)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université Blaise Pascal - Clermont-Ferrand 2 (UBP), Université Clermont Auvergne [2017-2020] (UCA [2017-2020])-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), and ProdInra, Archive Ouverte
Subjects: [SDV] Life Sciences [q-bio], composition protéique, protéine, [SDV]Life Sciences [q-bio], protein
Abstract: Could storage protein composition be modified by acting at the transcriptional level?. 7. Colloque du Réseau Français de Biologie des Graines
Published: 2019

25. Des variétés et des pratiques pour gérer les risques météorologiques et changements climatiques

Author: Tardieu, Francois, Écophysiologie des Plantes sous Stress environnementaux (LEPSE), Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), and Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)
Subjects: Risk, Changement climatique, Modélisation, [SDV]Life Sciences [q-bio], [SDE]Environmental Sciences, Genetics, Climate change, Risque, Génétique, Modelling
Abstract: To face the year-to-year variability of climate, farmers need to choose varieties and managementpractices that either limit the risk of low yield in case of unfavourable climatic events (thereby reducingthe maximum yield in most cases), or allow a maximum yield (with a higher risk). I present here thetrades off of several measurable plant traits. In particular an optimum cycle duration is associated withhighest yield, and depends on temperature and rainfall of the current year in a given field. Experimentswith hundreds of varieties allowed identification of this optimum, and modelling allows its calculationbased on the climatic data of the last 30 years. Calculated optimums are close to current farmerpractices, as shown by comparison with European databases. If these adaptive practices were still usedby farmers in 2050, maize yields could be maintained or even increase is some places, whereas theyare predicted to decrease by models that do not take farmer adaptation into account. Beyond that, onecan measure traits of hundreds of varieties in phenotyping platforms, and predict them base on genomemarkers. Then, modelling allows yield prediction in hundreds of fields, including for varieties that areonly known by their genome. One can, in this way, prepare varieties adapted to the diversity ofenvironmental scenarios associated to climate change.; Face à la variabilité annuelle du climat, les agriculteurs doivent choisir des variétés et des pratiques qui soit limitent le risque de perte de rendement en cas d'événements climatiques défavorables (mais en général réduisent le rendement potentiel) soit permettent un rendement potentiel élevé (avec un risque plus élevé). On présente ici les avantages et risques associés à plusieurs caractères mesurables sur les plantes. En particulier, un optimum de durée du cycle végétatif existe pour le rendement, et dépend de la température et de la pluviométrie de l'année dans une parcelle donnée. Des expériences avec des centaines de variétés ont permis d'identifier cet optimum, et la modélisation permet de le calculer en tous lieux à partir du climat des 30 dernières années. L'optimum calculé est proche des pratiques actuelles des agriculteurs, consultables sur les bases de données européennes. Si ces pratiques adaptatives étaient encore utilisées par les agriculteurs de 2050, les rendements de maïs pourraient rester constants ou même augmenter en certains lieux, alors qu'ils baisseraient suivant les modèles qui ne prennent pas en compte les pratiques adaptatives. Pour aller plus loin, on peut mesurer les caractéristiques propres de centaines de variétés en plateformes de phénotypage, et les prévoir à partir de marqueurs du génome. La modélisation permet ensuite de prévoir le rendement dans des centaines de lieux, y compris pour des nouvelles variétés qui ne sont connus que par leur génome. On peut ainsi préparer dès maintenant des variétés adaptées à la diversité des scénarios environnementaux associés au changement climatique. Mots-clés : Génétique, Changement climatique, Risque, Modélisation Abstract : Varieties and management practices for climatic risks and climate change To face the year-to-year variability of climate, farmers need to choose varieties and management practices that either limit the risk of low yield in case of unfavourable climatic events (thereby reducing the maximum yield in most cases), or allow a maximum yield (with a higher risk). I present here the trades off of several measurable plant traits. In particular an optimum cycle duration is associated with highest yield, and depends on temperature and rainfall of the current year in a given field. Experiments with hundreds of varieties allowed identification of this optimum, and modelling allows its calculation based on the climatic data of the last 30 years. Calculated optimums are close to current farmer practices, as shown by comparison with European databases. If these adaptive practices were still used by farmers in 2050, maize yields could be maintained or even increase is some places, whereas they are predicted to decrease by models that do not take farmer adaptation into account. Beyond that, one can measure traits of hundreds of varieties in phenotyping platforms, and predict them base on genome markers. Then, modelling allows yield prediction in hundreds of fields, including for varieties that are only known by their genome. One can, in this way, prepare varieties adapted to the diversity of environmental scenarios associated to climate change.
Published: 2019

26. Investigation of complex canopies with a functional–structural plant model as exemplified by leaf inclination effect on the functioning of pure and mixed stands of wheat during grain filling

Author: Didier Combes, Romain Barillot, Christian Fournier, Christophe Pradal, Camille Chambon, Bruno Andrieu, Unité de Recherche Pluridisciplinaire Prairies et Plantes Fourragères (P3F), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Ecologie fonctionnelle et écotoxicologie des agroécosystèmes (ECOSYS), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AgroParisTech, Université Paris-Saclay, Écophysiologie des Plantes sous Stress environnementaux (LEPSE), Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro), Amélioration génétique et adaptation des plantes méditerranéennes et tropicales (UMR AGAP), Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro), Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad), ANR-13-AGRO-0008,WHEATAMIX,Augmenter la diversité génétique au sein des parcelles de blé pour renforcer la multifonctionnalité et la durabilité de la production dans le Bassin Parisien(2013), and ANR-10-BTBR-0003,BREEDWHEAT,Développer de nouvelles variétés de blé pour une agriculture durable(2010)
Subjects: 0106 biological sciences, light model, [SDV]Life Sciences [q-bio], Triticum aestivum, F62 - Physiologie végétale - Croissance et développement, Plant Science, functional–structural plant model, Environment, Biology, Grain filling, leaf inclination, F50 - Anatomie et morphologie des plantes, Models, Biological, 010603 evolutionary biology, 01 natural sciences, planophile, nitrogen, Resource Acquisition Is Initialization, Plant traits, light competition, Triticum, wheat, Life span, U10 - Informatique, mathématiques et statistiques, Plant density, Plant models, Original Articles, erectophile, 15. Life on land, plant interactions, Carbon, Plant Leaves, mixture, Linear relationship, Edible Grain, Biological system, 010606 plant biology & botany
Abstract: Background and Aims Because functional–structural plant models (FSPMs) take plant architecture explicitly into consideration, they constitute a promising approach for unravelling plant–plant interactions in complex canopies. However, existing FSPMs mainly address competition for light. The aim of the present work was to develop a comprehensive FSPM accounting for the interactions between plant architecture, environmental factors and the metabolism of carbon (C) and nitrogen (N). • Methods We developed an original FSPM by coupling models of (1) 3-D wheat architecture, (2) light distribution within canopies and (3) C and N metabolism. Model behaviour was evaluated by simulating the functioning of theoretical canopies consisting of wheat plants of contrasting leaf inclination, arranged in pure and mixed stands and considering four culm densities and three sky conditions. • Key Results As an emergent property of the detailed description of metabolism, the model predicted a linear relationship between absorbed light and C assimilation, and a curvilinear relationship between grain mass and C assimilation, applying to both pure stands and each component of mixtures. Over the whole post-anthesis period, planophile plants tended to absorb more light than erectophile plants, resulting in a slightly higher grain mass. This difference was enhanced at low plant density and in mixtures, where the erectophile behaviour resulted in a loss of competitiveness. • Conclusion The present work demonstrates that FSPMs provide a framework allowing the analysis of complex canopies such as studying the impact of particular plant traits, which would hardly be feasible experimentally. The present FSPM can help in interpreting complex interactions by providing access to critical variables such as resource acquisition and allocation, internal metabolic concentrations, leaf life span and grain filling. Simulations were based on canopies identically initialized at flowering; extending the model to the whole cycle is thus required so that all consequences of a trait can be evaluated.
Published: 2019

27. Integrating proteomics and genomics into systems genetics provides novel insights into the mechanisms of drought tolerance in maize

Author: Blein, M., Negro, Sandra Silvia, Balliau, Thierry, Welcker, Claude, Cabrera Bosquet, Llorenç, Nicolas, Stephane, Charcosset, Alain, Zivy, Michel, Génétique Quantitative et Evolution - Le Moulon (Génétique Végétale) (GQE-Le Moulon), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-AgroParisTech-Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Écophysiologie des Plantes sous Stress environnementaux (LEPSE), Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro), Amaizing, European Project: 613678,EC:FP7:KBBE,FP7-KBBE-2013-7-single-stage,DROPSA(2014), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-AgroParisTech-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), and Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro)
Subjects: proteomics, [SDV]Life Sciences [q-bio], fungi, [SDE]Environmental Sciences, genomics, food and beverages, [SDV.BV]Life Sciences [q-bio]/Vegetal Biology, mechanisms of drought tolerance in maize, genetics
Abstract: The evolution of maize yields under drought is of particular concern in the context of climate change and human population growth. To better understand the mechanisms associated with the genetic polymorphisms underlying the variations of traits related to drought tolerance, we used a systems genetics approach integrating high-throughput phenotypic, proteomics and genomics data acquired on 254 maize hybrids grown under two watering conditions. We show that water deficit, even mild, induced a strong proteome remodeling and a reprogramming of the genetic control of the abundance of many proteins. We identify close colocalizations between QTLs and pQTLs, thus highlighting environment-specific pleiotropic loci associated to the co-expression of drought-responsive proteins and to the variations of phenotypic traits. These findings bring several lines of evidence supporting candidate genes at many loci and provide novel insight into the molecular mechanisms of drought tolerance.
Published: 2019

28. Experimental and modeling evidence of carbon limitation of leaf appearance rate for spring and winter wheat

Author: Boris Parent, Steven M. Driever, Pierre Martre, Maeva Baumont, Hamish E. Brown, Loic Manceau, Bertrand Muller, Écophysiologie des Plantes sous Stress environnementaux (LEPSE), Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro), Plant & Food Research, Centre for Crop Systems Analysis, Department of Plant Sciences, Wageningen University and Research [Wageningen] (WUR), French National Research Agency (ANR) through the ERANET + project MODCARBOSTRESS, Joint Programming Initiative on Agriculture, Food Security and Climate Change (FACCE-JPI, grant agreement no. 618105), ANR-14-JFAC-0003,MODCARBOSTRESS,Improving models and plant phenotyping pipelines for a smart agriculture under abiotic stress combination and elevated CO2(2014), European Project: 618105,EC:FP7:KBBE,FP7-ERANET-2013-RTD,FACCE ERA NET PLUS(2013), and Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro)
Subjects: 0106 biological sciences, 0301 basic medicine, Physiology, [SDV]Life Sciences [q-bio], Winter wheat, Irradiance, Plant Science, Atmospheric sciences, 01 natural sciences, modèle de croissance, quotient photothermique, SiriusQuality, wheat, Phyllochron, Triticum, 2. Zero hunger, photoperiodism, allocation de carbone, PE&RC, Plant development, [SDE]Environmental Sciences, Centre for Crop Systems Analysis, écophysiologie végétale, Crop Physiology, croissance foliaire, chemistry.chemical_element, photoperiod, Models, Biological, 03 medical and health sciences, taux d'apparition des feuilles, développement de la plante, température, crop model, leaf appearance rate, photothermal quotient, Sowing, temperature, photopériode, Carbon, Plant Leaves, 030104 developmental biology, chemistry, 13. Climate action, phyllochron, Environmental science, daylength, Crop model, Daylength, Leaf appearance rate, Photoperiod, Photothermal quotient, Temperature, Wheat, 010606 plant biology & botany, Field conditions
Abstract: International audience; Accurate predictions of the timing of physiological stages and the development rate are crucial for predicting crop performance under field conditions. Plant development is controlled by the leaf appearance rate (LAR) and our understanding of how LAR responds to environmental factors is still limited. Here, we tested the hypothesis that carbon availability may account for the effects of irradiance, photoperiod, atmospheric CO2 concentration, and ontogeny on LAR. We conducted three experiments in growth chambers to quantify and disentangle these effects for both winter and spring wheat cultivars. Variations of LAR observed between environmental scenarios were well explained by the supply/demand ratio for carbon, quantified using the photothermal quotient. We therefore developed an ecophysiological model based on the photothermal quotient that accounts for the effects of temperature, irradiance, photoperiod, and ontogeny on LAR. Comparisons of observed leaf stages and LAR with simulations from our model, from a linear thermal-time model, and from a segmented linear thermal-time model corrected for sowing date showed that our model can simulate the observed changes in LAR in the field with the lowest error. Our findings demonstrate that a hypothesis-driven approach that incorporates more physiology in specific processes of crop models can increase their predictive power under variable environments.
Published: 2019

29. European infrastructures for sustainable agriculture

Author: François Tardieu, Jacques Roy, Michèle Tixier-Boichard, Ulrich Schurr, Écotron Européen de Montpellier, Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Écophysiologie des Plantes sous Stress environnementaux (LEPSE), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro), Génétique Animale et Biologie Intégrative (GABI), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AgroParisTech, Génétique Diversité et Ecophysiologie des Céréales (GDEC), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université Clermont Auvergne [2017-2020] (UCA [2017-2020]), European Commission grant 731013 (EPPN2020), European Commission grant number 312690, Écotron Européen de Montpellier - UPS 3248, Université Blaise Pascal - Clermont-Ferrand 2 (UBP)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), and Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université Blaise Pascal - Clermont-Ferrand 2 (UBP)
Subjects: 0106 biological sciences, 0301 basic medicine, Conservation of Natural Resources, [SDE.MCG]Environmental Sciences/Global Changes, [SDV]Life Sciences [q-bio], Ecology (disciplines), Sustainable Agriculture Innovation Network, Plant Science, Environment, 01 natural sciences, Food Supply, 03 medical and health sciences, Phenomics, Sustainable agriculture, Humans, ComputingMilieux_MISCELLANEOUS, 2. Zero hunger, business.industry, Environmental resource management, Crop Production, Europe, 030104 developmental biology, 13. Climate action, Agriculture, [SDE.BE]Environmental Sciences/Biodiversity and Ecology, business, 010606 plant biology & botany
Abstract: This opinion paper was drawn from an international FACCE JPI workshop in Wageningen, the Netherlands, on 27/28 October 2016; International audience; The European infrastructures EMPHASIS and AnaEE aim to collaborate in bringing innovative solutions for a sustainable intensification of agriculture. By integrating the study of plant phenomics and agricultural ecology they hope to foster the development of novel scientific concepts, sensors and integrated models.
Published: 2017

30. Improving wheat crop models through temperature response: Phyllochron and photosynthesis

Author: Baumont, Maëva, Écophysiologie des Plantes sous Stress environnementaux (LEPSE), Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro), Montpellier SupAgro, Pierre Martre, and Turc, Olivier
Subjects: [SDE] Environmental Sciences, carbon interaction, [SDV]Life Sciences [q-bio], temperature, histoire thermique, acclimation, Modèles de culture, interaction carbone, [SDV] Life Sciences [q-bio], wheat, température, [SDE]Environmental Sciences, Crop models, thermal history, acclimatation
Abstract: Crop models are tools used to predict crop yield in virtual climates. They enable to anticipate the effects of climate change and other constraints and to provide solutions to improve ouragriculture. However, current models have a limited consideration of the impact of thermal history on plant capacities, which could be a major limit to their performances. The workpresented here provides areas for improving wheat crop models by formalisms of leaf appearance rate and carbon assimilation response to temperature and its variations. The first chapter of thisstudy questions the actual modelling of leaf appearance rate. It is mostly predicted through empirical equations, which do not account for all known effects of temperature, light intensity,photoperiod, atmospheric CO2 concentration and development stage on wheat development rhythm. We present here a new way of modelling wheat leaf appearance rate (LAR) based onplant carbon status. This hypothesis of a carbon-driven development rate was supported by an experiment implying different levels of temperature, light intensity, photoperiod and atmosphericCO2. Results have been translated into an ecophysiological model which showed good performances in predicting LAR in contrasted field growth conditions. The second focus of thisthesis was the acclimation of wheat photosynthesis to a temperature change. Experiences carried out in this thesis allowed the development of a data set of assimilation capacities under a largenumber of temperature change scenarios. We were able to differentiate two types of acclimation mechanisms. The first one is the direct result of temperature effect on the photosynthesismetabolism rate, while the second one reflects the response of stomata to a change of temperature. These hypotheses have been studied deeper in the third chapter of this work, inwhich these results were reanalyzed through a gas exchange model. The objectives were first to understand the implication of stomatal conductance in wheat carbon assimilation response tolong and short-term temperature changes; and then to define the limitation of the model to predict this acclimation. This thesis demonstrates the importance of improving formalisms oftemperature effects on development rate and carbon assimilation. It also highlights the limits of empirical models and demonstrates that developing new equations closer to biological knowledgecould improve predictions of crop growth models., Les modèles de cultures sont des outils très utilisé pour prédire le rendement des cultures dans des climats fictifs. Ils permettent d’anticiper les effets du changement climatique et d’autres contraintes et de prévoir des solutions pour améliorer notre agriculture. Mais les modèles actuels n’ont qu’une prise en compte limitée de l’impact de l’histoire thermique sur les capacités des plantes, ce qui pourrait être une limite majeure à leurs performances. Le travail présenté ici propose des pistes d’amélioration des modèles de culture, en particulier sur l’impact de l’histoire thermique des plantes sur la réponse du rythme d’apparition des feuilles et celle de la photosynthèse. Le premier axe de cette étude remet en question la modélisation actuelle du rythme d’apparition des feuilles. Ce dernier est majoritairement prédit via des équations empiriques qui ne traduisent généralement pas tous les effets connus de la lumière, photopériode, température, concentration en CO2, ou même du stade de développement sur le rythme d’émergence des feuilles de blé. Le premier chapitre de cette étude présente donc une nouvelle façon de modéliser le rythme de développement du blé basé sur la teneur en carbone de la plante. Cette hypothèse a pu être testée et validée par des expériences impliquant différentes températures, intensités lumineuses, photopériodes et teneurs atmosphériques en CO2. Les résultats ont été traduits en un modèle écophysiologique qui a montré de très bonnes performances dans des conditions de cultures en champs variées. Le deuxième axe de cette thèse s’intéresse à l’acclimatation de la photosynthèse du blé à un changement de température. Les expériences menées ici ont permis de développer un jeu de données regroupant un nombre important de scénarios de changement de température avec des suivis temporels de l’acclimatation de la photosynthèse. Nous avons pu différencier deux mécanismes d’acclimatation de la photosynthèse à la température : le premier est le résultat de l’effet de la température sur la vélocité du métabolisme, alors que le deuxième reflète la réponse des stomates aux changements de température. Ces hypothèses ont pu être approfondies dans un troisième axe d’étude où nous avons utilisé nos résultats dans un modèle de photosynthèse. Le but était ici d’abord de comprendre l’implication de la conductance stomatique dans la réponse de la photosynthèse à un changement température, qu’il soit immédiat ou sur du plus long terme ; puis de définir les limites du modèle à prédire l’acclimatation à la température. Ce travail démontre l’intérêt d’une prise en compte de l’aspect temporel sur la réponse des cultures à la température, que ce soit pour la photosynthèse ou pour le rythme de développement. Il montre aussi les limites des modèles empiriques et démontre que l’amélioration des modèles passe par la construction d’équations se rapprochant des connaissances biologiques.
Published: 2018

31. Towards a model of wheat leaf morphogenesis at plant scale driven by organ-level metabolites

Author: Anne Schneider, Buno Andrieu, Marion Gauthier, Christian Fournier, Christophe Pradal, Amelie Pinet, Romain Barillot, Ecologie fonctionnelle et écotoxicologie des agroécosystèmes (ECOSYS), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AgroParisTech, Université Paris Saclay (COmUE), Unité de Recherche Pluridisciplinaire Prairies et Plantes Fourragères (P3F), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Institut de Recherche en Horticulture et Semences (IRHS), Université d'Angers (UA)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AGROCAMPUS OUEST, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro), Écophysiologie des Plantes sous Stress environnementaux (LEPSE), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Modeling plant morphogenesis at different scales, from genes to phenotype (VIRTUAL PLANTS), Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Amélioration génétique et adaptation des plantes méditerranéennes et tropicales (UMR AGAP), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), ITK, and Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro)-Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro)
Subjects: 0106 biological sciences, Plant growth, plant architecture, Scale (ratio), [SDV]Life Sciences [q-bio], morphogenesis, 01 natural sciences, nitrogen, Functional-Structural Plant Modeling, Phyllochron, [SDV.BV]Life Sciences [q-bio]/Vegetal Biology, Nitrogen cycle, Management practices, Mathematics, 2. Zero hunger, Specific mass, carbon, 04 agricultural and veterinary sciences, plasticity, Shoot, leaf growth, [SDE]Environmental Sciences, 040103 agronomy & agriculture, 0401 agriculture, forestry, and fisheries, Leaf morphogenesis, Biological system, metabolism, 010606 plant biology & botany
Abstract: International audience; Leaf dimensions, specific mass and composition are traits of interest, as leaves constitute the main exchange surface with the aboveground environment. These variables arise from the interplay between many processes, and vary with growth conditions. Models of plant growth are useful tools to explore a wide range of climatic scenarios, management practices and genotypes. However, most models lacks process-based formalisms allowing simulating shoot architecture plasticity. We propose a functional-structural wheat model that couples carbon and nitrogen metabolism with leaf morphogenesis during the vegetative stage. The originality of our model relies on the interaction between leaf growth and the metabolism of carbon and nitrogen in the growing zone, which is possible thanks to an explicit and detailed formalism of the processes at organ level. The model simulates the appearance of successive leaves using coordination rules instead of a constant phyllochron as a driving mechanism. As a first step, main modules were evaluated separately: the coordination model and the metabolism model of a single growing leaf. The model shows interesting emergent properties: phyllochron stability, pattern of mature leaf length along the culm and realistic kinetics of length, dry mass and concentrations in both growing and mature zones. A qualitative evaluation strategy of the completely integrated model at plant scale is then proposed. As a conclusion, the model appears to be a useful concept, which could be transposed to other grasses.
Published: 2018

32. Proteomic data integration to highlight central actors involved in einkorn grain filling in relation to quality

Author: Bancel, Emmanuelle, Bonnot, Titouan, Martre, Pierre, Ravel, Catherine, Génétique Diversité et Ecophysiologie des Céréales (GDEC), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université Clermont Auvergne [2017-2020] (UCA [2017-2020]), Écophysiologie des Plantes sous Stress environnementaux (LEPSE), Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro), Fédération Italienne des Sciences de la Vie (FISSV)., Université Blaise Pascal - Clermont-Ferrand 2 (UBP)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université Blaise Pascal - Clermont-Ferrand 2 (UBP), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Université Clermont Auvergne [2017-2020] (UCA [2017-2020])-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), and ProdInra, Archive Ouverte
Subjects: [SDV] Life Sciences [q-bio], thorns, quality, qualité, [SDV]Life Sciences [q-bio], épine, remplissage du grain, seed filling, approche protéomique
Abstract: Proteomic data integration to highlight central actors involved in einkorn grain filling in relation to quality. 3. International Plant Proteomics Organization World Congress
Published: 2018

33. Assessing the robustness of leaf fluorescence parameters for phenotyping the genotypic variability in photosynthesis across hundreds of apple tree cultivars

Author: Benoît Pallas, Luigi Manfrini, Brunella Morandi, Stefano Tartarini, Aude Coupel-Ledru, Sébastien Martinez, Jean-Luc Regnard, Magalie Delalande, Evelyne Costes, L. Corelli Grappadelli, Architecture et Fonctionnement des Espèces Fruitières [AGAP] (AFEF), Amélioration génétique et adaptation des plantes méditerranéennes et tropicales (UMR AGAP), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad), Écophysiologie des Plantes sous Stress environnementaux (LEPSE), Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Alma Mater Studiorum Università di Bologna [Bologna] (UNIBO), Coupel-Ledru A., Regnard J.L., Pallas B., Martinez S., Delalande M., Morandi B., Manfrini L., Tartarini S., Corelli Grappadelli L., and Costes E.
Subjects: 0106 biological sciences, 2. Zero hunger, 0303 health sciences, Fluorimetry, [SDV]Life Sciences [q-bio], Robustness (evolution), Apple tree, 15. Life on land, Horticulture, Biology, Photosynthesis, 01 natural sciences, 03 medical and health sciences, Photosynthesi, Malus × domestica, Cultivar, Core-collection, Water deficit, 030304 developmental biology, 010606 plant biology & botany
Abstract: International audience; To cope with increasing water scarcity, breeding programs targeting for more efficient crop require comprehensive knowledge of carbon- and water use-related processes, including photosynthesis, the regulation of transpiration (by stomatal closure) and water use efficiency (the ratio of carbon gain to water use). These questions have been scarcely studied in fruit trees, yet are of major economic importance. A main limitation results from the lack of high-throughput techniques to characterize the physiological variability in these processes for hundreds of trees in the field as required to performing genetic analyses. We screened the European apple diversity for photosynthesis, by unique combination of high-throughput and in planta measurements applied on two core-collections in Montpellier (France) and Bologna (Italy), respectively. A progressive soil water deficit was ensured and continuously monitored in both orchards, through summer irrigation withholding, in order to evaluate the genotypic variability in response to drought. We tested the relevance and applicability of the semi-empirical IPL index, computed from chlorophyll fluorescence measurements, as a high-throughput indicator of leaf photosynthesis. The validity of this proxy was assessed through fine measurements of photosynthesis on 6 cultivars common to both collections. We validated the robustness of IPL through model calibration across sites, days and periods of measurements. We then undertook IPL measurements in the whole collections (>250 cultivars). A large variability of IPL was observed with highly significant effects of the genotype and watering scenario (well-watered vs. water deficit). These results pave the way to genome wide association studies (GWAS) to identify the genomic regions controlling the variations detected.
Published: 2018

34. Grapevine adaptation to abiotic stresses: an overview

Author: Lecourieux, Fatma, Ollat, N., Cookson, S.J., Destrac-Irvine, A., Lauvergeat, V., Ouaked-Lecourieux, F., Marguerit, E., Barrieu, F., Dai, Z., Duchêne, E., Gambetta, G.A., Gomès, E., Lecourieux, D., Van Leeuwen, C., Simonneau, T., Torregrosa, L., Vivin, P., Delrot, S., Ecophysiologie et Génomique Fonctionnelle de la Vigne (UMR EGFV), Université de Bordeaux (UB)-Institut des Sciences de la Vigne et du Vin (ISVV)-Ecole Nationale Supérieure des Sciences Agronomiques de Bordeaux-Aquitaine (Bordeaux Sciences Agro)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Institut des Sciences de la Vigne et du Vin (ISVV)-Ecole Nationale Supérieure des Sciences Agronomiques de Bordeaux-Aquitaine (Bordeaux Sciences Agro)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université de Bordeaux (UB), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Santé de la vigne et qualité du vin (SVQV), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université de Strasbourg (UNISTRA), Écophysiologie des Plantes sous Stress environnementaux (LEPSE), Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro), Amélioration génétique et adaptation des plantes méditerranéennes et tropicales (UMR AGAP), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad), Ecophysiologie et Génomique Fonctionnelle de la Vigne (EGFV), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université de Bordeaux (UB)-Institut des Sciences de la Vigne et du Vin (ISVV)-Ecole Nationale Supérieure des Sciences Agronomiques de Bordeaux-Aquitaine (Bordeaux Sciences Agro), Shandong University, UMR5205, Université de Lyon, Université de Strasbourg (UNISTRA)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), and ProdInra, Migration
Subjects: [SDE] Environmental Sciences, 0106 biological sciences, [SDV.SA]Life Sciences [q-bio]/Agricultural sciences, abiotic stress, [SDV]Life Sciences [q-bio], [SDE.MCG]Environmental Sciences/Global Changes, drought, Horticulture, Biology, 01 natural sciences, Genome, phenology, heat stress, 03 medical and health sciences, [SDV.BV]Life Sciences [q-bio]/Vegetal Biology, [SDV.BV] Life Sciences [q-bio]/Vegetal Biology, Allele, ComputingMilieux_MISCELLANEOUS, 030304 developmental biology, 2. Zero hunger, Abiotic component, 0303 health sciences, Abiotic stress, fungi, food and beverages, Interspecific competition, berry composition, 15. Life on land, rootstocks, [SDV] Life Sciences [q-bio], Evolutionary biology, [SDE]Environmental Sciences, Sustainability, Adaptation, Genetic adaptation, 010606 plant biology & botany
Abstract: International audience; Adaptation to abiotic stresses is a complex and challenging biological issue for a genetician, especially for perennial plants such as grapevine. According to Copper and Hammer (1996), adaptation is both a “status” and a “process”. The “status” characterizes a genotype with a specific combination of alleles which allows the plant to survive and perform well in a specific environment. The adapted phenotype may result from a constitutive expression of the genotype or from genotype x environment interactions, in other words from the plasticity of traits. This modification of phenotype is referred to as acclimation. Physiological changes underlying acclimation occur over the short-term or over the life-cycle length of the individual. The “process” of adaptation will result from the new combination of alleles over generations to obtain a phenotype better able to survive or grow under abiotic constraints. By definition, the “process” time-scale is the reproductive cycle length. In addition for a crop, an adapted phenotype will include survival, yield maintenance, and especially for grapevine, optimal fruit composition. Considering the economic importance of grapevine, the ongoing and expected climate changes make the issue of adaptation even more challenging. Given the numerous environments where this plant can be found and the huge intra and interspecific diversity, we can assume that the grapevine genome bears many alleles which could be mobilized to “adapt” this crop and maintain its sustainability. The challenge is to identify these alleles and understand how they can be leveraged in manipulating the phenotype. The diversity of abiotic constraints (thermal stress, drought, salinity, mineral deficiency, etc...) and their characteristics in terms of their timing, duration, and intensity need to be taken into account. On the plant side, the traits underlying adaptation and the stage of sensitivity should be clearly defined. Targeted traits are often complex and under the control of various genetic mechanisms. Over the past ten years, there have been numerous achievements in grapevine in genome sequencing, phenotyping, genetic architecture analyses, gene identification, and modeling. Thanks to this new knowledge and technologies, our understanding of adaptation to abiotic stresses has improved and can now be used to screen for particular behaviors in existing germplasms or to breed new ones. An overview of the work performed in France over the past years aimed at adaptation to temperature and drought will be presented.
Published: 2018

35. Agricultural Model Exchange Initiative (AMEI)

Author: Raynal, Helene, Enders, Andreas, Martres, Pierre, Athanasiadis, Ioannis, Donatelli, Marcello, Holzworth, Dean, Pradal, Christophe, Unité de Mathématiques et Informatique Appliquées de Toulouse (MIAT INRA), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Écophysiologie des Plantes sous Stress environnementaux (LEPSE), Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro), Amélioration génétique et adaptation des plantes méditerranéennes et tropicales (UMR AGAP), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), and Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)
Subjects: [SDV]Life Sciences [q-bio], [SDE]Environmental Sciences, [SDV.BV]Life Sciences [q-bio]/Vegetal Biology, [INFO]Computer Science [cs], [MATH]Mathematics [math], ComputingMilieux_MISCELLANEOUS
Abstract: International audience
Published: 2018

36. Interactions Between Drought and Plant Genotype Change Epidemiological Traits of Cauliflower mosaic virus

Author: Sandy E. Bergès, Denis Vile, Cecilia Vazquez-Rovere, Stéphane Blanc, Michel Yvon, Alexis Bédiée, Gaëlle Rolland, Myriam Dauzat, Manuella van Munster, Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Écophysiologie des Plantes sous Stress environnementaux (LEPSE), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro), Biologie et Génétique des Interactions Plante-Parasite (UMR BGPI), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), and Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA)
Subjects: 0106 biological sciences, 0301 basic medicine, [SDV]Life Sciences [q-bio], Virulence, Plant Science, lcsh:Plant culture, 01 natural sciences, Optimal virulence, camv, 03 medical and health sciences, Plant virus, [SDV.BV]Life Sciences [q-bio]/Vegetal Biology, lcsh:SB1-1110, pathologie végétale, ComputingMilieux_MISCELLANEOUS, Original Research, water deficit, 2. Zero hunger, Abiotic component, Aphid, Vegetal Biology, tolerance, biology, Host (biology), viral transmission, Microbiology and Parasitology, fungi, food and beverages, 15. Life on land, plant-virus interactions, biology.organism_classification, Microbiologie et Parasitologie, plant growth traits, viral load, virulence, 030104 developmental biology, [SDV.MP]Life Sciences [q-bio]/Microbiology and Parasitology, Agronomy, 13. Climate action, Cauliflower mosaic virus, plant–virus interactions, Viral load, Biologie végétale, 010606 plant biology & botany
Abstract: International audience; Plants suffer from a broad range of abiotic and biotic stresses that do not occur in isolation but often simultaneously. Productivity of natural and agricultural systems is frequently constrained by water limitation, and the frequency and duration of drought periods will likely increase due to global climate change. In addition, phytoviruses represent highly prevalent biotic threat in wild and cultivated plant species. Several hints support a modification of epidemiological parameters of plant viruses in response to environmental changes but a clear quantification of plant-virus interactions under abiotic stresses is still lacking. Here we report the effects of a water deficit on epidemiological parameters of Cauliflower mosaic virus (CaMV), a non-circulative virus transmitted by aphid vectors, in nine natural accessions of Arabidopsis thaliana with known contrasted responses to water deficit. Plant growth-related traits and virus epidemiological parameters were evaluated in PHENOPSIS, an automated high throughput phenotyping platform. Water deficit had contrasted effects on CaMV transmission rate and viral load among A. thaliana accessions. Under well-watered conditions, transmission rate tended to increase with viral load and with CaMV virulence across accessions. Under water deficit, transmission rate and virulence were negatively correlated. Changes in the rate of transmission under water deficit were not related to changes in viral load. Our results support the idea that optimal virulence of a given virus, as hypothesized under the transmission-virulence trade-off, is highly dependent on the environment and growth traits of the host.
Published: 2018

37. Semantics and plant phenotyping data structuration for data analytics

Author: Alary, Pierre-Etienne, Neveu, Pascal, Tireau, Anne, Hilgert, Nadine, Cabrera Bosquet, Llorenç, Tardieu, Francois, Mathématiques, Informatique et STatistique pour l'Environnement et l'Agronomie (MISTEA), Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Écophysiologie des Plantes sous Stress environnementaux (LEPSE), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), and Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)
Subjects: [SDV]Life Sciences [q-bio], [SDE]Environmental Sciences, [INFO]Computer Science [cs], [MATH]Mathematics [math]
Abstract: Phenomic datasets need to be accessible to the scientific community. Their re-analysis requires tracing relevant information on thousands of plants, sensors and events. PHIS is an open-source information system designed for plant phenotyping experiments in various installations that nonambiguously identifies all objects and traits in an experiment and establishes their relations via ontologies and semantics that apply to both field and controlled conditions, thus allowing parsimonious description of the system itself. PHIS ontology-driven architecture is a powerful tool for integrating and managing data from multiple experiments and platforms, for formalizing relationships between objects and for enriching datasets with knowledge and metadata. It interoperates with external resources via Web services, thereby allowing data integration into other systems, e.g. modelling platforms or external databases.
Published: 2018

38. Using crop-pathogen modeling to identify plant traits to control Zymoseptoria tritici epidemics on wheat

Author: Gigot, Christophe, Claessen, David, Garin, Guillaume, Fournier, Christian, Pradal, Christophe, Robert, Corinne, Ecologie fonctionnelle et écotoxicologie des agroécosystèmes (ECOSYS), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AgroParisTech, Université Paris-Saclay, Institut de biologie de l'ENS Paris (IBENS), Département de Biologie - ENS Paris, École normale supérieure - Paris (ENS-PSL), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École normale supérieure - Paris (ENS-PSL), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), ITK, Écophysiologie des Plantes sous Stress environnementaux (LEPSE), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Amélioration génétique et adaptation des plantes méditerranéennes et tropicales (UMR AGAP), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Institut de Biologie Computationnelle (IBC), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), ProdInra, Archive Ouverte, Institut de biologie de l'ENS Paris (UMR 8197/1024) (IBENS), École normale supérieure - Paris (ENS Paris)-École normale supérieure - Paris (ENS Paris)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro), Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro), Université de Montpellier (UM)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Département de Biologie - ENS Paris, École normale supérieure - Paris (ENS Paris), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École normale supérieure - Paris (ENS Paris), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad), and Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)
Subjects: consumer-resource dynamics, tolerance, [SDV]Life Sciences [q-bio], fungi, food and beverages, virulence, [SDV] Life Sciences [q-bio], fertilization, trait-based modeling, wheat, disease-escaping traits, Septoria tritici blotch, Zymoseptoria tritici, epidemiology
Abstract: Diversification in pathogen control methods to reduce the severity of economically important foliar diseases such as Zymoseptoria tritici on wheat is needed. One way is to identify plant physiological and architectural traits that influence disease development and that can be selected in the process of crop breeding. Such traits may be used for improving tolerance or disease escape. Traits favoring disease escape, the focus of our work, may significantly decrease crop epidemics (Robert et al., 2018). However, understanding the role of such traits in crop-pathogen interactions is a daunting task because the interactions are multiple and dynamic in time. To characterize and quantify crop-pathogen interactions, an innovative trait-based and resource-based modeling framework was developed (Precigout et al., 2017). In this framework, the pathosystem is assumed to respond dynamically to both architecture and physiological status of the host canopy. A canopy consists of plenty of small patches, i.e. small functional and infectable units of leaf tissue. Production of new patches, for canopy growth and renewal of photosynthetically active plant tissues, is a function of the available resources produced by the other patches. Pathogen spores can contaminate nearby healthy patches. The definition of patch proximity depends on dispersal abilities of the pathogen and canopy architecture. We used and adapted this modeling framework to quantify the effects of several plant traits on Zymoseptoria tritici epidemics for varied climate scenarios. The complex infection cycle of Z. tritici characterized by a long symptomless incubation period was implemented in the model. We studied plant architectural traits such as leaf size or stem height, and plant physiological traits such as leaf lifespan or leaf metabolite contents. In our simulations, these traits impacted the epidemics dynamics though their effects on pathogen dispersal and on the amount of resources available for the pathogen. Sensitivity analyses showed how disease severity depended on plant traits and pathogen virulence. The importance of several plant and pathogen traits could be linked to the pathogen’s ability to manage the race for the colonization of the canopy in the face of canopy growth. Playing on host traits also made it possible to simulate different wheat varieties - with contrasted heights, pathogen resistance or precocity - to characterize the behavior of the pathosystem of interest for different host ideotypes. We argue that this kind of trait-based modeling approach is a valuable tool to identify plant traits promoting more resilient agroecosystems in particular for crop breeding in a context of innovative and sustainable crop protection.
Published: 2018

39. Proteomic changes occuring in einkorn (Triticum monoccocum) grain during filling stages of development

Author: Bancel, Emmanuelle, Bonnot, Titouan, Davanture, Marlène, Pailloux, Marie, Zivy, Michel, Martre, Pierre, Ravel, Catherine, Génétique Diversité et Ecophysiologie des Céréales (GDEC), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université Clermont Auvergne [2017-2020] (UCA [2017-2020]), Génétique Quantitative et Evolution - Le Moulon (Génétique Végétale) (GQE-Le Moulon), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-AgroParisTech-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire d'Informatique, de Modélisation et d'Optimisation des Systèmes (LIMOS), Ecole Nationale Supérieure des Mines de St Etienne (ENSM ST-ETIENNE)-Université Clermont Auvergne [2017-2020] (UCA [2017-2020])-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Écophysiologie des Plantes sous Stress environnementaux (LEPSE), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-AgroParisTech-Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Ecole Nationale Supérieure des Mines de St Etienne-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Clermont Auvergne [2017-2020] (UCA [2017-2020]), Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université Blaise Pascal - Clermont-Ferrand 2 (UBP), Ecole Nationale Supérieure des Mines de St Etienne-Université Clermont Auvergne (UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université Blaise Pascal - Clermont-Ferrand 2 (UBP)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro), and Ecole Nationale Supérieure des Mines de St Etienne-Université Clermont Auvergne [2017-2020] (UCA [2017-2020])-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
Subjects: blé, wheat, proteome, globuline, [SDV]Life Sciences [q-bio], food and beverages, albumins globulins, albumine, co-accumulation network, ovalbumin, grain, globulin, protéome
Abstract: ISBN: 978-2-9563873-0-5ISBN: 978-2-9563873-0-5; Albumins and globulins of wheat endosperm represent about 20% of total grain proteins. Nutritionally, the albumins and globulins (non-glutens) have a very good amino acid balance. Many of these proteins are enzymes involved in metabolic activity. Most of these physiologically active proteins can also influence the processing and rheological properties of wheat flour.Incomplete knowledge of these enzymes and related proteins present in the endosperm of wheat limits our understanding of the biochemical events taking place in the grain during the first stages of its development. So it is necessary to study and evaluate qualitative and quantitative changes occurring during this process. To reach this objective, our study is based on Triticum monococcum (einkorn), a diploid wheat species, used as a model species of bread wheat (T. aestivum).We used a proteomic approach to identify the key actors during the filling stages of development in einkorn grain. Five stages were studied (200 to 600°Cd). Large-scale analysis using the gel free proteomic approach allowed us to identify a total of 2,475 proteins. Among these proteins, 512 (20.7%) were accurately quantified, 488 of them presented changes related to stage development, highlighting this dynamic process (Bonnot et al, 2017).Hierarchical cluster analysis revealed four major expression profiles throughout grain development. The classification of proteins identified by MS/MS in 17 different biochemical functions and nine molecular functions provided a picture of the temporal cellular processes involved. Several proteins differentially expressed and associated with grain development and/or quality were also shown.A co-accumulation network of all differentially expressed proteins mainly centred on enzymes involved in carbon and protein metabolism was finally established.
Published: 2018

40. Genomic prediction of genotype by environment interactions for wheat by coupling genetic and physiological modelling

Author: Rincent, Renaud, Le Gouis, Jacques, Martre, Pierre, van Eeuwijk, Fred A., Malosetti, Marcos, Génétique Diversité et Ecophysiologie des Céréales (GDEC), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université Blaise Pascal - Clermont-Ferrand 2 (UBP), Écophysiologie des Plantes sous Stress environnementaux (LEPSE), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Wageningen University, Wageningen University and Research Center (WUR), BreedWheat program (ANR-10-BTBR-0003), Agreenskills+ program, ProdInra, Archive Ouverte, Biotech - Bioressources - Développer de nouvelles variétés de blé pour une agriculture durable - - BREEDWHEAT2010 - ANR-10-BTBR-0003 - BTBR - VALID, AgreenSkills+ - AGREENSKILLSPLUS - - EC:FP7:PEOPLE2014-05-05 - 2019-05-04 - 609398 - VALID, Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université Clermont Auvergne [2017-2020] (UCA [2017-2020]), Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro), Wageningen University and Research [Wageningen] (WUR), ANR-10-BTBR-0003,BREEDWHEAT,Développer de nouvelles variétés de blé pour une agriculture durable(2010), European Project: 609398,EC:FP7:PEOPLE,FP7-PEOPLE-2013-COFUND,AGREENSKILLSPLUS(2014), Université Clermont Auvergne [2017-2020] (UCA [2017-2020])-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro), and Université Blaise Pascal - Clermont-Ferrand 2 (UBP)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)
Subjects: [SDV] Life Sciences [q-bio], modelling, prédiction de gènes, [SDV]Life Sciences [q-bio], interaction génotype, genotype by environment interactions, triticum aestivum, crop modelling, Triticum aestivum L, genomic prediction, culture, modélisation
Abstract: Book of abstracts, ISBN: 978-2-9563873-0-5, EAN: 9782956387305; Genomic prediction (GP) models can be used to predict the performances of unphenotyped individuals thanks to their genotypic information. This approach was shown to be efficient for many species, but its interest in crops is limited by the presence of genotype x environment interactions (GEI): the ranking of the varieties often depends on the environments.Recent studies proposed to adapt GP models to predict GEI by using environmental covariates. In the same way that molecular information is used to link the genotypes, the environmental covariates are used to link the environments. In these models environments with similar limiting factors are supposed to interact similarly with the varieties.We propose here to evaluate and improve these approaches by using ecophysiological modelling. The prediction efficiency of different strategies were compared in a dataset comprising 220 elite wheat varieties, phenotyped for yield components in around 40 environments and genotyped with the TaBW420K SNP array within the BreedWheat project.We show that the use of environmental covariates increased prediction accuracy in comparison to additive models, and that crop models were efficient to derive environmental covariates more relevant than those directly obtained with pedoclimatic information.
Published: 2018

41. SPA Heterodimerizing Protein, a bZIP transcription factor, represses glutenin synthesis in Triticum aestivum

Author: Boudet, Julie, Merlino, Marielle, Plessis, Anne, Gaudin, Jean-Charles, Dardevet, Mireille, Perrochon, Sibille, Alvarez, David, Risacher, Thierry, Martre, Pierre, Ravel, Catherine, Génétique Diversité et Ecophysiologie des Céréales (GDEC), Université Blaise Pascal - Clermont-Ferrand 2 (UBP)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Unité de recherche sur les Biopolymères, Interactions Assemblages (BIA), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Biogemma, Écophysiologie des Plantes sous Stress environnementaux (LEPSE), Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université Clermont Auvergne [2017-2020] (UCA [2017-2020]), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro), ProdInra, Archive Ouverte, and Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université Blaise Pascal - Clermont-Ferrand 2 (UBP)
Subjects: bZIP transcription factor, gluténine, [SDV]Life Sciences [q-bio], protéine de réserve, [SDV] Life Sciences [q-bio], SPA Heterodimerizing Protein, storage proteins, blé, gluten, transcription factors, wheat, wheat (Triticum aestivum L.), vegetative storage protein, triticum aestivum, facteur de transcription, glutenin
Abstract: ISBN: 978-2-9563873-0-5ISBN: 978-2-9563873-0-5; SPA Heterodimerizing Protein, a bZIP transcription factor, represses glutenin synthesis in Triticum aestivum. 2. International Wheat Innovation Workshop
Published: 2018

42. Du phénotypage au Big Data

Author: Journaux, Alexandre, Mineau, Jonathan, Negre, Vincent, Génétique Physiologie et Systèmes d'Elevage (GenPhySE ), École nationale supérieure agronomique de Toulouse [ENSAT]-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Ecole Nationale Vétérinaire de Toulouse (ENVT), Institut National Polytechnique (Toulouse) (Toulouse INP), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut National Polytechnique (Toulouse) (Toulouse INP), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées, Écophysiologie des Plantes sous Stress environnementaux (LEPSE), Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), and Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)
Subjects: [SDV.GEN]Life Sciences [q-bio]/Genetics, [SDV.GEN.GA]Life Sciences [q-bio]/Genetics/Animal genetics, big data, phénotypage, [SDV]Life Sciences [q-bio], [SDE]Environmental Sciences, NoSQL, [INFO]Computer Science [cs], haut débit
Abstract: National audience; Avec l’émergence des nouvelles technologies d’acquisition de données, les solutions actuelles de stockage et d’interrogation vont très vite atteindre leurs limites. Les Catis (centres automatisés de traitement de l’information) Sicpa (systèmes d’informations et calcul pour le phénotypage animal) et Codex (connaissances et données expérimentales) s’intéressent donc aux différentes technologies autour du Big Data.
Published: 2018

43. Plant architecture and foliar senescence impact the race between wheat growth and Zymoseptoria tritici epidemics

Author: Guillaume Garin, Corinne Robert, Christian Fournier, Christophe Pradal, Vianney Houlès, Mariem Abichou, Ecologie fonctionnelle et écotoxicologie des agroécosystèmes (ECOSYS), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AgroParisTech, ITK [Clapiers], Modeling plant morphogenesis at different scales, from genes to phenotype (VIRTUAL PLANTS), Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Amélioration génétique et adaptation des plantes méditerranéennes et tropicales (UMR AGAP), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro)-Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Amélioration génétique et adaptation des plantes méditerranéennes et tropicales (UMR AGAP), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Institut de Biologie Computationnelle (IBC), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Écophysiologie des Plantes sous Stress environnementaux (LEPSE), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro)-Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro), Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro), Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro), Université de Montpellier (UM)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad), Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), and Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)
Subjects: 0106 biological sciences, 0301 basic medicine, Canopy, architecture, leaf senescence, [SDV]Life Sciences [q-bio], F62 - Physiologie végétale - Croissance et développement, Plant Science, F50 - Anatomie et morphologie des plantes, 01 natural sciences, epidemics, Crop, 03 medical and health sciences, Race (biology), Septoria, Ascomycota, wheat, virtual plant model, canopy traits, Colonization, Triticum, H20 - Maladies des plantes, Plant Diseases, 2. Zero hunger, FSPM, biology, Host (biology), fungi, food and beverages, Original Articles, Spores, Fungal, 15. Life on land, biology.organism_classification, Plant disease, Plant Leaves, 030104 developmental biology, Agronomy, 13. Climate action, Host-Pathogen Interactions, Zymoseptoria tritici, Septoria tritici blotch, Epidemic model, 010606 plant biology & botany
Abstract: Background and Aims: In order to optimize crop management in innovative agricultural production systems, it is crucial to better understand how plant disease epidemics develop and what factors influence them. This study explores how canopy growth, its spatial organization and leaf senescence impact Zymoseptoria tritici epidemics. Methods: We used the Septo3D model, an epidemic model of Septoria tritici blotch (STB) coupled with a 3-D virtual wheat structural plant model (SPM). The model was calibrated and evaluated against field experimental data. Sensitivity analyses were performed on the model to explore how wheat plant traits impact the interaction between wheat growth and Z. tritici epidemics. Key Results: The model reproduces consistently the effects of crop architecture and weather on STB progress on the upper leaves. Model sensitivity analyses show that the effects of plant traits on epidemics depended on weather conditions. The simulations confirm the known effect of increased stem height and stem elongation rate on limiting STB progress on upper leaves. Strikingly, the timing of leaf senescence is one of the most influential traits on simulated STB epidemics. When the green life span duration of leaves is reduced by early senescence, epidemics are strongly reduced. Conclusions: We introduce the notion of a 'race' for the colonization of emerging healthy host tissue between the growing canopy and the developing epidemics. This race is 2-fold: (1) an upward race at the canopy scale where STB must catch the newly emerging leaves before they grow away from the spore sources; and (2) a local race at the leaf scale where STB must use the resources of its host before it is caught by leaf apical senescence. The results shed new light on the importance of dynamic interactions between host and pathogen. (Resume d'auteur)
Published: 2018

44. Accelerating genetic gains in legumes for the development of prosperous smallholder agriculture: integrating genomics, phenotyping, systems modelling and agronomy

Author: Chris O. Ojiewo, Vincent Vadez, Peter Carberry, Rajeev K. Varshney, Henry T. Nguyen, Manish K. Pandey, Mahendar Thudi, François Tardieu, Kadambot H. M. Siddique, David J. Bergvinson, Anthony M. Whitbread, International Crops Research Institute for the Semi-Arid Tropics [Inde] (ICRISAT), Consultative Group on International Agricultural Research [CGIAR] (CGIAR), Écophysiologie des Plantes sous Stress environnementaux (LEPSE), Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro), Institut de Recherche pour le Développement (IRD), University of Western Australia, University of Missouri [Columbia] (Mizzou), and University of Missouri System
Subjects: 0106 biological sciences, 0301 basic medicine, genetic gains, Physiology, legumes, [SDV]Life Sciences [q-bio], rainfed agriculture, Plant Science, Biology, Models, Biological, 01 natural sciences, 03 medical and health sciences, Phenomics, Rainfed agriculture, Plant breeding, genomics-assisted breeding, Productivity, Selection (genetic algorithm), 2. Zero hunger, business.industry, Systems Biology, drought stress, food and beverages, Agriculture, Fabaceae, Genomics, 15. Life on land, Crop Production, Plant Breeding, Phenotype, 030104 developmental biology, nutrition, Agronomy, 13. Climate action, Genetic gain, [SDE]Environmental Sciences, Livestock, business, 010606 plant biology & botany
Abstract: International audience; Grain legumes form an important component of the human diet, provide feed for livestock, and replenish soil fertility through biological nitrogen fixation. Globally, the demand for food legumes is increasing as they complement cereals in protein requirements and possess a high percentage of digestible protein. Climate change has enhanced the frequency and intensity of drought stress, posing serious production constraints, especially in rainfed regions where most legumes are produced. Genetic improvement of legumes, like other crops, is mostly based on pedigree and performance-based selection over the past half century. To achieve faster genetic gains in legumes in rainfed conditions, this review proposes the integration of modern genomics approaches, high throughput phenomics, and simulation modelling in support of crop improvement that leads to improved varieties that perform with appropriate agronomy. Selection intensity, generation interval, and improved operational efficiencies in breeding are expected to further enhance the genetic gain in experimental plots. Improved seed access to farmers, combined with appropriate agronomic packages in farmers' fields, will deliver higher genetic gains. Enhanced genetic gains, including not only productivity but also nutritional and market traits, will increase the profitability of farming and the availability of affordable nutritious food especially in developing countries.
Published: 2018

45. Are compound leaves more complex than simple ones? A multi-scale analysis

Author: Valentina Baldazzi, Myriam Dauzat, Christine Granier, Nadia Bertin, Garance Koch, Alexis Bédiée, Gaëlle Rolland, Yann Guédon, Écophysiologie des Plantes sous Stress environnementaux (LEPSE), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro), Unité de recherche Plantes et Systèmes de Culture Horticoles (PSH), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Institut Sophia Agrobiotech [Sophia Antipolis] (ISA), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université Nice Sophia Antipolis (... - 2019) (UNS), COMUE Université Côte d'Azur (2015 - 2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015 - 2019) (COMUE UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Amélioration génétique et adaptation des plantes méditerranéennes et tropicales (UMR AGAP), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro), ANR-10-LABX-0001-01 1403-032, Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro), Biological control of artificial ecosystems (BIOCORE), Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Laboratoire d'océanographie de Villefranche (LOV), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de la Mer de Villefranche (IMEV), Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de la Mer de Villefranche (IMEV), Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université Côte d'Azur (UCA)-Université Côte d'Azur (UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro), Institut Sophia Agrobiotech (ISA), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Nice Sophia Antipolis (... - 2019) (UNS), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), ANR-10-LABX-0001,AGRO,Agricultural Sciences for sustainable Development(2010), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université Nice Sophia Antipolis (1965 - 2019) (UNS), and COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
Subjects: cell division, 0106 biological sciences, 0301 basic medicine, Cell division, F60 - Physiologie et biochimie végétale, compound leaf, [SDV]Life Sciences [q-bio], leaflet, Plant Science, tomato, Biology, Genes, Plant, 01 natural sciences, F30 - Génétique et amélioration des plantes, 03 medical and health sciences, Solanum lycopersicum, Endoreduplication, [SDV.BV]Life Sciences [q-bio]/Vegetal Biology, Leaf size, Solanum lycoper, 2. Zero hunger, Leaflet (botany), drought stress, fungi, Wild type, Plant physiology, food and beverages, Original Articles, biology.organism_classification, endoreduplicati, Sympodial, Plant Leaves, Horticulture, 030104 developmental biology, [SDE]Environmental Sciences, Solanum, cell expansion, 010606 plant biology & botany
Abstract: BACKGROUND AND AIMS: The question of which cellular mechanisms determine the variation in leaf size has been addressed mainly in plants with simple leaves. It is addressed here in tomato taking into consideration the expected complexity added by the several lateral appendages making up the compound leaf, the leaflets. METHODS: Leaf and leaflet areas, epidermal cell number and areas, and endoreduplication (co-) variations were analysed in Solanum lycopersicum considering heteroblastic series in a wild type (Wva106) and an antisense mutant, the Pro(35S):Slccs52A(AS) line, and upon drought treatments. All plants were grown in an automated phenotyping platform, PHENOPSIS, adapted to host plants grown in 7 L pots. KEY RESULTS: Leaf area, leaflet area and cell number increased with leaf rank until reaching a plateau. In contrast, cell area slightly decreased and endoreduplication did not follow any trend. In the transgenic line, leaf area, leaflet areas and cell number of basal leaves were lower than in the wild type, but higher in upper leaves. Reciprocally, cell area was higher in basal leaves and lower in upper leaves. When scaled up at the whole sympodial unit, all these traits did not differ significantly between the transgenic line and the wild type. In response to drought, leaf area was reduced, with a clear dose effect that was also reported for all size-related traits, including endoreduplication. CONCLUSIONS: These results provide evidence that all leaflets have the same cellular phenotypes as the leaf they belong to. Consistent with results reported for simple leaves, they show that cell number rather than cell size determines the final leaf areas and that endoreduplication can be uncoupled from leaf and cell sizes. Finally, they re-question a whole-plant control of cell division and expansion in leaves when the Wva106 and the Pro(35S):Slccs52A(AS) lines are compared.
Published: 2018

46. Phenome-Emphasis-Elixir: phenotyping data management and integration

Author: Adam-Blondon, Anne-Francoise, Pommier, Cyril, Cabrera Bosquet, Llorenç, Unité de Recherche Génomique Info (URGI), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Écophysiologie des Plantes sous Stress environnementaux (LEPSE), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro), and PIA PHENOME
Subjects: data, Phenotyping, [SDV]Life Sciences [q-bio], [SDE]Environmental Sciences, standard, [SDV.BV]Life Sciences [q-bio]/Vegetal Biology, ontology, ComputingMilieux_MISCELLANEOUS
Abstract: National audience
Published: 2018

47. Analyse et modélisation du développement de plantes cultivées soumises à des contraintes environnementales

Author: Turc, Olivier, Écophysiologie des Plantes sous Stress environnementaux (LEPSE), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro), and Université de Montpellier
Subjects: déficit hydrique, croissance végétale, croissance de la feuille, [SDV]Life Sciences [q-bio], contrainte environnementale, variabilité génétique, hdr, organe reproducteur végétal, interaction génotype environnement, plante cultivée, plateforme de phénotypage, développement de la plante, [SDE]Environmental Sciences, écophysiologie végétale, architecture de la plante, modélisation
Published: 2018

48. Ecophysiological tradeoffs and biophysical constraints within cereal crops: impacts of agronomic selection and environmental conditions

Author: Roucou, Agathe, Turc, Olivier, Écophysiologie des Plantes sous Stress environnementaux (LEPSE), Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro), Montpellier SupAgro, and Denis Vile
Subjects: [SDV] Life Sciences [q-bio], [SDE] Environmental Sciences, [SDV]Life Sciences [q-bio], [SDE]Environmental Sciences, Comparative ecophysiology – Cereal species – Leaf economics spectrum – Allometry – High-throughput phenotyping – Domestication – Agronomic selection – Environmental stress – Functional trait, Écophysiologie comparative – Céréale - Spectre d’économie foliaire – Allométrie - Phénotypage haut-débit – Domestication - Sélection agronomique - Stress environnemental – Trait fonctionnel
Abstract: In the face of challenges for agriculture, plant breeding improvement must be based on new strategies to maintain production while limiting use of inputs. Selection for specific yield-related agronomic characteristics is made difficult by possible covariations with undesired traits. Across wild species, a comparative functional trait-based approach, related to biological functions and plant performance as growth, survival and reproduction, highlighted ecophysiological tradeoffs and biophysical constraints related to resources use. Within crops, better knowledge about those limits and their variability in response to environmental conditions would help to adapt the targeted selection. This thesis focuses on the genetic diversity of two well-known phenotypic combinations; the leaf economics spectrum and allometric relationships. Genotypes from four cereal crops, more or less domesticated and selected, were analyzed to compare intraspecific and interspecific variabilities. Original data were obtained through phenotyping, conducted into high-throughput platforms and open field experimentation. This work enabled i) the selection of a strategy for acquiring resources during wheat domestication, ii) the quantification of light availability impacts on allometric response of 337 maize hybrids to soil moisture deficit and iii) illustration of the existence and genetic diversity of the leaf economic spectrum within 30, 23, 19 and 25 inbred lines of maize, pearl millet, sorghum and wheat, respectively. Through multi-species and multi-genotypes analyses, our comparative approach enabled us to evaluate and discriminate the possible phenotypic variability of cereal crops in response to domestication or environmental stress. Study of both tradeoffs and constraints highlighted inexistence of phenotypic combinations. Take into account this result would help both plant breeding and cultural practices such as crop mixtures., Face aux nouveaux défis environnementaux, économiques et sociétaux de l’agriculture, l’amélioration variétale doit s’appuyer sur de nouvelles stratégies de sélection pour maintenir sa production tout en limitant l’utilisation d’intrants. L’amélioration ciblée de caractéristiques agronomiques liées au rendement est rendue difficile en raison de covariations avec d’autres traits non désirés. Chez les espèces sauvages, une approche d’écophysiologie comparative, fondée sur l’analyse de traits fonctionnels, i.e. des caractères liés aux fonctions biologiques et à la performance de la plante (croissance, survie et reproduction), a permis de mettre en évidence des contraintes et compromis écophysiologiques et biophysiques liés à l’utilisation des ressources. Identifier et quantifier ces contraintes chez les espèces cultivées, et leur variabilité face aux facteurs environnementaux, est essentiel pour adapter la sélection ciblée de caractères d’intérêt agronomique. Ce travail de thèse s’intéresse à la variabilité génétique de deux relations phénotypiques particulièrement étudiées en écologie fonctionnelle : le spectre d’économie foliaire et les relations allométriques. Des génotypes de cinq espèces céréalières plus ou moins domestiqués et/ou plus ou moins sélectionnés ont été étudiés dans cette perspective. L’analyse comparative de cette variabilité intra- et interspécifique s’est appuyée sur des données originales obtenues lors d’expérimentations en plateformes de phénotypage haut-débit et en plein champ. Ce travail a permis i) de mettre en évidence la sélection d’une stratégie qui favorise les fonctions d’acquisition des ressources au cours de la domestication du blé dur, ii) de quantifier l’impact de la disponibilité lumineuse sur la réponse allométrique de 337 hybrides de maïs au déficit hydrique édaphique, et iii) d’illustrer l’existence et la diversité génétique du spectre d’économie foliaire au sein de 30 lignées de maïs, 23 lignées de mil, 19 lignées de sorgho et 25 lignées de blé tendre en conditions optimales et de déficit hydrique édaphique. Au moyen d’analyses multi-espèces et multi-génotypes, notre approche comparative a permis d’évaluer et de discriminer la variabilité phénotypique de céréales, en réponse à la domestication et au stress hydrique. L’étude des contraintes et compromis a mis en évidence l’inexistence de certaines combinaisons phénotypiques, un résultat à prendre en compte lors de la sélection variétale mais aussi pour les pratiques culturales.
Published: 2018

49. Dealing with multi-source and multi-scale information in plant phenomics: the ontology-driven Phenotyping Hybrid Information System

Author: François Tardieu, Romain Chapuis, Vincent Negre, Jonathan Mineau-Cesari, Brigitte Charnomordic, Nadine Hilgert, Isabelle Sanchez, Pascal Neveu, Anne Tireau, Nicolas Brichet, Cyril Pommier, Llorenç Cabrera-Bosquet, Mathématiques, Informatique et STatistique pour l'Environnement et l'Agronomie (MISTEA), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro), Écophysiologie des Plantes sous Stress environnementaux (LEPSE), Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro), Domaine expérimental de Melgueil (MONTP MELGUEIL UE), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Unité de Recherche Génomique Info (URGI), 'Infrastructure Biologie Sante' PHENOME-EMPHASIS project, 'Programme d'Investissements d'Avenir' (PIA), and ANR-11-INBS-0012,PHENOME,Centre français de phénomique végétale(2011)
Subjects: 0106 biological sciences, 0301 basic medicine, knowledge, Databases, Factual, Physiology, Computer science, [SDV]Life Sciences [q-bio], Method, interoperability, Plant Science, Information System, Ontology (information science), computer.software_genre, 01 natural sciences, Plot (graphics), Field (computer science), Workflow, User-Computer Interface, 03 medical and health sciences, Phenomics, open source, Methods, Information system, [SDV.BV]Life Sciences [q-bio]/Vegetal Biology, [INFO]Computer Science [cs], ontology, [MATH]Mathematics [math], data integration, Data Curation, Internet, Information retrieval, Research, Data Visualization, phenomics, Plants, Metadata, Phenotype, 030104 developmental biology, Biological Ontologies, système d'information, [SDE]Environmental Sciences, sélection phénomique, data science, Web service, computer, Information Systems, 010606 plant biology & botany, Data integration
Abstract: International audience; Summary : . Phenomic datasets need to be accessible to the scientific community. Their reanalysis requires tracing relevant information on thousands of plants, sensors and events. . The open-source Phenotyping Hybrid Information System (PHIS) is proposed for plant phenotyping experiments in various categories of installations (field, glasshouse). It unambiguously identifies all objects and traits in an experiment and establishes their relations via ontologies and semantics that apply to both field and controlled conditions. For instance, the genotype is declared for a plant or plot and is associated with all objects related to it. Events such as successive plant positions, anomalies and annotations are associated with objects so they can be easily retrieved. . Its ontology-driven architecture is a powerful tool for integrating and managing data from multiple experiments and platforms, for creating relationships between objects and enriching datasets with knowledge and metadata. It interoperates with external resources via web services, thereby allowing data integration into other systems; for example, modelling platforms or external databases. . It has the potential for rapid diffusion because of its ability to integrate, manage and visualize multi-source and multi-scale data, but also because it is based on 10 yr of trial and error in our groups.
Published: 2018
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50. Identification et caractérisation fonctionnelle de SPA Heterodimerizing Protein, nouveau régulateur bZIP de la synthèse des gluténines chez le blé

Author: Boudet, Julie, Merlino, Marielle, Plessis, Anne, Gaudin, Jean-Charles, Dardevet, Mireille, Perrochon, Sibille, Alvarez, David, Risacher, Thierry, Martre, Pierre, Ravel, Catherine, Génétique Diversité et Ecophysiologie des Céréales (GDEC), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université Clermont Auvergne [2017-2020] (UCA [2017-2020]), School of Biological Sciences [Wellington, New Zealand], Victoria University of Wellington, Unité de recherche sur les Biopolymères, Interactions Assemblages (BIA), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Unité de recherche Amélioration, Génétique et Physiologie Forestières (AGPF), Biogemma, Groupe Limagrain, Écophysiologie des Plantes sous Stress environnementaux (LEPSE), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro), Université Blaise Pascal - Clermont-Ferrand 2 (UBP)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), UMR 1095 Génétique Diversité et Ecophysiologie des Céréales, Unité de recherche Amélioration, Génétique et Physiologie Forestières (UAGPF), Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro), and Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université Blaise Pascal - Clermont-Ferrand 2 (UBP)
Subjects: caractérisation fonctionnelle, blé, gluténine, wheat, [SDV]Life Sciences [q-bio], functional characterization, glutenin
Abstract: Identification et caractérisation fonctionnelle de SPA Heterodimerizing Protein, nouveau régulateur bZIP de la synthèse des gluténines chez le blé. 6. Colloque du Réseau Français de Biologie des Graines
Published: 2017

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