Quantification de la plasticité phénotypique de la production et de l'allocation de la biomasse dans les mélanges céréales-légumineuses à haute résolution spatio-temporelle à l'aide de drones - Application à la sélection

Quantifying phenotypic plasticity of biomass production andallocation in cereal-legume mixtures at high spatio-temporalresolution with UAVs – Application to intercrop breeding

• Auteur / Autrice : Virgilio Freitas
• Direction : Jérôme Enjalbert, Timothée Flutre
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Génétique
• Date : Inscription en doctorat le 01/11/2023
• Etablissement(s) : université Paris-Saclay
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences du Végétal : du gène à l'écosystème
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Génétique quantitative et évolution-Le Moulon (Gif-sur-Yvette, Essonne ; 2002-....)
• Partenaire(s) de recherche : Equipe de recherche : DEAP : Diversité, Evolution et Adaptation des Populations
• Partenaire(s) de recherche : référent : Faculté des sciences d'Orsay

Mots clés

Mots clés libres

Agroécologie

Phénotypage

Télédétection

Analyse d'images

Prédiction

Interactions plante-plante

Agroecology

High-throughput

Remote sensing

Image analysis

Prediction

Plant-plant interactions

Résumé

L'agriculture conventionnelle a permis une augmentation spectaculaire des rendements au prix de conséquences environnementales négatives dues à l'utilisation massive de pesticides et d'engrais. La diversification au sein des champs est un levier majeur de la transition agroécologique, notamment grâce aux mélanges de céréales et de légumineuses. Dans le cadre de l'agriculture biologique, ces mélanges ont un rendement supérieur à la moyenne des monocultures, et l'allocation de la biomasse végétale aux grains peut être modifiée positivement dans les peuplements mixtes. Cette plasticité phénotypique est due aux interactions plante-plante, par exemple l'acquisition de l'azote dans ces mélanges résulte de la combinaison de la concurrence et de la complémentarité. Le choix des cultivars est essentiel pour optimiser les avantages de la culture intercalaire. Pourtant, les cultivars sont sélectionnés pour leur productivité en monoculture, notamment en raison de la difficulté de les phénotyper dans les mélanges. L'objectif principal de ce projet de doctorat consiste donc à fournir une méthodologie pour phénotyper les cultivars de céréales, en monoculture mais surtout en mélange avec une légumineuse, pour des caractéristiques d'intérêt pour la sélection. Basée sur l'imagerie des véhicules aériens sans pilote (UAV), elle visera à quantifier, à haute résolution spatio-temporelle, le résultat des interactions plante-plante sur la production de biomasse et l'allocation liée au métabolisme du carbone et de l'azote. Cette méthodologie sera ensuite testée dans le cadre d'applications de génétique quantitative et de sélection, en utilisant des mélanges blé-pois comme modèle de culture intercalaire. Le doctorat sera basé sur des essais en plein champ, le phénotypage manuel et par drone, l'analyse d'images, la prédiction des caractères et l'analyse génétique. En fonction des intérêts des candidats, l'assimilation de données basée sur un modèle dynamique et mécaniste, STICS-IC, sera explorée.

Conventional agriculture has led to a dramatic increase in yield at the cost of negative environmental consequences due to the heavy use of pesticides and fertilizers. Within-field diversification is a major lever of the agroecological transition, notably through cereal-legume mixtures. Under organic farming, these mixtures yield more than the mean of the monocultures, and the allocation of plant biomass to grains can be positively altered in mixed stands. Such a phenotypic plasticity is caused by plant-plant interactions, e.g., nitrogen acquisition in such mixtures results from the combination of competition and complementarity. Cultivar choice is key to optimise intercropping benefits. Yet, cultivars are bred for their productivity in monoculture, notably due to the challenges of phenotyping them in mixtures. The main goal of this PhD project hence consists in providing a methodology to phenotype cereal cultivars, in monoculture but especially mixed with a legume, for traits of breeding interest. Based on imaging from unmanned aerial vehicules (UAVs), it will aim at quantifying, at high spatio-temporal resolution, the outcome of plant-plant interactions on biomass production and allocation related to carbon and nitrogen metabolism. Such a methodology will then be tested with quantitative genetics and breeding applications in mind, using wheat-pea mixtures as a model for intercropping. The PhD will be based on field trials, manual and UAV phenotyping, image analysis, trait prediction and genetic analysis. Depending on applicants' interests, data assimilation based on a dynamic, mechanistic model, STICS-IC, will be explored.