[Thèse soutenue] Hong Anh Nguyen

[Thèse soutenue] Hong Anh Nguyen : Plasticité du système racinaire en réponse à la disponibilité en eau et azote du sol

Hong Anh a soutenu sa thèse le 19 décembre à 14h @Institut Agro Montpellier (Salle 106 Bât. 9 - Coeur d'école niv. 1).

Plasticité du système racinaire en réponse à la disponibilité en eau et azote du sol. Établir des liens entre les plateformes de phénotypage à haut débit et les modèles de cultures

 

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Hong Anh Nguyen © #DigitAg

Je m’appelle Hong Anh Nguyen. J’ai débuté  mon doctorat en novembre 2019, au Laboratoire d’Ecophysiologie Végétale sous Stress Environnemental (LEPSE), à l’INRAE de Montpellier. Ma spécialité est l’amélioration des plantes.

J’ai suivi le master  Semences et plantes dans les régions méditerranéennes et tropicales (SEPMET) à l’Institut Agro de Montpellier, qui vise à fournir des outils adaptatifs pour le changement global en agriculture en utilisant la technologie de l’innovation. Suite à mon stage de Master 2, j’ai développé un intérêt pour l’étude du système racinaire afin d’améliorer les performances des plantes dans des conditions difficiles. Cette expérience m’a donné envie de poursuivre sur une thèse, pour étudier l’effet de l’architecture du système racinaire sur l’adaptation des cultures de blé dans des conditions environnementales incertaines et variables.
Mon projet vise à : (i) améliorer la représentation de l’architecture et du fonctionnement du système racinaire dans les modèles de culture, afin de mieux comprendre leurs avantages potentiels dans différents scénarios environnementaux, y compris la sécheresse et la faible teneur en azote ; (ii) relier les données des plateformes de phénotypage à haut débit aux paramètres des RAM ; (iii) explorer la valeur des traits de plasticité des racines pour améliorer les réponses des plantes à un approvisionnement en eau et en azote variable dans l’espace et dans le temps dans des scénarios environnementaux définis.

Je pense que le modèle développé pourra être largement utilisé, à différentes fins :

– par le le sélectionneur, pour  identifier le ou les idéotypes dans des scénarios définis de sécheresse et de carence en azote afin d’améliorer l’adaptation du blé aux nouvelles conditions de croissance, qui devrait devenir le processus direct de pré-sélection ou cibler le ou les caractères nécessaires ;

– par le biologiste, pour tester les hypothèses fonctionnelles ;

– par l’agronome, pour  choisir une meilleure conception de la filière, un système d’irrigation ou des scénarios de test.

  • Date de démarrage : 1er novembre 2019
  • Université : L’Institut Agro Montpellier
  • Ecole doctorale : GAIA
  • Discipline / Spécialité : Ecophysiologie et adaptation des plantes – BIDAP – Biologie, Interactions, Diversité Adaptative des Plantes
  • Directeur de thèse : Bertrand Muller, LEPSE, Inrae et Pierre Martre, LEPSE, Inrae
  • Financement : Région Occitanie et Inrae
  • #DigitAg : Thèse labellisée – Axe 6: Modélisation et simulation  – Challenge 2 : Le phénotypage rapide

Mots-clés: système racinaire, blé, modèle du culture, azote, déficit en eau

Résumé : L’agriculture mondiale doit répondre à une double exigence : être productive pour répondre à la demande et efficace du point de vue de l’utilisation des ressources du sol. Cette double exigence est formulée dans un contexte à la fois de changement climatique et de modération du recours à l’irrigation et aux engrais chimiques. Pour arriver à ces résultats, l’architecture du système racinaire apparait comme une cible à privilégier. Celle-ci a été plutôt délaissée dans les schémas de sélection alors que des arguments s’accumulent pour démontrer son rôle pour optimiser le prélèvement des ressources en eau et en minéraux en particulier dans des situations de bas intrants. Pour permettre au monde de la sélection d’orienter ses choix vers des architectures racinaires efficaces, il est nécessaire de développer puis d’assembler au moins deux éléments : des modèles de cultures intégrant une description plus ou moins explicite de l’architecture racinaire et de sa réponse aux hétérogénéités du sol et un pipeline à haut débit permettant de paramétrer ces modèles pour une grande diversité de génotypes. Or, actuellement, les principaux modèles de culture embarquent une représentation très frustre du système racinaire et ne tiennent pas compte de sa plasticité face à l’environnement souterrain. Par ailleurs, si des plateformes de phénotypage à haut débit de l’architecture racinaire ont été récemment développées, elles sont encore trop peu connectées avec des modèles. Le projet de thèse vise à combler ce double vide (i) améliorer la représentation de l’architecture et du fonctionnement des systèmes racinaires dans les modèles de culture, afin de mieux comprendre leurs avantages potentiels dans différents scénarios environnementaux, notamment la sécheresse et la faible teneur en azote, (ii) connecter les données des plateformes de phénotypage à haut débit aux paramètres du modèle d’architecture racine (RAM) (iii) explorer la valeur des caractéristiques de plasticité des racines pour améliorer les réponses des plantes à un approvisionnement en eau et en azote variable dans l’espace et dans le temps dans le cadre de scénarios environnementaux définis. Des simulations de l’impact d’architectures racinaires contrastés seront menées au terme de la thèse pour identifier les idéotypes d’architecture du système racinaire dans des scénarios définis de sécheresse et de carence en azote et les sols pour améliorer l’adaptation du blé aux nouvelles conditions de croissance. Celle-ci se déroulera dans le cadre du projet H2020 SOLACE au cours duquel des expérimentations sur plateforme ont déjà été menées à partir de deux panels de 200 génotypes de blé tendre et de blé dur, y compris en situation de carence en azote et hydrique. A noter que la thèse se déroulera en étroite collaboration avec les équipes de l’UMR Agroécologie Dijon (C Salon) et l’Univ Catholique de Louvain-la-Neuve. Par ailleurs, l’ensemble des développements en modélisation s’appuiera sur les standards existants constitués par le langage RSML et la plateforme OpenAlea (http://openalea.gforge.inria.fr).

Composition du jury:

Mme. Alexandra JULLIEN, AgroParisTech - Rapporteur
Mme. Marion PRUDENT, INRAE - Rapporteur
M. Jacques DAVID, Institut Agro - Examinateur
M. Guillaume LOBET, UCLouvain - Examinateur
M. Bertrand MULLER, INRAE - Direction de thèse
M. Pierre MARTRE, INRAE -  Co-direction de thèse 

Contact : hong-anh.nguyen [AT] inrae.fr​