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Contexte et enjeux

Dans ce contexte, l’amélioration des prédictions des performances végétales sous des scenarii de stress thermiques répétés est un enjeu fort. Le projet MIRRORS part de l’hypothèse que l’effet d’une succession d’événements stressants n’équivaut pas à la somme des effets individuels de chaque événement.  En effet, lorsque les plantes ont été sensibilisées par un premier stress, il existerait un « effet mémoire » (qui peut être soit pénalisant, soit bénéfique).

Afin d’améliorer les prédictions des performances végétales dans ces situations de stress répétés jusqu’alors peu fréquentes, le projet MIRRORS propose des méthodes et outils de prédictions génériques de la réponse des plantes soumises en particulier à des stress thermiques répétés. 

Objectifs

Nous proposons la démarche suivante, à partir de jeux de données existants pour le colza et le sorgho (1) : 

1. Analyser le caractère non additionnel des effets des événements de stress thermique en nous appuyant sur des jeux de données complets (variables climatiques et critères de performances végétales).
2. Identifier des indicateurs agro-climatiques ou séquences thermiques particulières en lien avec la mémoire du stress thermique.  Nous identifierons des scénarios thermiques particuliers, présentant des profils récurrents, et les associerons aux performances végétales obtenues (rendement en grains en termes de quantité et qualité).
3. Puis, 2 approches complémentaires de modélisation des effets de stress thermiques répétés seront développées, à la fois sur colza et sorgho : (i) « concept-driven » fondée sur l’implémentation de modèles écophysiologiques prédictifs paramétrés sur ces deux espèces, afin de prendre en compte ces effets mémoire et (ii) « data-driven » guidée par des méthodes de fouille de données sans a priori mécanistiques. 

(1) au champ et en serre

Premiers résultats et financement de 2 nouveaux projets pour approfondir les recherches initiées dans MIRRORS

La première année du projet MIRRORS a permis d’obtenir les données préliminaires pour (i) d'une part tester la robustesse du modèle colza sans implémentation particulière pour rendre compte de cet effet mémoire et (ii) d'autre part initier l’approche fouille de données. 

Ces premiers résultats ont motivé les équipes impliquées à élargir l’étude initiée sur colza et sorgho à une 3ème espèce - le blé - et à affiner l’approche écophysiologique. C’est dans ce contexte que le LEPSE a rejoint le consortium et que le projet inter-unités PARSEMA "Plant Adaptation to Recurrent Stresses : combining Ecophysiological and Modeling Approaches" a démarré en 2022 pour 36 mois (budget total : 135 k€. Unités impliquées : AGAP Institut - porteur, EVA, ISPA et LEPSE).

D’autre part, l’approche « concept-driven », a rapidement montré ses limites et la difficulté d’identifier et hiérarchiser des processus impliqués dans les réponses aux stress thermiques récurrents. En particulier, l’identification de signatures d’un premier stress maintenues ou pas dans la plante lors de l’occurrence d’un second stress a paru importante.

Le consortium a donc souhaité intégrer de nouvelles échelles d’études : épigénome, transcriptome, protéome et métabolome. Dans ce cadre, le consortium a obtenu le financement du projet ANR RICOCHETS "Resilience to recurrent heat stresses in plants", qui démarre en 2023 et permettra d’intégrer ces nouvelles échelles (durée : 42 mois. Budget : 640k€. Unités impliquées sont AGAP Institut - porteur, EVA, LEPSE, BFP, LORIA). 

Contacts :

Acteurs du projet

Unités INRAE impliquées

Partenaires extérieurs