Cette méthode de phénotypage gravimétrique à haut débit, télémétrique et à taux de croissance des plantes entières permet des mesures directes et simultanées en temps réel, ainsi que l’analyse de multiples traits physiologiques liés au rendement impliqués dans les interactions dynamiques entre les plantes et l’environnement.
La sécurité alimentaire de la population mondiale croissante est une préoccupation majeure. Les données fournies par les outils génomiques dépassent de loin l’offre de données phénotypiques, ce qui crée un manque de connaissances. Pour relever le défi d’améliorer les cultures pour nourrir la population mondiale croissante, il faut combler cet écart.
Les traits physiologiques sont considérés comme des traits fonctionnels clés dans le contexte de la réactivité ou de la sensibilité aux conditions environnementales. Beaucoup de techniques de phénotypage à haut débit (HTP) récemment introduites sont basées sur la télédétection ou l’imagerie et sont capables de mesurer directement les traits morphologiques, mais mesurent principalement indirectement les paramètres physiologiques.
Cet article décrit une méthode de phénotypage physiologique direct qui présente plusieurs avantages pour le phénotypage fonctionnel des interactions plante-environnement. Il aide les utilisateurs à surmonter les nombreux défis rencontrés dans l’utilisation des systèmes gravimétriques à cellules de charge et des expériences de pot. Les techniques proposées permettront aux utilisateurs de faire la distinction entre le poids du sol, le poids des plantes et la teneur en eau du sol, en fournissant une méthode pour la mesure continue et simultanée des conditions dynamiques du sol, des plantes et de l’atmosphère, parallèlement à la mesure des principaux caractères physiologiques. Cette méthode permet aux chercheurs d’imiter étroitement les scénarios de stress sur le terrain tout en tenant compte des effets de l’environnement sur la physiologie des plantes. Cette méthode minimise également les effets de pot, qui sont l’un des problèmes majeurs dans le phénotypage pré-champ. Il comprend un système de fertigation de retour d’alimentation qui permet une conception expérimentale véritablement randomisée à une densité végétale semblable à un champ. Ce système détecte le seuil de limitation de la teneur en eau du sol (θ) et permet la traduction des données en connaissances grâce à l’utilisation d’un outil d’analyse en temps réel et d’une ressource statistique en ligne. Cette méthode pour la mesure rapide et directe des réponses physiologiques de plusieurs plantes à un environnement dynamique a un grand potentiel d’utilisation dans le dépistage des traits bénéfiques associés aux réponses au stress abiotique, dans le contexte de la reproduction avant le champ et l’amélioration des cultures.
Assurer la sécurité alimentaire d’une population mondiale croissante dans des conditions environnementales qui se détériorent est actuellement l’un des principaux objectifs de la recherche agricole1,2,3. La disponibilité de nouveaux outils moléculaires a grandement amélioré les programmes d’amélioration des cultures. Cependant, bien que les outils génomiques fournissent une quantité massive de données, la compréhension limitée des traits phénotypiques réels crée un écart de connaissance important. Combler cet écart est l’un des plus grands défis auxquels est confrontée la science végétale moderne4,5,6. Pour relever les défis qui se posent dans le processus d’amélioration des cultures et réduire au minimum l’écart de connaissances génotype-phénotype, nous devons équilibrer l’approche génotypique avec une approche phénocentrique7,8.
Récemment, diverses plates-formes de phénotypage à haut débit (HTP) ont rendu possible le phénotypage nondestructif de grandes populations végétales au fil du temps et ces plates-formes peuvent nous aider à réduire l’écart de connaissances génotype-phénotype6,8,9,10. Les techniques de dépistage du HTP permettent de mesurer les traits dans un grand nombre de plantes dans un laps de temps relativement court, grâce à la robotique et aux tapis roulants ou aux ranties utilisés pour déplacer les plantes ou les capteurs (respectivement), par opposition aux techniques à commande de gaz basées sur l’échange de gaz ou la photographie. Néanmoins, les quantités massives de données produites par les systèmes HTP présentent des défis supplémentaires en matière de traitement des données et d’analyse11,12.
La plupart de ces plates-formes HTP impliquent l’évaluation des traits phénotypiques par le biais de capteurs électroniques ou l’acquisition automatisée d’images13,14. Les phénomiques avancées sur le terrain impliquent le déploiement de capteurs proximaux et de technologies d’imagerie sur le terrain, ainsi qu’une échelle de mesure à haute résolution, précise et à grande population15. Les données de capteur et d’image doivent être intégrées à d’autres données multi-omics pour créer une approche phénomique holistique de deuxième génération16. Toutefois, les progrès méthodologiques dans l’acquisition, la manipulation et le traitement des données deviennent de plus en plus importants, car les défis liés à la traduction de l’information des capteurs en connaissances ont été grossièrement sous-estimés au cours des premières années de la recherche sur la phénomique végétale13. Toutefois, la fiabilité et la précision des techniques d’imagerie actuellement disponibles pour le phénotypage en profondeur des interactions dynamiques génotype-environnement et les réponses au stress des plantes sont discutables17,18. En outre, les résultats des environnements contrôlés sont souvent très différents de ceux observés sur le terrain, en particulier lorsqu’il s’agit de phénotypage stress par la sécheresse. Cela est dû aux différences dans la situation que connaissent les plantes en termes de volume du sol, d’environnement du sol et d’impédance mécanique en raison de la diminution de l’humidité du sol pendant le stress dû à la sécheresse. Par conséquent, les résultats des environnements contrôlés sont difficiles à extrapoler au champ19. Enfin, le prix d’entrée des systèmes HTP basés sur l’image est très élevé, non seulement en raison du prix des capteurs, mais aussi en raison de la robotique, des tapis roulants et des ganteries, qui nécessitent également des normes plus élevées d’infrastructure de croissance et d’entretien important (de nombreuses pièces mobiles travaillant dans un environnement de serre).
Dans cet article, nous présentons une plate-forme hénotypage htp-télémétrique conçue pour résoudre bon nombre des problèmes mentionnés ci-dessus. La technologie de télémétrie permet la mesure et la transmission automatiques des données des sources distantes à une station de réception pour l’enregistrement et l’analyse. Ici, nous démontrons une plate-forme htp-télémétrique non structurelle qui comprend plusieurs lysimètres de pesage (un système gravimétrique) et des capteurs environnementaux. Ce système peut être utilisé pour la collecte et le calcul immédiat (l’analyse de l’image n’est pas nécessaire) d’un large éventail de données, telles que le gain de biomasse des plantes entières, les taux de transpiration, la conductance stomatale, les flux racinaires et l’efficacité de l’utilisation de l’eau (WUE). L’analyse en temps réel des données big data qui sont directement transmises au logiciel par le contrôleur dans le système représente une étape importante dans la traduction des données enconnaissances 14 qui a une grande valeur pour la prise de décision pratique, en élargissant considérablement les connaissances qui peuvent être acquises à partir d’expériences de phénotypage de l’environnement contrôlé, en général, et les études en serre du stress de la sécheresse, en particulier.
D’autres avantages de la plate-forme de télémétrie sont son évolutivité et sa facilité d’installation et ses besoins minimaux d’infrastructure d’installation de croissance (c.-à-d. qu’elle peut être facilement installée dans la plupart des installations de croissance). De plus, comme ce système basé sur les capteurs n’a pas de pièces mobiles, les coûts d’entretien sont relativement faibles, y compris le prix d’entrée et les coûts d’entretien à long terme. Par exemple, le prix d’un système gravimétrique de 20 unités, y compris le système de fertigation de rétroaction pour chaque usine, station météorologique et logiciel, sera similaire au prix d’un système portatif d’échange de gaz d’une marque de premier plan.
Le riz(Oryza sativa L.) a été utilisé comme culture modèle et la sécheresse a été le traitement examiné. Le riz a été choisi car il s’agit d’une culture céréalière majeure avec une grande diversité génétique et il est l’aliment de base pour plus de la moitié de la population mondiale20. La sécheresse est un facteur de stress abiotique environnemental majeur qui peut nuire à la croissance et au développement des plantes, ce qui entraîne une réduction des rendements des cultures21. Cette combinaison culture-traitement a été utilisée pour démontrer les capacités de la plate-forme ainsi que la quantité et la qualité des données qu’elle peut produire. Pour plus d’informations sur le contexte théorique de cette méthode, veuillez consulter 22.
L’écart de connaissances génotype-phénotype reflète la complexité des interactions génotype x environnement (revue par18,24). Il pourrait être possible de combler cet écart grâce à l’utilisation de plates-formes de diagnostic htp-télémétrique à haute résolution et de dépistage phénotypique qui peuvent être utilisées pour étudier les performances physiologiques des plantes entières et la cinétique de la relation avec l’eau8,9. La complexité des interactions génotype x environnement fait du phénotypage un défi, en particulier à la lumière de la rapidité avec laquelle les plantes réagissent à leurs environnements changeants. Bien que divers systèmes de phénotypage soient actuellement disponibles, la plupart de ces systèmes sont basés sur la télédétection et les techniques d’imagerie avancées. Bien que ces systèmes fournissent des mesures simultanées, dans une certaine mesure, leurs mesures sont limitées aux traits physiologiques morphologiques et indirects25. Les traits physiologiques sont très importants dans le contexte de la réactivité ou de la sensibilité aux conditions environnementales26. Par conséquent, les mesures directes prises en continu et simultanément à une très haute résolution (par exemple, 3 intervalles min) peuvent fournir une description très précise du comportement physiologique d’une plante. Malgré ces avantages substantiels du système gravimétrique, il faut également tenir compte du fait que ce système présente certains inconvénients potentiels. Les principaux inconvénients résultent de la nécessité de travailler avec des pots et dans des conditions de serre, ce qui peut présenter des défis majeurs pour la régulation du traitement (en particulier la régulation des traitements de sécheresse) et la répétabilité expérimentale.
Afin de résoudre ces problèmes, il faut normaliser les contraintes appliquées, créer une structure expérimentale véritablement randomisée, minimiser les effets du pot et comparer les multiples comportements dynamiques des plantes dans des conditions environnementales changeantes dans un court laps de temps. L’approche de phénotypage fonctionnel HTP-télémétrique décrite dans le présent document aborde ces questions comme indiqué ci-dessous.
Afin de mettre en corrélation la réponse dynamique de la plante avec son environnement dynamique et de dresser un tableau complet et complet des interactions complexes entre les plantes et l’environnement, les conditions environnementales (figure 4) et les réponses des plantes (figure supplémentaire 9B) doivent être mesurées en continu. Cette méthode permet de mesurer les changements physiques dans le milieu de mise en pot et l’atmosphère en continu et simultanément, parallèlement aux traits végétaux (continuum sol-plante-atmosphère, SPAC).
Pour mieux prédire comment les plantes se comporteront sur le terrain, il est important d’effectuer le processus de phénotypage dans des conditions aussi semblables que possible à celles trouvées dans le champ18. Nous menons les expériences dans une serre dans des conditions semi-contrôlées pour imiter les conditions de terrain autant que possible. L’une des conditions les plus importantes est le milieu de croissance ou de mise en pot. Il est crucial de choisir le support de mise en pot le plus approprié pour l’expérience du système gravimétrique. Il est conseillé de choisir un milieu de sol qui s’écoule rapidement, permet la réalisation rapide de la capacité du pot et a une capacité de pot très stable, car ces caractéristiques permettent des mesures plus précises par le système gravimétrique. En outre, les différents traitements à appliquer dans l’expérience doivent également être considérés. Par exemple, les traitements impliquant des sels, des engrais ou des produits chimiques exigent l’utilisation d’un milieu de mise en pot inerte, de préférence un milieu avec une faible capacité d’échange de cations. Les traitements de sécheresse appliqués aux espèces végétales à faible transpiration fonctionneraient mieux avec les supports de mise en pot avec des niveaux de VMC relativement faibles. En revanche, les traitements de sécheresse lente appliqués aux plantes à forte transpiration fonctionneraient mieux avec les médias de mise en pot avec des niveaux de VWC relativement élevés. Si les racines sont nécessaires pour l’analyse post-expérience (p. ex., morphologie des racines, poids sec, etc.), l’utilisation d’un milieu à teneur relativement faible en matière organique (c.-à-d. sable, céramique poreuse ou perlite) facilitera le lavage des racines sans les endommager. Pour les expériences qui se poursuivront pendant de plus longues périodes, il est conseillé d’éviter les milieux riches en matière organique, car cette matière organique peut se décomposer avec le temps. Veuillez consulter les tableaux 1 et 2 pour obtenir de plus amples renseignements sur ce sujet.
Le phénotypage de terrain et le phénotypage en serre (pré-champ) ont leurs propres objectifs et nécessitent des configurations expérimentales différentes. Le phénotypage pré-champ aide à choisir des génotypes candidats prometteurs qui ont une forte probabilité de bien faire sur le terrain, afin de rendre les essais sur le terrain plus ciblés et plus rentables. Toutefois, le phénotypage pré-champ comporte un certain nombre de limitations (p. ex., effets de pot) qui peuvent faire en sorte que les plantes fonctionnent différemment de ce qu’elles feraient dans des conditions de terrain18,27. La petite taille du pot, la perte d’eau par évaporation et le chauffage des écailles de lysimètre sont des exemples de facteurs dans les expériences de serre chaude qui peuvent mener aux effets de pot18. La méthode décrite ici est conçue pour minimiser ces effets potentiels de la manière suivante :
a) La taille du pot est choisie en fonction du génotype à examiner. Le système est capable de supporter différentes tailles de pot (jusqu’à 25 L) et les traitements d’irrigation, ce qui permet l’examen de tout type de plante de culture.
b) Les pots et les écailles de lysimètre sont isolés pour empêcher le transfert de la chaleur et tout réchauffement des pots.
c) Ce système comprend un système d’irrigation et de drainage soigneusement conçu.
d) Il existe un contrôleur distinct pour chaque pot, afin de permettre une véritable randomisation avec des traitements auto-irrigués et auto-surveillés.
e) Le logiciel prend en compte le VPD local des plantes dans le calcul de la conductance stomatale de la canopée. Veuillez consulter la localisation des plusieurs stations VPD dans la figure 1J.
Ce système implique des mesures physiologiques directes à des densités végétales semblables à des champs, ce qui élimine le besoin de grands espaces entre les plantes ou de déplacer les plantes pour le phénotypage à base d’images. Ce système comprend l’analyse des données en temps réel, ainsi que la capacité de détecter avec précision le point de stress physiologique (θ) de chaque plante. Cela permet au chercheur de surveiller les plantes et de prendre des décisions concernant la façon dont l’expérience doit être menée et comment les échantillons doivent être prélevés au cours de l’expérience. L’étalonnage du poids simple et simple du système facilite l’étalonnage efficace. Les systèmes à haut débit génèrent des quantités massives de données, qui présentent des défis supplémentaires en matière de traitement des données et d’analyse11,12. L’analyse en temps réel du Big Data qui est directement alimenté au logiciel par le contrôleur est une étape importante dans la traduction des données enconnaissances 14 qui a une grande valeur pour la prise de décision pratique.
Cette méthode de phénotypage physiologique hTP-télémétrique pourrait être utile pour mener des expériences en serre dans des conditions proches du champ. Le système est capable de mesurer et de calculer directement les réponses physiologiques des plantes liées à l’eau à leur environnement dynamique, tout en surmontant efficacement la plupart des problèmes associés à l’effet pot. Les capacités de ce système sont extrêmement importantes au stade du phénotypage pré-champ, car elles offrent la possibilité de prévoir des pénalités de rendement pendant les premiers stades de la croissance des plantes.
The authors have nothing to disclose.
Ce travail a été soutenu par le programme de recherche conjoint ISF-NSFC (subvention no 2436/18) et a également été partiellement soutenu par le Ministère israélien de l’agriculture et du développement rural (Eugene Kandel Knowledge Centers) dans le cadre de la Racine de la matière – Le Root Zone Knowledge Center for Leverage Modern Agriculture.
Atmospheric Probes | SpectrumTech/Meter group | 3686WD | Watchdog 2475 |
40027 | VP4 | ||
Array Randomizer | None | The software “Array Randomizer” can be used for creating an experimental design of a randomized block design, or fully random design. It was developed to have better control over the random distribution of the experimental samples (plants) in order to normalize the atmospheric microvariation inside the greenhouse. | |
Free download and more information, please click on the following link: https://drive.google.com/open?id=1y4QbTpxRK5Lx430xzu1RFdrlcL8pz_1q | |||
Cavity trays | Danish size with curved rim for nursery | 30162 | 4X4X7 Cell, 84 cell per tray https://desch.nl/en/products/seed_propagation_trays/danish-size-with-curved-rim-for-nursery~p92 |
Coarse sand | Negev Industrial Minerals Ltd., Israel | ||
Compost | Tuff Marom Golan, Israel | ||
Data Analysis software | Plant-Ditech Ltd., Israel | SPAC Analytics | |
Drippers | Netafim | 21500-001520 | PCJ 8L/h |
Fine sand | Negev Industrial Minerals Ltd., Israel | ||
Loamy soil (natural soil) | |||
Nylon mesh | Not relevant (generic products) | ||
Operating software | Plant-Ditech Ltd., Israel | Plantarray Feedback Control (PFC) | |
Peat-based soil | Klasmann-Deilmann GmbH, Germany | ||
Perlite | Agrekal , Israel | ||
Plantarray 3.0 system | Plant-Ditech Ltd., Israel | SCA400s | Weighing lysimeters |
PLA300S | Planter unit container | ||
CON100 | Control unit | ||
part of the planter set | Fiberglass stick | ||
part of the planter set | Gasket ring | ||
Operating software | |||
SPAC Analytics software | |||
Porous, ceramic, mixed-sized medium | Greens Grade, PROFILE Products LLC., USA | ||
Porous, ceramic, small-sized medium | Greens Grade, PROFILE Products LLC., USA | ||
Pots | Not relevant (generic products) | ||
Soil | Bental 11 by Tuff Marom Golan | ||
Soil Probes | Meter group | 40567 | 5TE |
40636 | 5TM | ||
40478 | GS3 | ||
Vermiculite | Agrekal , Israel |