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Dernière mise à jour : Mai 2018

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Biopolymères Interactions Assemblages

Quantifier le profil histologique d’entrenœuds de maïs pour comprendre la réponse au stress hydrique

Coupes colorées au FASGA d’un même génotype cultivé sous deux conditions d’irrigation
© INRA
Dans un contexte d’agriculture durable, la gestion de l’irrigation des cultures représente une préoccupation majeure. Pour pouvoir proposer des variétés adaptées à la sécheresse, il faut connaître les différentes réponses des plantes soumises à des déficits hydriques de durée et d'intensité variables.

Nous avons développé une méthodologie pour quantifer par analyse d’images automatisée la répartition des différents types de tissus à l’échelle des coupes de tiges de maïs, à partir d’images haute résolution de coupes colorées numérisées par un scanner de lames. La méthode consiste à segmenter différentes régions (correspondant à des tissus différents) en tenant compte des variations de coloration et de morphologie des structures dans l’image. Le développement de ces outils a permis l’étude de plusieurs génotypes de maïs dont la dégradabilité pariétale variait et cultivés sous différents régimes d’irrigation. Le débit d’analyse atteint permet d’envisager la caractérisation de plusieurs centaines d’échantillons par semaine, ce qui ouvre la voie pour l’étude des bases génétiques impliquées dans les variations des caractères biochimiques et histologiques et de leurs réponses à un déficit hydrique. Ces approches sont transposables à d’autres graminées, dont des plantes dédiées à la production de biomasse telle que Miscanthus.

Partenaires

Ces travaux ont bénéficié de financements nationaux gérés par l’Agence Nationale de la Recherche à travers le programme « investissement d’avenir » (ANR-11-BTBR-0006 BIOMASS FOR THE FUTURE), du  LabEx Saclay Plant Sciences (ANR-10-LABX-0040-SPS), ainsi que de financements des départements CEPIA et BAP.

La culture des échantillons à Mauguio a été faite en collaboration avec la plateforme DIAPHEN.

Publication

D. Legland, F. El Hage, V. Méchin, M. Reymond. 2017. Histological quantification of maize stem sections from FASGA-stained images. Plant Methods, https://doi.org/10.1186/s13007-017-0225-z