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Enregistrement W7104449873 · doi:10.71781/20610

Structure, variations temporelles et interactions biotiques du microbiote souterrain du canola (B. napus L.) dans les Prairies Canadiennes

2022· dissertation· fr· W7104449873 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2022
Typedissertation
Languefr
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant-Microbe Interactions and Immunity
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental factorPopulation structureBrazil nutSoil biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les plantes, par leurs racines, offrent une myriade de niches écologiques pour les microorganismes du sol, et ceux-ci la protègent contre les attaques parasitaires et les stress abiotiques, et favorisent son approvisionnement en nutriments et en eau. Cependant, dans le sol, la plante joue aussi un rôle important lorsqu’elle émet depuis ses racines des composés qui influencent la composition des communautés microbiennes dudit sol, ce combiné à un changement du pH du sol par la plante et son apport en matière organique ainsi qu’en oxygène. Ces composés influencent les membres du microbiote souterrain de la plante et donc indirectement la plante elle-même. Plus on a une diversité du couvert végétal, plus la diversité des microorganismes du sol va être élevée et inversement, plus un sol sera divers en matière de microbes plus les plantes qui y poussent tendent à être en bonne santé. Pour une plante en particulier, il n’est pas inhabituel de développer des relations spécifiques avec des microorganismes eux aussi spécifiques qui vont améliorer sa survie. Cependant, une plante peut vivre dans différents environnements et les sols sont divers, donc les plantes doivent s’adapter aux microbes qu’elles trouvent à proximité en sélectionnant les microbes les plus bénéfiques pour elles. Du coup, il est possible que quel que soit l’environnement dans lequel la plante pousse, quelques microbes soit si importants pour sa survie et son développement qu’on les retrouve toujours en association avec ladite plante. Ces microbes toujours en association avec une plante donnée constituent une unité théorique nommée core microbiote dans la littérature scientifique. La gestion du microbiote des plantes cultivées pourrait améliorer la résistance au stress et la productivité des plantes cultivées et il est donc important d’en comprendre le fonctionnement. A ce jour, le microbiote souterrain des plantes demeure largement une « boîte noire » en raison de son incroyable complexité due à la diversité faramineuse des microorganismes qui le constituent. Au cours de ma recherche doctorale, j’ai voulu participer à ouvrir encore un peu plus cette « boite noire » pour augmenter la connaissance du fonctionnement et de la structure du microbiote souterrain des plantes. Pour ce faire, j’ai utilisé le canola (B. napus) comme plante modèle. J’ai étudié le microbiote racinaire, tel qu’influencé par le niveau de diversification du système cultural, à l’aide d’un dispositif expérimental établi par Agriculture et Agroalimentaire Canada à cinq emplacements dans la prairie canadienne en 2008. Le canola, B. napus est une Brassicaceae économiquement importante, mais aussi intéressante en tant que plante modèle, car le canola est associé à des communautés microbiennes racinaire moins complexes que bien d’autres plantes, à cause de sa production de composés antimicrobiens. J’ai utilisé le séquençage d’amplicons, des analyses statistiques multivariées et l’analyse de réseau pour approcher cette complexité et: i) vérifier l’impact de la diversification du système de rotation cultural sur les communautés microbiennes souterraines du canola, ii) établir si un core microbiote fongique et bactérien existait bel et bien dans la rhizosphère du canola et le plein sol en culture de canola, iii) identifier de façon claire des espèces clef de voute interagissant intensivement dans les communautés fongiques, bactériennes, et mixtes, et finalement iv) évaluer la persistance des champignons mycorhiziens à arbuscules dans la rhizosphère du canola et le plein sol adjacent cette plante non-hôte, en systèmes culturaux basés sur le canola. Mes résultats confirment que les communautés fongiques de la rhizosphère du canola et de son sol étaient influencées par la diversification des rotations de cultures, mais démontrent que les communautés bactériennes ne l’étaient pas. La rhizosphère du canola avait un core microbiote fongique variant avec les années, tandis que chez les bactéries, seulement des core espèces ont été identifiées. J’ai aussi relevé des interactions potentielles entre microbiote fongique et microbiote bactérien du canola et identifié des espèces clef de voute. Les fluctuations de l’abondance de ces espèces pourraient alors faire varier celles de beaucoup d’autres microbes. Bradyrhizobium a été l’une de ces espèces. Mes résultats montrent aussi un maintien d’une communauté des champignons mycorhiziens à arbuscules chez le canola même après 10 ans de monoculture. En résumé, ma recherche apporte une lumière nouvelle dans l’étude du fonctionnement, de la structure et des dynamiques écologiques au sein du microbiote souterrain du canola et sur l’écologie microbienne théorique des plantes notamment en ce qui a trait à ses composantes invariantes telles que le core microbiote et les taxons clef de voûte. Des études en conditions contrôlées sont nécessaires pour vérifier la capacité des microbes clef de voute rapportés ici à influencer les communautés microbiennes du sol et les plantes qui y vivent.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,910
Score d'incertitude au seuil0,179

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,176
Écart entre enseignants0,170 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
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