Développement et exploitation d'outils moléculaires pour diagnostiquer et réprimer la pourriture du fruit de la canneberge à gros fruits
Bibliographic record
Abstract
La canneberge à gros fruits (Vaccinium macrocarpon) est une production très importante au Québec, qui se situe au deuxième rang dans la production mondiale de ce petit fruit. La problématique principale de cette culture réside dans la pourriture du fruit de la canneberge (PFC), dont plusieurs champignons pathogènes sont responsables. Les conséquences de la PFC se traduisent, dans la plupart des cas, par des pertes économiques élevées pour les producteurs, pouvant notamment affecter jusqu'à 33 % de la production. Bien que plusieurs typologies de pourritures - selon les symptômes exprimés - puissent être regroupées dans le complexe de la PFC, de façon générale il est possible de regrouper les différentes pourritures en deux catégories : la pourriture au champ et la pourriture d'entreposage. Encore aujourd'hui, les agents pathogènes responsables de la PFC sont identifiés sur la base d'observations microscopiques des caractères morphologiques du champignon isolé en culture pure, un processus long et imprécis si le diagnosticien n'a pas des connaissances pointues en mycologie. Afin d'améliorer le processus d'identification, le premier volet de ce projet de recherche a été défini pour pouvoir analyser les fruits avec un test de diagnostic spécifique multiplex PCR. Un des avantages de cette technique moléculaire est celui d'éviter les longues étapes nécessaires à l'identification morphologique des champignons impliqués. Douze champignons pathogènes habituellement retrouvés dans les canneberges ont été analysés et, après avoir identifié des zones discriminantes dans leurs régions ITS (internal transcribed spacer), des amorces spécifiques permettant l'amplification de ces zones ont été développées. Ces amorces ont été validées avec les souches pures des 12 champignons pathogènes, ainsi qu'avec des fruits prélevés dans des cannebergières. Les marqueurs moléculaires ont ensuite été assemblés en deux groupes afin de créer et optimiser le test multiplex, subséquemment validé avec 1) l'ADN des 12 souches pures, 2) l'ADN des isolats extraits des canneberges et 3) des mélanges de plusieurs ADN fongiques. Le second volet du projet de doctorat a été construit à partir d'une découverte issue de l'étape de validation de l'outil moléculaire. En analysant les champignons présents dans les fruits pourris échantillonnés en 2017, il a été constaté qu'un champignon, vraisemblablement non inclus dans la liste initiale des 12, se retrouvait de façon récurrente dans les échantillons. Afin de valider l'hypothèse qu'une 13e espèce appartenant à la PFC était présente principalement au Québec, des analyses approfondies ont été menées sur des sections du génome de cette espèce. Étonnamment, ces analyses ont démontré qu'il s'agissait de Godronia cassandrae, une des espèces pourtant visées par l'outil moléculaire. L'erreur provenant d'une mauvaise identification d'une culture pure reçue, le test PCR a été optimisé pour que l'outil moléculaire puisse détecter correctement cette espèce. Cet ajustement a mis en lumière que G. cassandrae occupe le premier rang des agents fongiques responsables de la PFC au Québec, nonobstant le moment d'échantillonnage ou les méthodes culturales des fermes analysées. Le troisième volet du projet a voulu valider l'hypothèse que, grâce au test multiplex, il était possible de dresser un portrait précis des agents pathogènes responsables de la PFC présents au Québec. Ainsi, une analyse à grande échelle de nombreux échantillons venant de trois fermes du Québec a été menée. Pour ce faire, 7825 fruits, repartis sur : i) trois moments d'échantillonnage, ii) trois gestions de culture et iii) huit cultivars différents, ont été analysés avec le test de diagnostic moléculaire. Les résultats obtenus ont indiqué que quatre espèces, G. cassandrae, Colletotrichum fructivorum, Allantophomopsis cytisporea, et Coleophoma empetri étaient systématiquement prédominantes quels que soient les paramètres étudiés. Les productions conventionnelles, par rapport aux productions biologiques, ont montré une réduction significative de la richesse fongique et de l'abondance relative des espèces pathogènes. Par ailleurs, l'analyse comparative des fruits au champ ou en entrepôt, ou entre cultivars, a révélé une surprenante similarité des espèces associées à la PFC. Finalement, le quatrième volet portait sur une analyse plus intensive concernant la pourriture noire. Cette typologie de pourriture est en effet problématique pour les producteurs de l'est du Canada et ce, depuis quelques années. Aujourd'hui la pourriture noire est attribuée à trois champignons : A. cytisporea, Allantophomopsis lycopodina et Strasseria geniculata, mais l'étiologie de la maladie demeure incertaine. Dans le but de démystifier partiellement la pourriture noire, une analyse plus approfondie a été menée, visant non seulement l'analyse des fruits, mais aussi de toutes les parties végétales de l'arbuste. En voulant valider l'hypothèse qu'il est possible de déterminer précisément le stade temporel de propagation des champignons impliqués, ce volet du projet a en effet permis de recueillir des informations utiles au sujet de l'épidémiologie de la pourriture noire. Selon toute évidence, il semblerait que la contamination aurait lieu déjà à la floraison, car des détections significatives ont été observées à ce stade. Parallèlement, la contamination à la récolte ne semblerait pas être la principale porte d'entrée des champignons pathogènes, car des analyses moléculaires menées sur l'eau échantillonnée dans les bassins de canneberge ont démontré que la présence des agents pathogènes dans ces échantillons n'était pas quantifiable. Suite au développement innovateur d'un outil moléculaire pour le diagnostic de la PFC, ce projet de doctorat a permis de fournir des informations précieuses sur la composition fongique de la PFC et d'avancer les connaissances de cette maladie complexe, notamment concernant les quatre espèces fongiques principalement impliquées au Québec. De plus, des nouvelles informations ont permis d'éclairer certains aspects de la pourriture noire, une maladie en voie de devenir de plus en plus problématique au Québec. Ce projet de doctorat a ainsi contribué au développement d'un nouvel outil de diagnostic de la PFC, lequel a permis de générer des informations d'une amplitude sans précédent à l'égard de l'étiologie de la maladie. Ces nouvelles informations pourront être exploitées par les producteurs de canneberges du Canada afin de mieux gérer la PFC.
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How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".