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Record W7055633149

Conception et caractérisation des communautés microbiennes synthétiques capables d’améliorer la résistance du blé au stress hydrique

2023· dissertation· fr· W7055633149 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueEspaceINRS Institutional Digital Repository (Institut National de la Recherche Scientifique) · 2023
Typedissertation
Languagefr
FieldEngineering
TopicLaser Design and Applications
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsZea maysBrazil nutEnvironmental factorWater stress
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

<br>La sécheresse est un facteur limitant de la production agricole et deviendra un problème
\nmajeur avec les changements climatiques prévus. Au Canada, cela sera particulièrement
\nimportant dans les Prairies, une région importante contribuant à l’agriculture canadienne. Cela
\nentraînera une réduction des rendements dans de nombreuses grandes cultures, y compris le
\nblé. Une façon novatrice d’améliorer rapidement la résistance du blé aux stress
\nenvironnementaux serait de modifier son microbiote. En effet, plusieurs études ont montré des
\nliens entre différents microorganismes associés aux plantes et la résistance des plantes à la
\nsécheresse. Néanmoins, il n'y a pas suffisamment d'éléments pour prouver un lien causal avec
\ncertitude ou encore de comprendre la manière dont les communautés microbiennes et le blé
\ninteragissent, et encore moins comment les modifier. Le but de ma thèse est de modifier le
\nmicrobiote du blé pour améliorer sa résistance à la sécheresse. Ainsi, l’hypothèse principale
\nsuggère que l’ensemencement du blé par une communauté microbienne présélectionnée pour
\nsa performance au laboratoire sera plus bénéfique pour le blé qu’une communauté
\nnaturellement existante ou aléatoirement sélectionnée. Pour répondre à cette hypothèse, ma
\nthèse se compose de trois chapitres de recherche. Le premier a pour objectif d'étudier l'effet
\nde la sécheresse sur le microbiote du blé cultivé au champ expérimental de l'INRS, ainsi que
\nsur ses microorganismes isolés de la rhizosphère et de la plante de blé au laboratoire. Les
\nrésultats de ce premier objectif ont été publiés sous forme d'un article de recherche. Le
\ndeuxième chapitre consiste à concevoir différentes communautés microbiennes synthétiques
\n(SynCom) et à tester leur effet sur la croissance de blé sous stress hydrique. Nous avons
\négalement suivi la présence ou la disparition des microorganismes ensemencés dans la plante
\net la rhizosphère du blé. Le troisième chapitre vise à étudier l'effet de l’ensemencement de la
\nSynCom la plus efficace sur le microbiote du blé, ainsi que d’identifier les gènes microbiens
\nclés qui pourraient coder des fonctions qui pourraient être impliqués dans l'amélioration de la
\nrésistance de l’holobionte du blé à la sècheresse. Les résultats de cet objectif complètent
\nl'objectif précédent et sont communiqués dans le même article scientifique.</br> <br>
\nLes résultats de mon projet de thèse devraient clarifier les caractéristiques clés des
\ncommunautés microbiennes nécessaires pour améliorer la tolérance du blé à la sécheresse.
\nLa stratégie utilisée permettra également d'évaluer le potentiel d'utiliser des SynComs comme
\ninoculas pour créer rapidement des plantes de blé résistantes aux stress environnementaux,
\natténuant ainsi les pertes de rendement prévues suite aux changements climatiques.</br> <br>Drought is a limiting factor for agricultural production and will become a major problem with
\npredicted climate change. In Canada, this will be particularly important in the Prairies, one of
\nthe main region contributing to Canadian agriculture. This will lead to a reduction in yields in
\nmany major crops, including wheat. An innovative way to quickly improve wheat's resistance
\nto environmental stress would be to modify its microbiota. Indeed, several studies have shown
\nlinks between different microbes and plants' resistance to drought. However, the available
\ninformation does not allow for a causal link or even an understanding of how microbial
\ncommunities interact with wheat, or how to modify them. The aim of my thesis is to modify the
\nwheat microbiota to improve its resistance to drought. To do this, I studied the effect of water
\nstress on wheat microbial communities, which I then used to construct inoculants capable of
\nhelping wheat better survive under water stress. Thus, the main hypothesis suggests that a
\npre-selected microbial community for its performance in laboratory will be more beneficial for
\nwheat than a naturally existing or randomly selected community. To address this hypothesis,
\nmy thesis consists of three research chapters. The first chapter aims to study the effect of
\ndrought on the wheat microbiota grown in the INRS field. We compared these results with
\nmicroorganisms isolated from the rhizosphere and wheat plant in the laboratory. The results
\nof this first study were published as a research article. The second chapter is to design different
\nSynComs (synthetic microbial communities) and test their effect on wheat growth under water
\nstress. We also tracked the presence or disappearance of inoculated microorganisms in wheat
\nplant and rhizosphere. The third chapter aims to study the effect of inoculating the winning
\nSynCom on the wheat and rhizosphere microbiota, as well as the key microbial genes that
\nmay be responsible for improving wheat resistance to water stress. The results of this objective
\ncomplement the previous objective and are communicated in the same scientific article.</br> <br>
\nThe results of my thesis project should help improve the design of SynComs and clarify the
\nkey characteristics of microbial communities requiered to improve wheat tolerance to water
\nstress. The strategy used will also assess the potential of using SynComs as biostimulants to
\nquickly create wheat plants resistant to environmental stresses, thus mitigating the expected
\nyield losses due to climate change.</br>

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.004
metaresearch head score (Gemma)0.004
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Scholarly communication, Research integrity
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.361
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0040.004
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0020.003
Scholarly communication0.0020.003
Open science0.0010.000
Research integrity0.0020.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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.

Opus teacher head0.052
GPT teacher head0.310
Teacher spread0.258 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designTheoretical or conceptual
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

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Published2023
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