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Variation phénotypique naturelle du sorgho pendant la limitation en eau et en azote

par Ghandour, Chimene
Président du jury Roisin, Yves
Promoteur Hermans, Christian ;Del Cueto Chocano, Jorge Luis
Publication Non publié, 2023-09-06

Mémoire

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Résumé :

La lutte contre le changement climatique est une priorité pour assurer la sécurité alimentaire. Denouvelles solutions pour adapter les cultures à ces changements environnementaux sontnécessaires de toute urgence. La solution génétique à travers la créati on de nouvelles variétés estfondamentale. Pour cela, le phénotypage des plantes est crucial pour améliorer la productivité descultures. Cette étude a évalué un panel de 179 lignées de sorgho ( Sorghum Bicolor ) cultivées dansdes cultures hydroponiques au laboratoire sous deux traitements, un contrôle de nitrogène et decarence hydrique. Dans un premier temps, nous décrirons les principales altérations del'architecture racinaire que subissent différentes cultu res en réponse au stress hydrique et à lacarence en azote. Le panel a montré une importante diversité pour la production de biomasse, labiomasse racinaire et l'activité photosynthétique. Cette diversité de racine s'expliquaitprincipalement par le génoty pe. À la suite de cette approche, nous avons sélectionné deuxgénotypes contrastés, le plus résistant au stress et le plus sensible à la carence en azote et en eau.Puis, une étude transcriptomique était réalisée sur quatre gènes putatifs chez le sorgho ch oisis,deux liés à la résistance au stress hydrique ( SbBmr12, SbTIP3.1 ) et deux autres liés à la carence enazote SbNRT2.1, SbAMT2.2 ). Les niveaux d'expression de NITRATE TRANSPORTER 2.1SbNRT2.1 ), étaient 0.35 fois plus importante dans l'accession résistante pendant la carence enazote par rapport au même accessions cultivée en solution hydroponique témoin. Cesconnaissances fondamentales ouvrent à moyen terme, des perspectives pour améliorer la réponsedu sorgho au stress. Le phénotypage décrit ici sera utilisé , à court pour mener une étuded'association pangénomique (GWAs) afin de détecter les QTL liés aux traits d'intérêt.