Identifier les biomarqueurs de sécheresse chez la vigne à la racine
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© Marina De Miguel-Vega/UMR EGFV, Josep Valls-Fonayet/UMR OENO, Pierre Pétriacq/UMR BFP
Racine de vigne après 4 mois de culture en pot dont 3 semaines de limitation hydrique © Aurelien Marquot/INRAE
Identifier les biomarqueurs de la sécheresse chez la vigne à la racine
- Porteurs et porteuses de projet : Marina De Miguel-Vega, Josep Valls-Fonayet, Pierre Pétriacq
- Laboratoires : UMR EGFV / UMR OENO / UMR BFP
- Projet : Identification de biomarqueurs métaboliques utiles pour la sélection de porte-greffes de vigne adaptés à la sécheresse - MetaRoot
Les racines jouent un rôle essentiel dans le maintien de l'état hydrique des plantes et l'acquisition des nutriments. Elles constituent donc des cibles importantes pour l'amélioration génétique visant à produire des cultures mieux adaptées au changement climatique et aux systèmes de production agroécologiques. Cependant, le phénotypage racinaire demeure un obstacle majeur en raison de l'inaccessibilité des organes souterrains et de l'hétérogénéité environnementale des sols. Ceci entrave considérablement notre compréhension du développement et du fonctionnement des racines en conditions réelles, notamment chez les cultures pérennes.
La vigne est l'une des cultures pérennes les plus importantes au monde et est majoritairement cultivée greffée, sur des porte-greffes résistants au phylloxéra. Dans le contexte du changement climatique, la sécheresse est particulièrement préoccupante pour la viticulture en raison de son impact sur le rendement et la composition des raisins. Il est donc urgent de fournir à la viticulture des porte-greffes résistants à la sécheresse.
MetaRoot relève ces défis en visant à identifier des biomarqueurs métaboliques des caractéristiques fonctionnelles et morphologiques des racines dans des conditions de déficit hydrique et de greffage variés. Les biomarqueurs peuvent être définis comme des manifestations mécanistiques de phénotypes complexes. Elles permettent un phénotypage à haut débit et présentent généralement des architectures génétiques plus simples, ainsi qu'une diversité et une héritabilité élevées. Toutes ces caractéristiques justifient leur utilisation dans les programmes de sélection.
À partir de données métabolomiques et phénotypiques racinaires issues d'expériences de sécheresse menées en conditions contrôlées avec un panel diversifié d'espèces de Vitis pertinentes pour la sélection de porte-greffes de vigne, MetaRoot a mis en œuvre des modèles d'apprentissage automatique pour prédire les caractéristiques racinaires à partir de la variation des métabolites. Nous avons identifié le potentiel des métabolites pour prédire les caractéristiques intégrées du système racinaire, telles que la biomasse racinaire totale et le nombre de racines adventives, avec des précisions de prédiction comprises entre 50 % et 70 %. Cependant, la métabolomique n'a pas permis de prédire des caractéristiques morphologiques fines telles que le diamètre racinaire ou la distance entre les ramifications, analysée selon l'ordre des racines (racine primaire, première ramification, deuxième ramification). Pour ces caractéristiques, les modèles ont montré des précisions de prédiction inférieures à 50 %.
Ces résultats ouvrent des perspectives prometteuses pour les programmes de sélection visant des caractéristiques racinaires avantageuses afin d'adapter les cultures greffées pérennes à la sécheresse.
English resume
- MetaRoot : Identification of metabolic biomarkers useful for breeding drought adapted grapevine rootstocks.
Roots play an essential role in maintaining plant water status and acquiring nutrients. They are therefore important targets for genetic improvement aimed at producing crops better adapted to climate change and agroecological production systems. However, root phenotyping remains a major bottleneck due to the inaccessibility of underground plant organs and the environmental heterogeneity of soils. This seriously hampers our understanding of root development and function under field conditions, particularly in perennial crops.
Grapevine is one of the most important perennial crops worldwide and is mostly cultivated grafted onto phylloxera-resistant rootstocks. In the context of climate change, drought is of particular concern for viticulture because of its impact on yield and grape composition. There is therefore an urgent need to provide viticulture with drought-resistant rootstocks.
MetaRoot addresses these challenges by aiming to identify metabolic biomarkers for root functional and morphological traits under water-limiting and different grafting conditions. Biomarkers can be defined as mechanism-related manifestations of complex phenotypes. They allow higher-throughput phenotyping and generally exhibit simpler genetic architectures, as well as high diversity and heritability. All these characteristics support their use in breeding programs.
Using root metabolomic and phenotypic data from drought experiments conducted under controlled conditions with a diversity panel of Vitis species relevant for grapevine rootstock breeding, MetaRoot implemented machine learning models to predict root traits from metabolite variation. We identified the potential of metabolites to predict integrative root system traits, such as total root biomass and the number of adventitious roots, with prediction accuracies ranging between 50% and 70%. However, metabolomics failed to predict fine morphological traits such as root diameter or inter-ramification distance dissected by root order (i.e., primary root, first ramification, second ramification). For these traits, the models showed predictive accuracies below 50%.
These results open promising perspectives for breeding programs targeting advantageous root traits to adapt perennial grafted crops to drought.
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Le projet MetaRoot croqué par Donatelle Liens © D.Liens/Université de Bordeaux
Les projets émergents du Département
Cette image a été prise dans le cadre d'un projet financé par le Département Sciences de l'environnement et le GPR Bordeaux Plant Sciences dans le cadre de son AAP Projets émergents 2024-2025.
