ARTICLE
Auteur(s) : D
Clavel1, P Baradat1, JL
Khalfaoui1, NK Drame2, ND Diop3, O
Diouf3, Y Zuily-Fodil2
1CIRAD (Centre de coopération internationale en
recherche agronomique pour le développement), TA70/01, Avenue
Agropolis, 34398 Montpellier Cédex 5, France
2Laboratoire d’écophysiologie moléculaire, UMR 137
Biodiversité des sols, Faculté de Sciences et Technologie,
Université Paris 12, 64 Avenue du Général de Gaulle, 94010 Créteil
Cédex, France
3ISRA/CERAAS (Centre d’étude régional pour
l’amélioration de l’adaptation à la sécheresse), CERAAS, BP 3320,
Thiès-Escale, Thiès, Sénégal
Article reçu le 28 Septembre 2006, accepté le 10 Juillet
2007
Au Sénégal, la forte demande sociale en variétés d’arachide
améliorées dans les pays du Sahel a orienté la recherche
agronomique vers l’obtention rapide de nouveaux cultivars (variétés
cultivées). Les travaux réalisés pour l’amélioration génétique de
l’adaptation à la sécheresse ont abouti à la création de lignées et
de populations d’arachide adaptées à cet écosystème. Ces génotypes,
adaptés à l’environnement ciblé, ont été créés dans le cadre de
différents programmes de sélection basés sur une démarche
pluridisciplinaire intégrant l’agrométéorologie, la physiologie, la
génétique et la biologie moléculaire.
À travers la description approfondie des réponses de ces
matériels végétaux sur les plans génétique, agronomique et
physiologique et, dans une certaine mesure, moléculaire, une
proposition méthodologique (modèle) fondée sur des questions de
sélection a été élaborée. La première étape de ce modèle est
constituée par un bilan des connaissances publié précédemment [1]
dont l’objectif était d’analyser les problèmes rencontrés par la
sélection pour l’adaptation à la sécheresse en particulier dans le
cas de cette légumineuse tropicale très originale. Le présent
article y fait suite en proposant une synthèse des principaux
travaux de création variétale réalisés au Sénégal sur l’arachide
depuis 1985. Dans cet article seront présentés les travaux de
sélection récurrente pour la création et l’amélioration d’une
population à large base génétique, ceux relatifs aux programmes de
rétrocroisement mis en œuvre afin de raccourcir le cycle des
variétés et ceux portant sur les réponses moléculaires pour des
cultivars de référence bien décrits au plan agronomique et
physiologique. Ces expérimentations interconnectées conduites aux
différentes échelles d’organisation de la plante ont permis de
proposer un modèle méthodologique général présenté dans la dernière
partie de cet article.
Les travaux présentés ont été conduits par le CIRAD (Centre de
coopération internationale en recherche agronomique pour le
développement), l’ISRA (Institut sénégalais de recherche agricole)
et le CERAAS (Centre d’étude régional pour l’amélioration de
l’adaptation à la sécheresse) au Sénégal dans le cadre des
programmes de sélection et de l’amélioration des méthodologies de
sélection de l’arachide pour une meilleure adaptation à la
sécheresse. Les aspects moléculaires de cette recherche ont été
réalisés grâce à l’appui du laboratoire d’écophysiologie
moléculaire de l’université Paris 12 (UMR 137 Biosol). L’ensemble
du travail a été réalisé avec le concours financier de l’Union
européenne dans le cadre du quatrième et du cinquième PCRDT
(Programme cadre de recherche et développement technologique) de
l’Union européenne.
Le Programme de sélection récurrente : création d’une
population à large base génétique
La variabilité des variétés d’arachide cultivées est limitée car la
plupart des cultivars récents descendent des mêmes croisements
originels du fait notamment de la difficulté des croisements
manuels pour cette espèce [2, 3]. Cependant, dans le cas des
caractères adaptatifs mis en œuvre dans la résistance à la
sécheresse, il est important de disposer d’une base génétique
relativement large pour que la sélection soit efficace [4, 5]. Par
conséquent, la variabilité génétique disponible doit être élargie.
La sélection récurrente est une méthode très appropriée pour créer
une nouvelle variabilité génétique relative à un caractère complexe
tel que l’adaptation à la sécheresse [5, 6]. Cependant pour
l’arachide, espèce strictement autogame et à petites fleurs, la
difficulté des intercroisements est élevée et par conséquent les
programmes de sélection récurrente sur arachide sont rares [7].
Objectif
Le présent travail avait pour objectif la recherche des meilleurs
prédicteurs du rendement en condition de sécheresse de fin de cycle
chez l’arachide. Les paramètres génétiques ont été estimés pour les
principaux caractères agronomiques (rendements et composantes du
rendement) et technologiques (qualité des fruits et des grains).
Cette analyse génétique ainsi qu’un calcul d’index optimisant les
gains génétiques sur les principaux caractères mesurés ont été
opérés sur la base d’un test de descendances issues d’un plan de
croisement en demi-diallèle réalisé au champ.
Matériel et méthodes
Matériel végétal
Un programme de sélection récurrente sur test S1 a été conduit au
Sénégal de 1985 à 1998. Il a permis de créer une population
améliorée pendant 3 cycles en prenant en compte des critères
agronomiques et physiologiques d’adaptation à la sécheresse [8]. La
population initiale a été créée à partir de huit variétés non
apparentées, et éloignées sur le plan botanique et géographique
(figure 1). Une
sélection familiale (premier cycle) et combinée individu-famille (à
partir du deuxième cycle) selon deux processus réalisés en
parallèle a été conduite [8]. Les caractères physiologiques
concernés par la sélection étant très difficiles à mesurer sur de
grands nombres, les familles issues du croisement pyramidal initial
(cycle 1) ou des intercroisements de recombinaison (cycle 2) ont
été séparées en deux groupes. Une première partie des familles a
été testée en serre en conditions hydriques contrôlées pour les
caractères physiologiques d’adaptation à la sécheresse tandis que
l’autre partie a été évaluée au champ dans les conditions
naturelles de l’hivernage. La sélection en serre (en rhizotrons) et
celle du champ ne portaient pas sur les mêmes familles ni sur les
mêmes critères, l’objectif étant d’intercroiser les familles
sélectionnées selon les deux processus lors des cycles de
recombinaison. La sélection réalisée en serre a retenu les
individus qui possédaient des élongations racinaires, des
régulations stomatiques (transpiration) et des résistances
protoplasmiques les plus favorables à la résistance (sélection sur
caractères physiologiques) alors que les individus sélectionnés au
champ étaient issus des familles montrant une combinaison optimale
des caractères de production et de qualité technologique (sélection
sur caractères agronomiques). Les individus
« physiologiques » ont été intercroisés avec des
individus issus des meilleures familles « agronomiques »
à la fin du premier cycle de sélection. Le deuxième cycle de
sélection (Pop2), a été réalisé à partir 96 familles choisies sur
la base des performances familiales. Ces familles ont été conduites
en S1 et testées sur le plan agronomique et physiologique. Un index
empirique a été calculé sur la base des résultats réalisés en serre
sur les racines, le contrôle stomatique et résistance
protoplasmique, par la variété Fleur 11, nouveau témoin de
productivité qui montre régulièrement au Sénégal d’excellentes
performances sur le plan de la stabilité de rendement [9].
L’application de cet index a permis de sélectionner 43 individus
pour la recombinaison du 3e cycle (Pop3). Un
44e parent, la variété Fleur 11, a été introduite dans
le plan de recombinaison en demi-diallèle. Ce plan de croisement a
permis d’obtenir 92 familles S1 constituant Pop3 (figure 1) qui a fait
l’objet de l’étude théorique de recherche des meilleurs prédicteurs
du rendement.
Conditions de culture
L’expérimentation a été installée dans des conditions peu
différentes de la pratique courante dans cette zone dans les
conditions naturelles de l’hivernage 1998 sur une parcelle de la
station expérimentale de Bambey (14,42°N et 16,28°W). Les graines
traitées à l’aide d’un fongicide-insecticide utilisé localement ont
été semées en début d’hivernage, le 21 juillet, après deux faibles
pluies cumulant moins de 15 mm. Aucune fertilisation de fond
n’a été apportée. Le semis a été réalisé à deux graines par poquet
avec démariage à un plant. Un arrosage d’appoint de 20 mm a
été réalisé le 31 juillet afin d’assurer une bonne installation de
la culture. Le cumul pluviométrique total de l’hivernage à Bambey a
été de 350 mm, la culture a donc reçu 370 mm d’eau ce qui
correspond à une quantité proche de la normale pour cette zone. La
récolte a été réalisée à 90 jours, le 18 octobre. Le déficit
hydrique de fin de cycle a donc été très marqué avec 4,6 mm au
mois d’octobre.
Dispositif et analyse statistique
Les 92 familles S1 étaient disposées en blocs incomplets à
composition aléatoire et répétées 6 fois pour la majorité d’entre
elles, soit 86 familles sur 92. Un total de 540 parcelles
élémentaires (familles) distribuées en 27 blocs carrés (5,5 m
× 5,5 m) a été observé. L’ensemble des calculs a été réalisé
sur la base d’observations individuelles de chacune des 5 plantes
(théoriques) qui constituaient une parcelle élémentaire dans chaque
répétition. Le dispositif d’étude et les analyses statistiques ont
été réalisés par le logiciel de génétique quantitative DIOGENE, une
version étendue du logiciel OPEP [10].
Traitement des données
L’analyse du plan de croisement en demi-diallèle incomplet de
familles S1 a été réalisée selon le modèle aléatoire de Garretsen
et Keuls [11]. Les résultats concernent dix caractères agronomiques
d’intérêt sur l’arachide : poids total (Tot), de gousses
(Gous), de fanes (Fa), nombre de graines (Nb-Gr), de gousses
(Nb-Go), taux de maturité (%Mat), coefficient au décorticage
« Tout-Venant » (%Déc-TV), coefficient au décorticage des
graines de qualité « Semence » (%Déc-S), taille des
gousses (P100Go) et taille des graines de qualité
« semence » (P100S). Les héritabilités et les
coefficients de prédiction génétique (CPG) ont été calculés sur la
base d’observations individuelles pour ces 10 caractères. Les gains
génétiques attendus ont été estimés à partir d’un calcul d’index
sur les données ajustées d’un sous-ensemble des cinq principaux
caractères : Gous, Fa, %Mat, Déc-TV et P100S.
Le CPG fournit des indications sur les relations génétiques mais
aussi environnementales qui lient les caractères [12] est le
développement de la notion d’héritabilité généralisée [13] étendue
à deux caractères différents. L’héritabilité d’un caractère xl,
h2(xl), est le coefficient de régression de la valeur
génétique de ce caractère sur sa valeur phénotypique. Pour deux
caractères différents, xl et xl’, normé chacun par leur écart-type
phénotypique, la formule générale du coefficient de prédiction
génétique est la suivante :
Où σP est l’écart-type phénotypique
Le paramètre est sans dimension, symétrique et défini entre +1
et -1 comme un coefficient de corrélation. Il donne la fraction
d’écart-type phénotypique dont sera, en espérance, diminuée (CPG
négatif) ou augmentée (CPG positif) la valeur génétique de l’un des
caractères si la moyenne est augmentée d’un écart-type phénotypique
pour l’autre caractère. Comme l’héritabilité, le CPG est défini au
sens strict (effets génétiques additifs) et au sens large (effets
génétiques totaux). La significativité des intervalles de confiance
pour ce paramètre a été évaluée par une méthode de ré
échantillonnage basée la procédure Jackknife [14] réalisée façon
automatique par le logiciel DIOGENE.
Une variance environnementale élevée ayant été observée, un
ajustement des valeurs a été opéré en utilisant une méthode dérivée
de Papadakis [15-18] qui est réalisée par le logiciel DIOGENE.
Cette méthode dérivée permet de réduire les microvariations
spatiales des valeurs phénotypiques des caractères en utilisant
l’information des voisins géographiques immédiats. Après ce
traitement des données, les index de sélection basés sur la méthode
Best Linear Predictors (BLP) [19] ont été construits à partir d’une
combinaison linéaire des 5 traits prédicteurs : Gous, Fa,
%Mat, Déc-TV, et P100S. Les index utilisent un caractère cible
unique, qui est son propre prédicteur, associé avec quatre autres
traits utilisés comme prédicteurs. Ils donnent le maximum de gain
génétique qui peut être atteint pour chaque caractère cible en
utilisant ou non l’information sur les autres traits. Chaque
variable prédit sa propre valeur génétique et la valeur génétique
des quatre autres caractères. Dans le calcul, seule la partie
héritable (additive) a été prise en compte. La pression de
sélection considérée dans les index présentés était de 5 %.
Les deux premiers indices maximisent le gain génétique pour le
caractère affecté du coefficient 1 (poids de gousses et poids de
fanes) et le troisième donne la meilleure combinaison de gains
génétiques en fonction du poids agronomique des caractères. Les
gains génétiques attendus pour chaque calcul d’index et la qualité
de l’estimation entre le maximum de gain génétique théorique (H)
sur le trait ciblé et l’index (I), r (H,I) ont été calculés comme
décrit dans [20]. Les index ont été calculés dans le cas de deux
situations : pour une sélection combinée individu-famille et
pour une sélection familiale uniquement.
Résultats et discussion
Contrôle génétique
Le contrôle génétique des caractères mesurés a été majoritairement
non additif notamment pour les variables de taille – Poids de 100
graines (P100S) et Poids de 100 gousses (P100Go) – pour lesquelles
la mesure est précédée d’un tri des plus grosses gousses et graines
donc moins influencée par le milieu (tableau
1). Ce contrôle principalement dominant devrait conduire à
privilégier la sélection d’hybrides et à éviter la sélection
généalogique. Or, du fait de la stricte autogamie de l’arachide et
de la difficulté d’obtenir des populations panmictiques de
sélection, la pratique courante sur arachide est orientée vers la
sélection généalogique à partir de croisements simples. À cet
égard, la sélection récurrente qui permet, dans une certaine
mesure, de tirer bénéfice des effets de dominance, est
intéressante. Néanmoins les effets de dominance et d’épistasie
détectés pourraient être liés à la diversité génétique entre les
parents d’origine car il a été montré que, sur les caractères
quantitatifs, ces effets progressent quand la diversité des parents
s’accroît [21, 22]. Par ailleurs, la variation spatiale des
réponses variétales – qui augmente la part de la variance
environnementale – est particulièrement sensible sur les paramètres
de production et constitue le principal obstacle à la répétabilité
des résultats en conditions de sécheresse [23, 24]. Ce résultat
justifie l’emploi d’un traitement des données prenant en compte des
coordonnées géographiques des plantes dans le dispositif au champ.
Par ailleurs, dans le plan de croisement utilisé, les composantes
de la dominance-épistasie ont peut-être été majorées par le fait
que les individus choisis au hasard pour le passage en S1 n’étaient
par forcément représentatifs du croisement initial ce qui a
entraîné une « dérive génétique » qui s’ajoute aux effets
de dominance.
Tableau 1 Pourcentage d’additivité de la variance
génétique et valeurs des héritabilités des 92 familles S1
d’arachide du demi-diallèle pour dix traits agronomiques mesurés en
conditions de déficit hydrique de fin de cycle.
|
Traitsa
|
Tot
|
Gous
|
Fa
|
Nb-Gous
|
Nb-Gr
|
%Mat
|
% Déc-TV
|
% Déc- S
|
P100 S
|
P100Go
|
|
σ2a (%)
|
48,9
|
33,0
|
48,2
|
34,0
|
42,9
|
37,0
|
40,1
|
54,7
|
17,9
|
11,6
|
|
h2sl
|
0,30
|
0,30
|
0,34
|
0,29
|
0,32
|
0,42
|
0,46
|
0,25
|
0,77
|
0,92
|
|
h2ss
|
0,15
|
0,10
|
0,16
|
0,10
|
0,14
|
0,16
|
0,19
|
0,14
|
0,14
|
0,11
|
aPoids total (Tot), poids de gousses (Gous), poids de
fanes (Fa), nombre de Gous (Nb-Gous), Nb de grains (Nb-Gr),
pourcentages de maturité (%Mat), Coefficient de décorticage des
graines tout-venant (%Déc-TV), Coefficient de décorticage des
graines de qualité semence (%Déc-S), poids de 100 graines de
qualité « semence » (P100S) et poids de 100 gousses (P100
Go).
Corrélations des effets environnementaux
Les relations fonctionnelles entre caractères sont bien traduites
par les corrélations des effets environnementaux présentés dans le
tableau 2. L’analyse de ces corrélations
a montré que les effets de l’environnement sur le rendement en
gousses étaient très liés à ceux des composantes du rendement et à
ceux du taux de maturité des gousses alors qu’ils étaient beaucoup
faiblement liés à ceux des coefficients au décorticage et de la
taille des fruits (tableau 2, colonne
Gous). Sous la contrainte hydrique, l’effet de l’environnement
s’exerce donc de façon complexe sur le contrôle génétique des
caractères de qualité et souligne le risque d’exercer une pression
de sélection sur le rendement uniquement sans contrôler la qualité
technologique de la production.
Tableau 2 Matrice des corrélations des effets
environnementaux de 92 familles S1 d’arachide issue du
demi-diallèle pour dix caractères agronomiques mesurés en
conditions de déficit hydrique de fin de cycle.
|
Traitsa
|
Tot
|
Gous
|
Fa
|
Nb-Go
|
Nb-Gr
|
%Mat
|
%Déc-TV
|
%Déc-S
|
P100S
|
P100Go
|
|
Tot
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Gous
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Fa
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Nb-Go
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Nb-Gr
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
%Mat
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
%Déc-TV
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
%Déc-S
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
P100S
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
P100Go
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
aPoids total (Tot), poids de gousses (Gous), poids de
fanes (Fa), nombre de Gouss (Nb-Gous), Nb de grains (Nb-Gr),
pourcentages de maturité (%Mat), Coefficient de décorticage des
graines tout-venant (%Déc -TV), Coefficient de décorticage des
graines de qualité semence (%Déc-S), poids de 100 graines de
qualité « semence » (P100S) et poids de 100 gousses
(P100Go).
Prédiction génétique d’un caractère par un autre
La qualité de la prédiction génétique d’un caractère par un autre a
été évaluée par le calcul de coefficient de prédiction génétique au
sens strict [10, 25]. La principale conclusion tirée des calculs de
CPG concerne la relation négative entre le poids de gousses et de
fanes et la maturité des gousses (tableau
3). Ce résultat indique qu’une biomasse aérienne importante
est souvent associée à une mauvaise maturité des gousses. Ce point
pose un problème pratique. En effet, dans les zones à faible
potentiel agricole comme le Sahel, la demande sociale est très
forte sur des produits à utilisations multiples, à la fois fourrage
pour le bétail, huile artisanale pour la consommation humaine et
produit de rente pour l’industrie de transformation en huile. Ces
résultats montrent qu’un programme de sélection visant la création
d’une arachide à usage mixte trouverait rapidement ses limites.
Tableau 3 Coefficients de prédiction génétique au sens
strict (CPG) de 5 caractères (poids de gousses, poids de fanes,
taux de maturité, taux de décorticage tout-venant et poids de 100
graines de qualité « semence ») sur les lignées S1 de
l’arachide issues du plan de croisements en demi-diallèle. Les
héritabilités au sens strict (h2ss) sont en caractères
gras sur la diagonale.
|
Traits
|
Gous
|
Fa
|
% Mat
|
% Déc-TV
|
P100S
|
|
Gous
|
0,099
|
|
|
|
|
|
Fa
|
0,080
|
0,163
|
|
|
|
|
% Mat
|
n.s.
|
– 0,075
|
0,157
|
|
|
|
% Déc-TV
|
n.s.
|
– 0,049*
|
0,197
|
0,186
|
|
|
P100S
|
n.s.
|
0,072
|
-0,054*
|
n.s.
|
0,138
|
Index de sélection
Les constructions d’index de sélection permettent d’estimer les
gains génétiques attendus. Ces estimations ont été obtenues sur les
cinq principaux caractères agronomiques et technologiques de
l’arachide. Elles ont indiqué qu’une pression de sélection exercée
sur le rendement en gousses était la voie la plus efficace pour
améliorer ce même rendement en gousses. Les calculs d’index ont
montré par ailleurs, qu’une pression de sélection exercée sur le
rendement en gousses permettrait aussi d’améliorer le poids de
fanes de 22,2 % tout en maintenant le taux de maturité,
(+ 1,94 %) (tableau 4, Index
1). Si la sélection est ciblée sur le poids de fanes, la qualité
des graines, notamment le pourcentage de maturité, sera dépréciée
(tableau 4, Index 2), ce qui confirme le
résultat précédent sur les CPG. Le calcul du troisième index montre
que l’on peut obtenir une amélioration des rendements en gousses et
en fanes et de la maturité simultanément en dépit de leurs faibles
héritabilités si la sélection s’exerce sur les 3 caractères en même
temps (tableau 4, Index 3). Il faudra
néanmoins accorder une attention particulière aux caractères
qualitatifs pour éviter leur dérive car ils sont hérités
indépendamment du rendement en gousses. Dans le cas d’une
utilisation mixte des produits arachidiers, il semble donc que deux
types variétaux distincts doivent être proposés aux utilisateurs
afin d’optimiser les gains génétiques.
Les calculs d’index ont montré que les sélections combinées
individus-familles, qui exigent des mesures individuelles des
caractères, n’amélioraient pas les gains génétiques attendus par
rapport à des mesures familiales (résultats non montrés). Ce
résultat doit être pondéré car les valeurs génétiques intervenant
dans le calcul d’index ont tenu compte de la valeur des caractères
mesurés sur chaque individu (chaque plante) constituant la
lignée.
Tableau 4 Gains génétiques attendus sur 5 caractères
(poids de gousses, poids de fanes, taux de maturité, taux de
décorticage et poids de 100 graines) sous une pression de sélection
de 5 % exercée sur le poids de gousses seul (Index 1), sur le
poids de fanes seul (Index 2) et sur les poids de gousses, de fanes
et le pourcentage de maturité simultanément (Index 3).
|
Traita
|
|
Gain gén. attendu (%)
|
|
Gain gén. attendu (%)
|
|
Gain gén. attendu (%)
|
|
Gous
|
1
|
23,7
|
0
|
17,1
|
1
|
18,5
|
|
Fa
|
0
|
22,2
|
1
|
30,7
|
1
|
14,5
|
|
% Mat
|
0
|
1,94
|
0
|
– 9,9
|
1
|
12,6
|
|
% Déc-TV
|
0
|
0,9
|
0
|
– 1,5
|
0
|
3,8
|
|
P100S
|
0
|
3,7
|
0
|
7,5
|
0
|
3,7
|
|
R(H,i)
|
0,56
|
|
0,57
|
|
0,59
|
|
aPoids de gousses (Gous), poids de fanes (Fa),
pourcentages de maturité (% Mat), Coefficient au décorticage des
graines « tout-venant » (% Déc-TV) et poids de 100
graines de qualité « Semence » (P100S).
Conclusion
L’intérêt de ce travail réside dans le fait d’avoir pu étudier au
plan individuel de nombreuses descendances issues d’un
demi-diallèle incomplet (rarement disponible sur l’arachide du fait
de la difficulté des croisements manuels) grâce à un dispositif et
une analyse des données adaptés.
Cette étude a permis de confirmer que les héritabilités au sens
strict des principaux caractères agronomiques de l’arachide sous
une contrainte hydrique étaient faibles. Il faudra, par conséquent,
maintenir une pression de sélection sur chacun de ces caractères.
Cependant, comme les effets de l’environnement sur le poids de
gousses et le taux de maturité sont en liaison positive il sera
relativement aisé, en pratique, de trouver des génotypes productifs
présentant une bonne maturité.
Les résultats sur les calculs de CPG et d’index montrent que,
dans le cadre d’une sélection directe sur caractères agronomiques,
le moyen le plus sûr d’améliorer le rendement en gousses est
d’exercer une pression sur le rendement en gousses lui-même. En
revanche, une forte pression sur la biomasse aérienne entraînera
une baisse de la qualité des graines et notamment de leur niveau de
maturité, critère de qualité majeur de l’arachide en zone sèche du
fait du rôle de l’eau dans le processus de maturation.
Ce programme a permis de contribuer au développement agricole
afin de satisfaire à la demande en cultivars mieux adaptés à la
sécheresse. Des sélections généalogiques, démarrées dès le deuxième
cycle de sélection, ont permis la diffusion de 4 nouvelles variétés
dont le rendement et/ou la qualité est supérieure aux anciens
cultivars dans le circuit de la production de semence.
Programme de rétrocroisement : étude de la variabilité
génétique des caractères d’adaptation chez des lignées précoces
apparentées
Dans le nouveau contexte climatique des régions sahéliennes qui
prévaut depuis la fin des années soixante-dix, le raccourcissement
des cycles des cultivars d’arachide est devenu une nécessité
[26,27]. En effet, quels que puissent être les caractères
physiologiques d’adaptation d’un végétal, la première des
conditions à remplir dans un programme de sélection pour
l’adaptation à la sécheresse est de disposer d’un matériel végétal
dont la longueur de cycle est adaptée à la longueur de la saison de
culture [23,26–28].
Au démarrage du programme sélection pour la précocité, à la fin
des années quatre-vingt, les longueurs de cycle théoriques pour la
zone Nord du « Bassin Arachidier » sénégalais, entre les
isohyètes 300 et 500 mm, ont été établies à 80 jours (figure 2) grâce à une
méthode basée sur la simulation des bilans hydriques [29]. Les
programmes de rétrocroisement pour la réduction de la longueur de
cycle ont démarré au Sénégal sur les variétés cultivées dont les
plus précoces avaient un cycle de 90 jours. Des lignées de 80 jours
ont été obtenues après 3 cycles de rétrocroisements (ou back cross,
BC) successifs sur la variété parentale femelle récurrente, 55-437
(lignées BC55) et 4 cycles de rétrocroisement sur la variété
parentale femelle récurrente 73-30 (lignées BC73). La précocité a
été transférée par croisements manuels grâce à l’utilisation d’un
géniteur de précocité, Chico, variété peu productive d’une longueur
de cycle de 75 jours. Parmi plusieurs dizaines de lignées
introgressées au backcross 3 pour BC55 et au back cross 4 pour
BC73, les plus productives ont été retenues au cours d’une série
d’essais variétaux conduits à Bambey dans les conditions naturelles
des hivernages de 1996 à 2000.
La réduction de variabilité opérée par la sélection permet
d’« isoler » donc d’évaluer l’effet du caractère
« précocité » intégré dans un fond génétique peu
différent, celui du parent récurrent. Un autre avantage lié à
l’évaluation de telles lignées est de réduire les variations dans
la réponse des plantes à l’intérieur d’un même essai, ce qui permet
d’observer des différences variétales plus fines en réponse au
stress [30]. Ces différences de réponses variétales constitueront
des critères de sélection plus directement utilisables que ceux
obtenus dans des études physiologiques réalisés sur des matériels
génétiques contrastés généralement disponibles dans la littérature
[31–33]. Les résultats présentés concernent l’étude au champ
réalisée à Bambey en 2001 et 2002, en conditions d’hivernage avec
irrigation partiellement contrôlée afin d’obtenir un déficit
hydrique de fin de cycle [34].
Objectif
L’objectif de cette étude était de fournir des critères
physiologiques de sélection pertinents sur l’arachide en conditions
de déficit hydrique de fin de cycle. La validation des mesures
agronomiques et physiologiques en tant que critères de sélection
est fondée sur deux facteurs. Le premier repose sur l’évaluation de
leur variabilité génétique, c’est-à-dire leur pouvoir de
discrimination génotypique à l’intérieur des deux groupes de
lignées génétiquement proches. Le deuxième facteur de validation
est constitué par l’établissement de corrélations entre ces
caractères, mesurés à différents stades, et les rendements finaux
en conditions hydriques favorables ou non.
Matériel et méthodes
Conditions de culture
Jusqu’en 2001, les essais ont été conduits dans les conditions
naturelles des hivernages. Pour les besoins de l’étude
agro-physiologique de 2001 et 2002, les essais ont été conduits en
double condition d’alimentation en eau, conditions d’alimentation
hydrique optimale et en conditions de stress hydrique de fin de
cycle. Un décalage de semis d’environ 3 à 4 semaines a été réalisé
afin de garantir un déficit hydrique de fin de cycle pour la partie
des essais conduits en conditions de stress hydrique. Un complément
d’irrigation a été appliqué pour la partie des essais en conditions
d’alimentation hydrique optimale. Le déficit hydrique a été
appliqué au 49-51e jour après semis (JAS), a été plus
intense en 2002 qu’en 2001 avec – 47 % et
– 28 %, respectivement (figure 3).
Observations réalisées
Les rendements en gousses et en fanes ont été mesurés (Go kg
ha–1 et Fa kg ha–1). La date de floraison a
été évaluée en jours après semis (JAS) à l’apparition de la
première fleur sur 50 % plants au moins sur chaque parcelle (F
50 %). Le pourcentage de maturité à la récolte (Mat %) a
été estimé sur la base d’une classification visuelle de la
coloration du péricarpe interne des gousses [35].
Des indices sensibilité [36] et de tolérance [37] à la
sécheresse ont été calculés. L’indice de sensibilité Fisher et
Maurer (1978) [36], le plus couramment utilisé, mesure la réduction
de rendement relative normalisée par rapport à la
population comme suit :[36]
L’indice de tolérance au stress intègre la réduction de
rendement et le rendement potentiel comme suit :[37]
Où : Ri est le rendement en gousses des plantes
irriguées, Rs, le rendement en gousses des plantes
stressées et s et i sont les mêmes paramètres en moyenne de la
population.
Le développement du couvert (Indice foliaire, LAI, Licor-2000),
le statut hydrique (Contenu Relatif en eau, CRE) et les paramètres
liés à la fluorescence chlorophyllienne qui reflètent les activités
photochimiques de la photosynthèse (mesurés au fluorimètre PEA) ont
fait l’objet d’un suivi hebdomadaire pendant toute la phase de
déficit hydrique.
Dispositif
Les essais étaient constitués par 4 à 6 lignées quasi-isogéniques
de 55-437 et de 73-30, les témoins étaient 55-437, 73-30 et Chico.
Le dispositif était en split-plot à 4 répétitions. La parcelle
élémentaire était constituée par 5 lignes de 6 m, les 3 lignes
centrales formant la parcelle utile. L’écartement choisi, 50 × 15
cm, correspond à 133 000 pieds ha-1 et aucune
fertilisation n’a été apportée. Les analyses statistiques ont été
réalisées sur SAS (version 8/02).
Résultats et discussion
Amélioration des caractères agronomiques
Les rendements en gousses ont été très supérieurs en 2002 du fait
d’un cumul et d’une répartition pluviométrique beaucoup plus
favorables (figure
3). Les rendements en gousses obtenus en conditions de
bonne alimentation hydrique ont été supérieurs à ceux obtenus dans
des conditions de stress pour les deux années de test et les deux
séries de lignées (figure 4). Le taux de
maturité a été généralement affecté significativement par le
déficit hydrique. Pour certaines lignées, la sélection pratiquée a
permis de maintenir ou d’améliorer le rendement en conditions de
stress et en conditions de bonne alimentation hydrique tout en
améliorant la qualité des gousses, notamment leur taux de maturité
(tableau 5). Les lignées sélectionnées
ont toutes montré une précocité de maturité supérieures à celles
des parents récurrents en condition de stress ce qui montre la
réussite du transfert de précocité (tableau
5).
Les rendements en gousses obtenus en conditions de bonne
alimentation hydrique n’ont pas été corrélés avec les rendements
réalisés en conditions de déficit hydrique (tableau 6). Ce résultat montre que la sélection
pour l’adaptation à la sécheresse de l’arachide ne sera efficace
que si elle est réalisée en conditions hydriques limitantes. Les
coefficients de corrélation entre les rendements en fonction des
saisons de culture ont été très significatifs et peu différents
entre eux, 0,43 (P < 0,01) pour les lignées BC55 et de 0,50
(P < 0,01) pour les lignées BC73 (tableau 6). Ce résultat signifie que les
rendements des lignées ont été stables d’une année sur l’autre bien
que les conditions d’application du stress hydrique de fin de cycle
aient été sensiblement différentes en 2001 et en 2002.
Tableau 5 Date d’apparition de la première fleur sur
50 % plants au moins (F 50 %) et pourcentages de maturité
à la récolte (Mat%) des lignées BC55 et BC73 comparées aux variétés
parentales en 2001 et en 2002.
|
2001
|
|
|
|
2002
|
|
|
|
|
Génotype
|
F 50%
|
|
Mat %
|
|
F 50%
|
|
Mat %
|
|
|
Irrigué
|
Stressé
|
Irrigué
|
Stressé
|
Irrigué
|
Stressé
|
Irrigué
|
Stressé
|
|
55-128
|
24,3b
|
24,3b
|
74,4a
|
69,0ab
|
23,3cd
|
23,0d
|
62,5ab
|
62,9ab
|
|
55-15a
|
24,3b
|
24,0b
|
70,7ab
|
61,6bcd
|
−
|
−
|
−
|
−
|
|
55-26
|
24,7ab
|
24,3b
|
62,8abc
|
60,2bcd
|
24,5ab
|
24,3ab
|
49,6bc
|
47,8bcd
|
|
55-314
|
24,0b
|
24,0b
|
64,1abc
|
48,9e
|
−
|
−
|
−
|
−
|
|
55-315
|
24,0b
|
24,0b
|
67,5abc
|
47,4e
|
23,3cd
|
23,8bcd
|
56,3abc
|
40,2de
|
|
55-319
|
24,0b
|
24,0b
|
70,7ab
|
60,0bcd
|
23,5cd
|
23,8bcd
|
42,2cde
|
40,9de
|
|
55-36
|
24,0b
|
24,0b
|
71,5ab
|
65,7abc
|
24,0bc
|
24,0bc
|
58,2abc
|
52,6abc
|
|
GC8-35
|
24,0b
|
24,0b
|
73,1ab
|
62,7abc
|
23,5cd
|
23,0cd
|
62,5ab
|
57,2abc
|
|
55-437 ♀
|
24,7ab
|
26,0a
|
60,4abc
|
45,2e
|
25,0a
|
24,3ab
|
38,0e
|
36,9e
|
|
Chico ♂
|
23,0c
|
23,0c
|
77,1a
|
72,5ab
|
22,8d
|
23,3cd
|
74,3a
|
62,0ab
|
|
Génotype (G)
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Traitement (T)
|
n.s.
|
|
|
|
n.s.
|
|
*
|
|
|
G x T
|
n.s.
|
|
n.s.
|
|
n.s.
|
|
n.s.
|
|
|
2001
|
|
|
|
2002
|
|
|
|
|
Génotype
|
F 50%
|
|
Mat %
|
|
F 50%
|
|
Mat %
|
|
|
Irrigué
|
Stressé
|
Irrigué
|
Stressé
|
Irrigué
|
Stressé
|
Irrigué
|
Stressé
|
|
73-28-1
|
25,3a
|
25,0a
|
62,5b
|
59,6b
|
24,5ab
|
24,5ab
|
47,4bcd
|
38,1cde
|
|
73-43
|
24,3b
|
23,7bc
|
71,2a
|
69,5a
|
−
|
−
|
−
|
−
|
|
73-44
|
24,0b
|
23,0c
|
70,1a
|
70,3a
|
22,0c
|
22,3c
|
69,1a
|
52,3bc
|
|
73-9-11
|
25,3a
|
25,3a
|
60,5b
|
52,5bc
|
24,8ab
|
25,0a
|
41,9cde
|
29,3de
|
|
73-30 ♀
|
26,0a
|
25,3a
|
48,3c
|
47,9c
|
25,3a
|
25,0a
|
26,9e
|
26,2e
|
|
Chico ♂
|
24,7b
|
23,3b
|
72,5a
|
74,1a
|
23,0bc
|
24,5ab
|
75,4a
|
50,9bcd
|
|
Génotype (G)
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Traitement (T)
|
n.s.
|
|
n.s.
|
|
n.s.
|
|
*
|
|
|
G x T
|
n.s.
|
|
n.s.
|
|
n.s.
|
|
*
|
|
Tableau 6 Coefficients de corrélations (r) des
régressions réalisées entre les rendements en gousses (Ri pour les
conditions irriguées et Rs pour les conditions de stress hydrique)
selon les les saisons de culture et traitements hydriques et entre
les rendements en gousses et l’indice de réponse au stress STI dans
les deux séries de lignées en 2001 et 2002.
|
- Correlations (r)
- Lignées BC55
|
- Correlations (r)
- lignées BC73
|
|
Selon les traitements hydriques
|
|
|
|
Ri et Rs en 2001
|
n.s.
|
n.s.
|
|
Ri et Rs en 2002
|
n.s.
|
n.s.
|
|
Selon les saisons de culture
|
|
|
|
entre 2001 et 2002
|
0,43**
|
0,50**
|
|
Indice de réponse au stress
|
|
|
|
2001
|
|
|
|
STI – Ri
|
0,86
|
0,45*
|
|
STI – Rs
|
0,72
|
0,85
|
|
2002
|
|
|
|
STI – Ri
|
0,78
|
0,58**
|
|
STI – Rs
|
0,87
|
0,95
|
Indices de réponse au stress
Pour comparer les niveaux de résistance agronomique des lignées,
deux indices de réponse au stress basés sur le rendement en
gousses, STI et SSI, ont été utilisés. La comparaison de ces
indices, réalisée auparavant dans des conditions similaires, avait
montré que le pouvoir discriminant de STI était supérieur à celui
du SSI [38]. Ce résultat a été confirmé dans cette étude : STI
a permis une discrimination statistique des lignées alors que les
différences entre les SSI n’ont pas été significatives (tableau 7). Par ailleurs les STI ont été
positivement corrélés avec les rendements en conditions de déficit
et de non déficit alors que ces corrélations n’ont pas été
significatives pour les SSI (valeurs non reportées dans le tableau 6. L’indice SSI qui traduit une
réduction relative de rendement confirme donc qu’il est moins
pertinent et moins sélectif que STI, qui intègre la réduction de
rendement et le rendement potentiel.
Tableau 7 Indices de réponse au stress basés sur le
rendement en gousses, SSI et STI, mesurés sur les lignées BC55 (A)
et sur les lignées BC73 (B) comparés à ceux des lignées parentales
en 2001et 2002.
|
Génotypes
|
|
2001
|
|
2002
|
|
|
Indicesa
|
SSI (rang)
|
STI (rang)
|
SSI (rang)
|
STI (rang)
|
|
55-128
|
|
0,49 (2)
|
0,95ab (4)
|
0,64 (2)
|
0,86a (3)
|
|
55-15a
|
|
0,87 (4)
|
0,69c (8)
|
−
|
−
|
|
55-26
|
|
1,06 (5)
|
0,78b (6)
|
0,97 (4)
|
0,95a (1)
|
|
55-314
|
|
1,80 (10)
|
0,58c (10)
|
−
|
−
|
|
55-315
|
|
1,15 (6)
|
0,79b (5)
|
1,11 (6)
|
0,85a (4)
|
|
55-319
|
|
1,23 (8)
|
0,96ab (3)
|
1,32 (7)
|
0,83a (5)
|
|
55-36
|
|
0,22 (1)
|
1,06a (1)
|
1,04 (5)
|
0,82a (6)
|
|
GC8-35
|
|
0,56 (3)
|
1,00ab (2)
|
0,47 (1)
|
0,91a (2)
|
|
55-437 ♀
|
|
1,58 (9)
|
0,65c (9)
|
0,89 (3)
|
0,81a (7)
|
|
Chico ♂
|
|
1,16 (7)
|
0,76b (7)
|
1,53 (8)
|
0,55b (8)
|
|
Effet génotype (G)
|
|
n.s.
|
|
n.s.
|
|
|
Génotypes
|
|
2001
|
|
2002
|
|
|
Indicesa
|
SSI (rang)
|
STI (rang)
|
SSI (rang)
|
STI (rang)
|
|
73-28-1
|
|
0,89 (3)
|
1,14a (1)
|
1,11(5)
|
0,62abc (3)
|
|
73-43
|
|
0,38 (1)
|
1,04a (5)
|
|
|
|
73-44
|
|
1,31 (5)
|
1,12a (2)
|
0,91(3)
|
0,72ab (2)
|
|
73-9-11
|
|
0,63 (2)
|
1,09a (4)
|
0,80 (1)
|
0,77a (1)
|
|
73-30 ♀
|
|
1,79 (6)
|
0,53b (6)
|
0,86 (2)
|
0,60abc (4)
|
|
Chico ♂
|
|
1,13 (4)
|
1,11a (3)
|
1,03 (4)
|
0,49c (5)
|
|
Effet génotype
|
|
n.s.
|
|
n.s.
|
*
|
aSSI (Stress Susceptibility Index selon Fisher and
Maurer, 1978) et STI (Stress Tolerance Index, selon Fernandez,
1992). Le tiret corresponds aux génotypes non testés en 2002.
Variabilité des caractères physiologiques
Les discriminations entre variétés permises par les mesures du
contenu relatif en eau (CRE) et l’indice foliaire (LAI), n’ont été
possibles que dans de rares cas notamment en conditions de fort
déficit ou lorsque la variabilité morphologique du matériel comparé
était relativement élevée (cas des lignées BC73 par rapport aux
lignées BC55). Les corrélations établies entre les différentes
séries de mesures de ces paramètres physiologiques (mesurés à
différents stades de déficit) et les rendements finaux sous les
deux conditions (stress et non stress) ont été soit non
significatives soit non stables en fonction des années et de la
série de génotypes considérée (tableau
8). En revanche, les résultats obtenus sur les paramètres
de fluorescence traduisant l’efficience de l’appareil
photosynthétique en termes de photochimie au niveau du photosystème
II (PSII), ont montré une capacité de discrimination entre
génotypes plus élevée (figure 5). Par ailleurs,
des corrélations significatives ont été établies entre les
rendements et certaines mesures de fluorimétrie notamment, le ratio
de la fluorescence variable sur la fluorescence maximale (Fv/Fm) et
l’indice de vitalité (SFI pour Structure-Fonction Index) pour les
deux séries de génotypes et pendant les deux années de test (tableau 8). Ces résultats permettent de
conclure que la tolérance du PSII a un rôle essentiel dans
l’adaptation à la sécheresse de l’arachide. Cependant le sens de la
plupart des liaisons établies a varié selon les années et les
lignées considérées ce qui suggère des interactions entre
caractères constitutifs et adaptatifs et rend difficile les
explications fonctionnelles d’une portée générale.
Tableau 8 Coefficients de corrélations (r) des
régressions entre les caractères physiologiques mesurés et les
rendements en gousses des lignées BC55 et BC73 pour les parcelles
irriguées uniquement, les parcelles stressées uniquement et pour
toutes les parcelles en 2001 A) et 2002 B).
|
A) 2001
|
|
Caractèresa
|
- Corrélation (r)
- Lignées BC55
|
- Corrélation (r)
- Lignées BC73
|
|
Irrigué
|
Stressé
|
Toutes
|
Irrigué
|
Stressé
|
Toutes
|
|
RWC 48 JAS
|
n.s.
|
n.s.
|
n.s.
|
n.s.
|
– 0,54*
|
– 0,49*
|
|
RWC 76 JAS
|
n.s.
|
n.s.
|
n.s.
|
n.s.
|
– 0,58**
|
n.s.
|
|
LAI 48 JAS
|
n.s.
|
n.s.
|
n.s.
|
n.s.
|
– 0,62**
|
n.s.
|
|
Fv/Fm 56 JAS
|
nr
|
nr
|
nr
|
n.s.
|
– 0,59*
|
n.s.
|
|
Fv/Fm 63 JAS
|
nr
|
nr
|
nr
|
0,53*
|
n.s.
|
n.s.
|
|
Fv/Fm 70 JAS
|
nr
|
nr
|
nr
|
n.s.
|
– 0,45*
|
n.s.
|
|
SFI 56 JAS
|
nr
|
nr
|
nr
|
n.s.
|
– 0,66**
|
n.s.
|
|
SFI 63 JAS
|
nr
|
nr
|
nr
|
n.s.
|
– 0,46*
|
n.s.
|
|
SFI 70 JAS
|
nr
|
nr
|
nr
|
n.s.
|
– 0,51*
|
n.s.
|
|
B) 2002
|
|
Caractèresa
|
- Corrélation (r)
- Lignées BC55
|
- Corrélation (r)
- Lignées BC73
|
|
Irrigué
|
Stressé
|
Toutes
|
Irrigué
|
Stressé
|
Toutes
|
|
RWC 48 JAS
|
n.s.
|
– 0,40*
|
n.s.
|
n.s.
|
n.s.
|
n.s.
|
|
RWC 55 JAS
|
n.s.
|
– 0,79
|
n.s.
|
n.s.
|
0,55**
|
0,66
|
|
RWC 69 JAS
|
n.s.
|
– 0,52**
|
– 0.47**
|
n.s.
|
0,65
|
0,80
|
|
RWC 76 JAS
|
n.s.
|
– 0,40*
|
n.s.
|
n.s.
|
0,70
|
0,88
|
|
LAI 55 JAS
|
n.s.
|
n.s.
|
n.s.
|
n.s.
|
0,61
|
0,45*
|
|
LAI 69 JAS
|
n.s.
|
0,37*
|
0,50**
|
n.s.
|
0,69
|
0,62**
|
|
LAI 76 JAS
|
n.s.
|
0,30*
|
0,47**
|
n.s.
|
n.s.
|
0,59**
|
|
Fv/Fm 69 JAS
|
0,50**
|
– 0,55
|
0,37**
|
n.s.
|
n.s.
|
n.s.
|
|
Fv/Fm 76 JAS
|
0,54**
|
n.s.
|
0,52
|
n.s.
|
n.s.
|
n.s.
|
|
SFI 55 JAS
|
0,39*
|
– 0,59
|
0,41
|
n.s.
|
n.s.
|
0,44*
|
|
SFI 69 JAS
|
0,60
|
– 0,66
|
0,55
|
n.s.
|
n.s.
|
0,50*
|
|
SFI 76 JAS
|
0,58
|
– 0,47*
|
0,63
|
n.s.
|
n.s.
|
0,48*
|
anombre de jours après semis (en JAS) pour les mesures
de CRE (Contenu Relatif en Eau) des feuilles, LAI (Leaf Area Index)
et de fluorimétrie (Fv/Fm et SFI). La fluorimétrie n’a pas été
réalisée (nr) en sur les lignées BC55 en 2001.
Conclusion
Ces résultats montrent que l’arachide possède des modes
d’adaptation qui varient en fonction du fond génétique du matériel
testé et de la pression du déficit subit. Les mesures de CRE et de
LAI sont sensibles au déficit hydrique mais ne permettent que très
rarement une discrimination entre des lignées. En revanche, les
nombreuses corrélations significatives obtenues entre les mesures
fluorimétriques et les rendements pour les deux séries de matériels
permettent d’envisager une utilisation de la fluorimétrie en
sélection d’autant plus efficace que la mesure n’est pas
destructive et peut être réalisée sur de grands effectifs.
Cependant les corrélations établies sur les caractères accessibles
via la fluorimétrie, ont changé de sens selon les années et les
génotypes. Il semble donc difficile d’obtenir des critères
physiologiques de sélection simples et généralement valides. Par
conséquent la valeur de ce caractère devra est étudié au « cas
par cas ».
Cette sélection par rétrocroisement pour la réduction du cycle
avec maintien voire l’augmentation du rendement a donc été efficace
alors qu’aucun critère physiologique n’a été utilisé. En outre, le
matériel végétal sélectionné a été utile sur le plan méthodologique
notamment pour établir l’intérêt des indices de réponse et de
certaines mesures physiologiques pour la sélection. Il pourra
également s’avérer intéressant dans le cadre de la recherche de
marqueurs moléculaires. Enfin, ce programme a permis la diffusion
dans le circuit du développement agricole et de la production de
semences de 6 nouveaux cultivars très précoces (80 jours) dont la
production est supérieure ou équivalente à celles des anciens
cultivars 55-437 et 73-30 (variétés parentales de 90 jours).
Expression des gènes (transcrits) en réponse à la contrainte
hydrique
Les trois grands types de mécanismes, esquive, évitement et
tolérance [39] que les plantes mettent en œuvre en réponse à la
contrainte hydrique sont associés à un grand nombre de changements
dans le métabolisme des plantes. Lorsque la contrainte
s’intensifie, les dispositifs périphériques de protection des
cellules ne sont plus efficaces et les mécanismes cellulaires
impliqués dans la tolérance sont mis en place. Les mécanismes de la
tolérance des cellules végétales entraînent alors des modulations
du catabolisme et de l’anabolisme cellulaire induites par plusieurs
cascades de signaux cellulaires et la production de nouvelles
molécules qui modifient ou altèrent le fonctionnement des enzymes
[40]. On considère aujourd’hui que les gènes induits par les
principaux stress abiotiques appartiennent à deux groupes
principaux : ceux qui protègent contre la déshydratation des
cellules et ceux qui interviennent dans la régulation de
l’expression des gènes (transcrits) et de la transduction des
signaux [41]. Parmi les gènes induits par le stress, les plus
étudiées sont les LEA (Late-Embryogenis-Abundant) qui appartiennent
à la catégorie des « déhydrines » appelées ainsi car
elles sont directement activées par le déficit hydrique. Les LEA
sont synthétisées dans les graines en développement quand la
disponibilité en eau diminue notamment chez les plantes très
résistantes et les plantes de résurrection [42]. Les produits des
gènes activés par le stress interviennent dans la régulation de
l’expression de certains gènes (transcrits) et aussi dans la
transduction des signaux de la réponse [43].
Comme la majorité des contraintes abiotiques (à l’exception de
la submersion) aboutissent à stress osmotique, la membrane
cellulaire, par sa fonction de barrière contre un grand nombre de
macromolécules et de molécules à faible poids moléculaire joue un
rôle essentiel dans la tolérance cellulaire [44]. Les légumineuses,
en particulier l’arachide, présentent une variabilité génétique sur
le caractère de la tolérance membranaire évaluée par la méthode des
efflux d’électrolytes [45, 46]. Ce mécanisme est apparu très
efficace chez les légumineuses puisqu’il a été mis en relation avec
la performance au champ des génotypes dans plusieurs études sur
différentes plantes [26, 45, 47] et sur l’arachide [45]. Les
travaux réalisés en collaboration avec le laboratoire
d’écophysiologie moléculaire (LEPM) de l’université Paris 12 ont
pour but de caractériser les gènes impliqués dans les processus de
tolérance des plantes aux contraintes environnementales grâce à des
méthodes basées sur la génomique fonctionnelle. Le schéma
expérimental mettant en œuvre un gradient de stress a permis de
montrer que les membranes cellulaires sont les cibles privilégiées
de la contrainte hydrique [46, 47]. Plusieurs enzymes participant
au catabolisme cellulaire ont été caractérisées sur ces espèces
[48]. Les gènes correspondants ont été clonés et leur expression
analysée. Ces gènes codent des acylhydrolases comme la
phospholipase D [49] et des endoprotéases comme la protéinase à
acide aspartique [50].
Objectif
L’objectif du travail conduit était de déterminer l’expression des
transcrits de trois gènes sous l’action d’une contrainte hydrique
croissante appliquée à des plantes d’arachides placées en
conditions de déshydratation progressive dans un phytotron.
Matériel et méthodes
Ces profils d’expression ont été réalisés pour des gènes codant
pour une phospholipase D, une protéase et une LEA. Une méthode
utilisant la Reverse Transcriptase Chain Reaction (RT-PCR) semi
quantitative a été utilisée sur chacun des trois cvs d’arachide.
Elle a permis d’établir une quantification relative des taux de
transcrits correspondant à ces gènes, au cours de trois stades de
déshydratation des plantes (S1 à S3) et après leur réhydratation
(R), chaque phase étant précisée par la valeur du potentiel
hydrique foliaire (ψfol).
Matériel végétal
Les réponses moléculaires à un déficit croissant ont été comparées
pour trois cultivars (cvs) d’arachide de référence, Fleur 11,
57-422 et 73-30. Ces cvs ont été caractérisés auparavant au plan
agronomique et physiologique [45] :
- – le cv. Fleur 11 est une Spanish de 90 jours,
productive en condition de stress hydrique et aussi en conditions
favorables et possédant une tolérance membranaire
élevée ;
- – le cv. 73-30 est une Spanish de 90 jours, moins
productive que Fleur 11, quelle que soit l’alimentation hydrique et
dont la résistance membranaire est faible ;
- – le cv. 57-422 est une Virginia de 105 jours
possédant certains caractères physiologiques favorables à la
résistance à la sécheresse dont une bonne tolérance membranaire
mais ayant un cycle trop long pour une bonne adaptation
agronomique.
Système expérimental
La sécheresse a été induite par suspension totale d’arrosage après
21 jours de croissance des plantes en conditions d’irrigation
optimales. Les prélèvements ont été réalisés sur des feuilles bien
développées à différents stades d’hydratation contrôlés par la
mesure du potentiel hydrique foliaire (ψfol). Les ψfol ont été
mesurés à la presse à membrane (Marsh Instrument Compagny) :
Les niveaux de déficits hydrique étudiés ont été les
suivants : ψfol = – 0,25 ± 0,05 MPa (Témoin), ψfol =
– 1,5 ± 0,05 MPa (S1), ψfol = – 2,5 ± 0,05 MPa (S2), ψfol
= – 3,5 ± 0,05 MPa (S3). Le niveau réhydraté (R) a été réalisé
avec des plantes S3 ré arrosées et récoltées quand le potentiel
hydrique a atteint – 0,25 ± 0,05 MPa. Les échantillons
foliaires ont été plongés dans l’azote liquide et conservés à
– 80 °C jusqu’à utilisation.
Quantification des transcrits
Les ARN totaux ont été extraits et purifiés sur 250 mg de
tissus foliaires frais [51] au moyen du kit « Rneasy Midi
kit » (Qiagen). Les ARN ont été visualisés sous UV. Dans une
deuxième phase l’ADN a été amplifié par RT-PCR (Reverse
Transcriptase Polymerase Chain Reaction) avec le kit “One-Step
RT-PCR” (Qiagen). Les fragments d’ADN ont été ensuite séparés par
électrophorèse sur gel d’agarose, colorés au BET et visualisés sous
UV. Ensuite les bandes amplifiées ont été quantifiées par
densitométrie à l’aide du logiciel « Gene Tools/Gene
Snap » (Syngene) qui permet d’évaluer les intensités relatives
des bandes. Puis les produits de PCR ont été clônés dans le
plasmide « pGEM-T Easy Vector » (A/T system, Promega).
Enfin, les plasmides recombinants ont été séquencés par
EGS-Cybergène (Paris, France) suivant la méthode des
didéoxynucléotides [52, 53]. Les séquences obtenues ont été
analysées in silico (http://www.ncbi.nlm.nih.gov).
Résultats et discussion
Séquences partielles des gènes étudiés
L’utilisation de la RT-PCR sur les différentes amorces exactes (non
dégénérée) étudiées a permis d’obtenir les séquences partielles des
gènes codant pour la phospholipase D (PLD) et la cystéine protéase
à partir de l’ARN total du cv, Fleur 11 au stade S2 qui correspond
à ψfol = – 2,5 ± 0,05 MPa [54].
Cinétiques des transcrits
Les quantités de transcrits pour les différents stades de
déshydratation sont présentées en pourcentage par rapport au niveau
témoin (T). Les analyses en RT-PCR ont montré que le gène de la PLD
était stimulé par la sécheresse sur les trois cultivars (figure 6). Les cvs dont la
tolérance membranaire est forte, Fleur 11 et 57-422, ont présenté
une amplification maximale au stade S2 alors que le plus sensible,
73-30, a atteint le maximum plus rapidement en S1. En S3,
l’expression des transcrits a été très différente selon les
cvs : le niveau des transcrits a décru fortement au stade S3
pour Fleur 11 et 73-30 alors qu’il a continué à augmenter
légèrement pour 57-422. Lors de la réhydratation, les taux de
transcrits a été accrus de près de 20 % pour les trois cvs par
rapport aux plantes témoins.
Le profil d’expression de la cystéine protéase a été
qualitativement semblable pour les trois cvs. Les trois cinétiques
obtenues forment une cloche plus ou moins aplatie selon le cv.
(figure 7). Le
maximum a été atteint en S2 mais le pic d’expression en S2 reste
limité pour les cultivars résistants (Fleur 11 : + 52 %
et 57-422 : + 27 %) alors que l’amplification est doublée
pour le cv. sensible, 73-30. La réhydratation a induit un retour à
l’expression initiale des transcrits dans les conditions des
plantes témoins dans le cas des trois cvs.
Aucun transcrit de LEA n’a été détecté sur les plantes témoins,
c’est pourquoi les résultats sont donnés en unités arbitraires (UA)
et non en pourcentage des témoins comme dans les cas précédents
(figure 8).
L’expression de la LEA étudiée a été induite par le déficit
hydrique dès le stade S1 pour les trois cultivars. L’accumulation
des transcrits a eu lieu dès le premier stade de sécheresse, en S1,
et une forte stimulation est observée en S2 et S3 pour les cvs
résistants, Fleur 11 et 57-422. La stimulation des transcrits de
LEA a été plus faible à tous les stades chez le cv. sensible sauf
lors de la réhydratation où un taux de transcrits très élevé a été
observé pour 73-30.
Conclusion
Les cinétiques de transcrits des gènes des deux enzymes
hydrolytiques testées ont été très clairement reliées au déficit
hydrique subit par les plantes. Les résultats obtenus montrent que
les deux gènes sont stimulés par une sécheresse modérée (stade S2)
en particulier chez le cultivar sensible à faible résistance
protoplasmique, 73-30. Lorsque la sécheresse devient plus intense,
l’expression des gènes est plus faible pour ce cv. L’activité des
transcrits de PLD en S1 et S2 semble négativement reliée à la
tolérance membranaire comme de précédents résultats sur haricot et
niébé l’on souligné [49, 50]. Le phénomène d’endurcissement
(capacité de reprise après une phase de stress) est bien traduit
par le pourcentage de transcrits obtenus en phase de réhydratation
pour la PLD sur les 3 cvs. La répression de l’activité
protéolytique de la cystéine protéase sous la contrainte en S1 et
S2 observée chez les cvs tolérants pourrait permettre de différer
les mécanismes de sénescence des tissus.
Les trois cultivars d’arachide qui appartiennent à deux groupes
botaniques différents, Spanish et Virginia, ont été capables de
synthétiser des protéines de type LEA en réponse au stress ce qui
confirme la forte capacité de tolérance à la sécheresse de
l’arachide cultivée. Le profil d’expression du gène de LEA diffère
beaucoup en fonction des cultivars, l’utilisation de ce gène comme
marqueur discriminant les variétés est donc potentiellement
réalisable. Avant ce stade ce marqueur devra être validé sur
l’arachide sur un plus grand nombre de cultivars bien différentiés
en ce que concerne leur réponse agro physiologique à la
sécheresse.
Ces résultats préliminaires, les premiers de type obtenus sur
l’arachide, ont permis une mise en relation des traits relatifs à
la tolérance membranaire des cultivars testés et des cinétiques de
transcrits sur les gènes-cibles observés. La technique de RT-PCR
semi-quantitative permet d’observer des variations de volumes
relatifs de transcrits en fonction des variétés et de la sévérité
du stress et pourrait devenir un outil moléculaire d’aide au
criblage de géniteurs adaptés à la sécheresse pour les programmes
de sélection variétale.
Conclusions et perspectives : vers une stratégie intégrée
de sélection
Bilan des résultats obtenus sur l’arachide
Le principe consistant à sélectionner dès le début du programme de
sélection sur les rendements avec une forte pression de sélection
dans les conditions naturelles de contrainte hydrique au champ, a
été mis en œuvre sur l’arachide. En fin de programme, on a choisi
les lignées dont les rendements en conditions de bonne alimentation
hydrique étaient les moins pénalisés. Cette stratégie a permis de
participer au développement agricole en fournissant des cultivars
plus productifs que les anciens pour les régions ciblées.
L’élargissement de la base génétique du matériel végétal pour
prendre en compte les différentes stratégies d’adaptation de
l’arachide est une voie à privilégier pour le long terme. Il serait
notamment fructueux de poursuivre les croisements entre des
arachides de type Virginia et de type Spanish afin de rassembler
les caractères favorables à la croissance, la production et la
tolérance cellulaire souvent présents dans les Virginia (tardives)
et ceux de l’évitement généralement portés par des Spanish
(précoce).
L’utilisation d’un matériel végétal approprié a permis de
montrer qu’il était difficile d’établir des critères physiologiques
de sélection généralement valides et capables d’améliorer le
rendement quelle que soit l’origine génétique du matériel végétal.
En revanche, le travail réalisé, notamment les programmes de back
cross pour la précocité (lignées quasi-isogéniques), a prouvé
qu’une sélection sur les caractères agronomiques uniquement pouvait
être efficace, L’étude physiologique de ces lignées a permis de
proposer les mesures de la fluorimétrie in situ, notamment l’indice
de vitalité SFI, comme moyen indirect non destructif et rapide
d’évaluer la tolérance au champ.
Nos résultats sur l’arachide montrent qu’une floraison précoce,
une conductance stomatique forte et la tolérance des membranes
cellulaires sont associées à une tolérance de l’appareil
photosynthétique et garantissent un bon rendement dans des
conditions hydriques variées. Il serait utile de confirmer si les
caractères de résistance protoplasmique ex situ sont directement
liés à la fluorescence chlorophyllienne mesurée in situ. Ce
résultat conférerait au caractère du maintien de l’intégrité
membranaire, un statut de critère de sélection majeur chez
l’arachide donc utilisable en biotechnologie, À cet égard, il
semble que, sur cette espèce peu connue sur le plan moléculaire,
l’étude des réponses des transcrits des gènes participant à la
tolérance cellulaire à la sécheresse à la dessiccation fournit des
cinétiques interprétables en fonction de la résistance
protoplasmique des cultivars.
Modèle général : les principes d’une approche
intégrée
Depuis Levitt au début des années 80 [39] en passant par Ludlow et
Muchow [54], puis Turner [26] et [24] une dizaine d’années plus
tard, jusqu’aux recherches très récentes d’une plante modèle pour
la biologie moléculaire [55], les chercheurs ne sont pas parvenus à
mettre au point un système standardisé pour sélectionner des
variétés « résistantes » à la sécheresse. Dans ce
travail, nous avons donc tenté de mettre en pratique l’intégration
pluridisciplinaire que chacun s’accorde aujourd’hui à promouvoir
pour améliorer les rendements des cultures en conditions de
sécheresse. La mise en œuvre de tels programmes a été largement
encouragée par les auteurs les plus qualifiés dans ce domaine [26,
57, 58]. L’abondance des conférences scientifiques internationales
visant cet objectif (Interdrought-I, Montpellier 1995 ; JIRCAS
Symposium, Tsukuba, Japon, 2001 ; Journées scientifiques AUF,
Marrakech, Maroc, 2002 ; Interdrought-II, Rome, 2005) en
témoignent. Des appels d’offres récents (CGIAR/Challenge Programme
« Water and Food » et « Generation », 2004) et
d’autres initiatives en cours notamment dans le sixième
programme-cadre de l’Union Européenne, invitant à fédérer les
efforts montrent que beaucoup reste à faire pour accroître
l’efficacité des recherches.
Le principe à la base du modèle proposé est l’interdépendance
des choix génotypiques et méthodologiques dans la recherche de
critères de sélection utilisables. En effet, si un processus
biologique contribue théoriquement à la production finale, il
serait vain de vouloir établir des corrélations statistiques
directes entre des grandeurs (de la molécule à la plante entière)
de natures différentes [47, 56]. Un moyen efficace d’établir cette
liaison entre disciplines est de choisir les génotypes et des
dispositifs expérimentaux, dès l’origine, avec le souci de
l’application pratique [56]. En corollaire, une connaissance
agronomique approfondie du matériel végétal sera très utile pour
comprendre les mécanismes de la réponse adaptative d’une espèce.
Rappelons que la création rapide de variétés avec des longueurs de
cycle adéquates et de bons rendements dans un environnement ciblé a
été placée au centre des préoccupations scientifiques qui ont guidé
les travaux présentés. Les approfondissements méthodologiques ont
été décalés dans le temps et très ciblés sur des objectifs de
création variétale. Cette recherche sur les méthodes a été réalisée
de façon concomitante à la création d’un nouveau matériel végétal.
Elle a abouti au modèle schématisé dans la figure 9 qui s’articule
autour des principes décrits ci-dessous.
Génotypes de référence
La caractérisation et le choix de génotypes de référence
constituent, selon nous, une des conditions initiales
indispensables à la mise en œuvre d’une stratégie de sélection
basée sur la pluridisciplinarité. Nous avons fait le postulat que
le développement de méthodes et de marqueurs pour l’aide à la
sélection de génotypes physiologiquement adaptés serait d’autant
plus efficace que les matériels végétaux étudiés seraient proches
de la réalité de la sélection sur le terrain et correctement
caractérisés au plan agronomique. Cette caractérisation
phénotypique au champ passe par l’utilisation d’indices de réponse
au stress en termes de rendement. Ces indices sont des
différentiels de rendements calculés à partir des résultats obtenus
avec et sans déficit hydrique. Les dispositifs au champ doivent
donc permettre de réaliser des analyses comparatives intégrant des
conditions de déficit et de non-déficit afin de préciser le choix
des caractères à utiliser, À cet égard, l’indice de Fisher et
Maurer [36] est largement utilisé en écophysiologie, mais, nous
l’avons montré, son emploi favorisera une réduction du rendement
potentiel en conditions favorables.
D’autres raisons justifient l’emploi de génotypes de référence.
La première est que les modèles combinant une simulation du
développement et prenant en compte les interactions génotypes ×
milieu ne sont pas disponibles. Dans le cas particulier de la
contrainte hydrique, les interactions génotype × milieu sont à la
fois à rechercher sur le plan micro-environnemental (il faut qu’un
caractère soit sensible à la sécheresse pour le sélectionner) et à
éviter lorsqu’on veut disposer de nouveaux cultivars à large
adaptabilité. Les génotypes de référence pourront pallier à
l’absence de ces modèles mais aussi alimenter en données ces
modèles dans le futur.
Une autre justification à l’utilisation de tels génotypes tient
à la nature de la pluridisciplinarité, Elle peut être résumée par
la nécessité d’accroître les références communes afin d’augmenter
le taux d’utilisation des résultats acquis par les autres
disciplines par les programmes de sélection.
Variabilité génétique et critères de sélection
La condition sine qua none de la réussite d’un programme de
sélection est relative à l’étude et à la prise en compte de la
variabilité génétique des caractères d’adaptation. Pour les plantes
autogames dont, à l’instar de l’arachide, la sélection n’a pas
favorisé l’enrichissement génétique, il est essentiel de construire
un programme de sélection permettant de disposer d’une réserve de
gènes, potentiellement sélectionnables. C’est ce qui a été fait au
Sénégal grâce à l’obtention d’une population par sélection
récurrente.
La physiologie classique dispose d’un grand nombre de caractères
« potentiels » à proposer aux améliorateurs. Il en est
(ou en sera) de même avec les caractères moléculaires. En pratique,
le choix d’un caractère par le sélectionneur résulte toujours d’un
compromis entre le nombre de génotypes à comparer et le temps que
prend la mesure : s’il y a beaucoup de génotypes les critères
de sélection devront nécessairement être faciles à mesurer et si
les génotypes sont en faible nombre, on pourra introduire d’autres
critères. Au début d’un programme de sélection la variabilité est,
en général, relativement large et les génotypes à comparer, très
nombreux. De grandes parcelles d’évaluation agronomique en champ
dans un milieu contraignant et représentatif seront alors
nécessaires. Du fait des contraintes en disponibilité en semences
en début de sélection, cette variabilité peut être observée dans
une condition unique d’alimentation hydrique si celle-ci est
représentative de l’environnement ciblé. Des essais au champ de ce
type permettront de réduire le nombre de génotypes et de choisir
(ou de créer) des séries de référence. Il est très probable que des
critères physiologiques de sélection corrélés avec le rendement et
généralement valides sur tout type de matériel au sein d’une espèce
quelle que soit son origine génétique, n’existent pas comme nous
l’avons montré sur l’arachide (chapitre 2). On ne pourra donc
prendre en compte un critère physiologique que si sa
« valeur » en sélection a été vérifiée auparavant dans
des séries de référence réduites (lignées de même précocité ou
isogéniques par exemple), représentatives du matériel à améliorer.
Il faudra également déterminer la période où ces mesures sont les
plus discriminantes à l’intérieur de la gamme de précocité
recherchée.
Liaisons entre caractères et rendement
La production au champ est généralement le critère majeur des
sélectionneurs quel que soit le type de contrainte. Pour être
utilisables en sélection, les marqueurs physiologiques ou
moléculaires de la résistance doivent être reliés à la production
dans l’environnement ciblé. Le fait que les sélections pour le seul
rendement en conditions de déficit hydrique aient montré leurs
limites a été affirmé maintes fois, souvent pour des raisons
théoriques, mais rarement démontré. En effet, on conçoit bien que
le rendement soit peu héritable et que certains caractères
constitutifs le soient davantage. Cependant pour démontrer de façon
incontestable que les sélections directes pour le rendement en
conditions de sécheresse sont peu efficaces, il faudrait pouvoir
les comparer avec celles qui ont été réalisées en utilisant
d’autres critères. Or des études comparant des génotypes créés avec
l’aide de mesures physiologiques et des génotypes créés
« classiquement » n’ont pas, à notre connaissance, été
publiées probablement faute d’applications pratiques disponibles.
Nos résultats ainsi que d’autres sélections réalisées sur de
nombreuses espèces, ont montré que les sélections directes pour le
rendement étaient au contraire de bonne qualité.
Si des corrélations stables sont établies entre certains
caractères mesurés sans stress hydrique et les rendements obtenus
sous contrainte hydrique, il est probable que l’on ait à faire à
des caractères constitutifs. Ces derniers sont très utiles car ils
sont facilement détectables quelle que soit la pression de la
sélection. Cependant il faudra se garder de considérer ce type de
caractère comme universel du fait des nombreuses interactions
possibles avec des caractères adaptatifs, lesquels varient selon le
fond génétique du matériel. L’arachide a fourni l’exemple de
relations fortes mais de sens variables entre rendement et
paramètres de fluorescence. Ces dispositifs en double condition
environnementale, plus exigeants en matériel végétal, ne pourront
être mis en place que dans des séries de références réduites alors
que de larges séries pourront faire l’objet d’évaluations
agronomiques dans une condition unique de stress.
Dispositifs en milieu contrôlé
La réduction de la variance environnementale au champ par des
dispositifs appropriés est nécessaire pour évaluer le rendement et
ses composantes mais aussi les autres caractères adaptatifs. La
mise au point des dispositifs en milieu contrôlé en serre voire en
phytotrons doit donc être développée parallèlement aux tests du
matériel génétique au champ. Les conditions d’application de la
contrainte hydrique conditionnent très souvent les réponses
physiologiques. On devra donc définir les conditions expérimentales
qui permettent de mettre en évidence un caractère sur des lignées
comparables avec le souci de trouver des critères de sélection
correspondant à des variations physiologiques robustes,
c’est-à-dire reproductibles et détectables à la fois en milieu
contrôlé et au champ. Le système expérimental capable de les mettre
en évidence devra être le plus simple possible afin de pouvoir
« cribler » un grand nombre de génotypes.
Marqueurs moléculaires
L’intégration des connaissances à différents niveaux d’organisation
du végétal, notamment le passage « du gène à la plante »,
présente des difficultés encore largement sous-estimées surtout en
ce qui concerne des caractères complexes comme la
« résistance » à la sécheresse [56]. Ces difficultés sont
accrues par l’hyperspécialisation de la recherche et le fait que
les analyses moléculaires sont en général réalisées ex situ. Il
n’est pas raisonnable de penser que la modification d’un seul gène
suffira à conférer aux plantes la propriété d’être
« résistantes » à la sécheresse [58], ce serait nier les
acquis de la physiologie végétale depuis quarante ans [59].
Cependant il devrait être possible d’atteindre cet objectif à
condition de disposer d’un critère de sélection physiologique
incontestable permettant de cibler les gènes de réponse majeurs.
Il est important que le système expérimental utilisé en
génomique fonctionnelle soit étroitement connecté aux études
physiologiques et agronomiques afin d’interpréter les réponses des
gènes transcrits et de valider ces gènes en tant que marqueur de
résistance ou de sensibilité. Cette recommandation semble évidente
mais sa mise en œuvre pose de nombreux problèmes de
représentativité pour le transfert des connaissances. Un travail à
l’échelle moléculaire nécessite des systèmes expérimentaux très
standardisés et répétables alors qu’une plante en champ dispose de
toute une série de « stratégies » lui permettant
d’exprimer sa plasticité laquelle est un atout pour l’adaptation à
la sécheresse. Nous préconisons donc une approche progressive et
ciblée sur un caractère relativement simple et identifié comme
important. Les changements moléculaires pourront alors être
discutés sur la base d’un comportement de la plante en milieu
contrôlé lequel est lui-même interprété en fonction de données de
champs.
Pour conclure, le modèle proposé dans le cadre de ce travail
(figure 9) doit
être considéré comme évolutif, à l’instar de toute proposition
scientifique, mais aussi par définition. Dans le domaine complexe
de la sécheresse, une approche de ce type, capable s’enrichir de
résultats expérimentaux tirés de disciplines connexes, est
indispensable. L’expérience montre, en effet, que dans le champ
d’étude de l’adaptation à la sécheresse, la nature du végétal (ses
gènes), son histoire (cycles de sécheresse et de réhydratation) et
la pression exercée par son environnement conditionnent son
phénotype. On doit, par conséquent, interpréter les réponses du
matériel végétal au champ en serre ou sur le plan moléculaire en
tentant de prendre en compte l’effet de ces trois facteurs.
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