N° 1. Septembre 2012
L’agroécologie pour tous
Presse, Posters et Publications
Réalisé par Dominique Aouchiche, Sylvie Belo...
(suite)
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Ambrosia 2012
Le colloque Ambrosia 2012 s’est tenu à Lyon les 29 et
30mars2012(http://www.inra.fr/toute_l_actu/m...
1er
cru - Journal d’information du Centre INRA de Dijon
Responsable de la publication : Patrick Etiévant
Comité de rédacti...
Les OGM ont perdu la guerre
contre les mauvaises herbes
Par Yves Miserey. Le Figaro. 25/05/2012
Les agriculteurs américain...
Pour faire face à la situation, les industriels projettent d'associer d'autres herbicides, ce qui accroîtra la pollution,
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CIRAD, UR SIA, F-34398 Montpellier cedex 5, France, 2
NAFRI, NCAC, PO Box 7170, Vientiane, Lao PDR
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Un code-barre pour les champignons
La détermination d'un gène-type pour tous les champignons va faciliter les analyses
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Info Bourgogne - RECHERCHE
Publié le 14/07/2012 | 16:32
Dijon : une serre robotisée pour l'INRA
Par L.G.
Le système permet...
Prédire l’occurrence des espèces adventices :
quelles échelles de temps et d’espace ?
Audrey ALIGNIER*, Benoît RICCI & San...
STRATÉGIE D’ÉCHANTILLONNAGE DE LA FLORE
DES BORDURES HERBACÉES DES PARCELLES CULTIVÉES
A.COFFIN, S.GABA et B.CHAUVEL
UMR13...
Changing agricultural practices modifies
the species and trait composition of the weed flora.
A simulation study with a cr...
Taxonomic and Functional Characterization of Microbial Communities
in Technosols Constructed for Reclamation of a Contamin...
The success of Agronomy for Sustainable Development:
from IF 0.566 rank 29/53 to IF 2.9 rank 4/75
8-10 June 2012, Tallinn ...
Materials and methods
1- Watershed sampling
14 sites along a 40 km transect were sampled (Figure 1). Sites were
designated...
Koegel S¹ Arnoud C² Boller T¹ Wipf D² Wiemken A¹ Courty PE¹
Expression of Sorghum bicolor 
ammonium transporters upon colo...
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A G R I C U L T U R E
E N V I R O N N E M E N T
"2000-2009 Publication metrics reveal world trends...
Vers une optimisation de la procédure d’extraction d’ADN des sols pour
caractériser la diversité microbienne tellurique pa...
Experimental procedures
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Communiqués de presse, poster, liste des publications. Cellule d'ingénierie des connaissances et d'assistance à la publication scientifique (CICAP). Unité mixte de recherche 1347 Agroécologie, INRA, Dijon, France.

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L'agroécologie pour tous - N° 1 - Sept. 2012

  1. 1. N° 1. Septembre 2012 L’agroécologie pour tous Presse, Posters et Publications Réalisé par Dominique Aouchiche, Sylvie Belotti, Dominique Millot et Eric Lichtfouse Cellule d’ingénierie des connaissances et d’assistance à la publication (CICAP) UMR1347 Agroécologie E-mail : cicap@dijon.inra.fr Publications de l’UMR : http://www6.dijon.inra.fr/umragroecologie/Publications Intranet : https://intranet6.dijon.inra.fr/umragroecologie/Cellules/Ingenierie-des-Connaissances-et-Assistance-a- la-Publication-CICAP
  2. 2. (suite) 2 Ambrosia 2012 Le colloque Ambrosia 2012 s’est tenu à Lyon les 29 et 30mars2012(http://www.inra.fr/toute_l_actu/manifes- tations_et_colloques/mars_avril_2012/ambrosia_2012). Organiséparl’observatoiredel’ambroisieetlaDirection Générale de la santé, ce colloque avait pour objectif de sensibiliser l’ensemble des acteurs concernés par la lutte contre l’ambroisie et de favoriser la coordina- tion des actions de prévention et de lutte, tant aux niveaux international, européen que national et local. Par rapport au premier colloque organisé à Aix-les- Bains en 2008, l’accent a été mis sur les témoi- gnages de gestionnaires d’autres pays impactés. Des présentations de travaux réalisés en Allemagne, en Autriche,auCanada,enHongrie,enItalie,enSerbieeten Suisseontpermisaux200personnesprésentesdeprendre lamesuredesactionsréaliséesdanscesdifférentspays. Il en est ressorti que les efforts réalisés en France depuis plusieurs années sont nombreux : dans les départementslesplustouchés,lesactionssemultiplient. Mais il semble que l’impact sanitaire soit de plus en plus important dans le couloir Rhodanien. En termes de coûts, pour la seule région Rhône-Alpes, ce sont 14 à 20 millions d’euros qui ont été remboursés en 2011. Aussi, la mise en place d’actions préventives semble indispensable à une gestion intégrée de l’ambroisie, préventionquel’observatoiredel’ambroisiemetenplace actuellement en Côte d’Or. De même, une réglemen- tation, au niveau européen ou national constituerait le supportattenduparuncertainnombredegestionnaires. Les résumés du colloque seront disponibles sur le site ambrosie.info Bruno Chauvel et Quentin Martinez Autre manifestation, prévue le 26 juin, un moment d’échanges et de communication autour de l’essai système « longue durée » au Domaine d’Epoisse, avec la venue de Marion Guillou. L’objectif de ce grand projet est de tester de nouveaux modèles de production végétale, dans le cadre de l’agriculture durable (protection intégrée). Le mouvement se poursuivra ensuite avec d’autres colloques scientifiques, avec une participation aux évè- nements traditionnels liés à la « Culture scientifique ». Enfin, très prochainement, le 15 mai aura lieu une conférence sur la thématique "changements climatiques et impacts sur les agrosystèmes et l’environnement", avec pour objectif un éclairage pertinent et appliqué sur cette problématique qui nous touche tous. Nous comptons sur votre participation. Je tiens à remercier les différents acteurs, organisateurs de toutes ces manifestations, qui sont des moments d’échange et de communication privilégiés, que ce soit en interne comme en externe, et indispensables pour la vie commune, la dynamique scientifique et la visibilité du Centre à l’extérieur. A vos agendas ! Patrick Etiévant, Président du Centre INRA de Dijon
  3. 3. 1er cru - Journal d’information du Centre INRA de Dijon Responsable de la publication : Patrick Etiévant Comité de rédaction : Marie-Reine Allard, Alexandre Benani, Sylvie Courtois, Martine Genty, Alain Hartmann, Sandrine Petit, Séverine Siblot, Gérard Simonin ( Rédacteur en chef). INRA Dijon 17 rue Sully BP 86510 21065 Dijon cedex www.dijon.inra.fr Le projet PeaMUST AdaptationMulti-STressetRégulations biologiques pour l’amélioration du rendement et de la stabilité du pois protéagineux. Ce projet est porté par l’UMR AgroEcologie, pole Génétique et Ecophysiologie. L’objectif du projet PeaMUST est de développer de nouvellesvariétésdepoisetd’optimiserleursinterac- tions avec les microorganismes symbiotiques du sol pour stabiliser le rendement et la qualité des graines depois,danslecontexteduchangementclimatiqueet delaréductiondel’utilisationdespesticides.Différents stresssontresponsablesdel’instabilitédurendement du pois : les maladies majeures, le gel, la sécheresse et les fortes températures au moment de la floraison et du remplissage des grains, ou encore les attaques d’insectes.PeaMUSTmettraàprofitlestechnologies de séquençage, génotypage et phénotypage à haut débit pour aborder le défi de l’augmentation de la tolérance aux stress multiples. Le projet apporte des solutions innovantes, notam- ment en matière de sélection génomique et fournira de nouveaux outils et des résultats novateurs : le clonage de gènes de résistance, une meilleure compréhension de l’impact sur la tolérance aux stress, des interactions entre l’architecture de la plante et ses organismes symbiotiques, et l’iden- tificationdesrégionsdugénomeimpliquéesdans la stabilité du rendement. L’augmentationdessurfacesenpoisprotéagineux en France permettrait de réduire la dépendance parrapportauximportationsdetourteauxdesoja et à l’utilisation des engrais azotés. La diversité dans les rotations améliorera la structure et la fertilisation des sols ainsi que la biodiversité. Au niveau économique, la marge brute devrait augmenter sur ces cultures. Ce projet s’inscrit dans les thématiques du Grou- pement d’Intérêt Scientifique Biotechnologies Vertes et dans les thèmes retenus pour la coopé- ration franco-allemande en matière de biotech- nologies vertes et blanches. Le consortium inclut de nombreux semenciers, ce qui permettra une traductionrapidedesconnaissancesgénomiques acquisesenapplicationsutilesauxsélectionneurs de pois, avec la création de variétés améliorées. Régions impliquées : Bourgogne, Île-de-France, Midi-Pyrénées, Languedoc-Roussillon, Bretagne, Rhône-Alpes, Pays de la Loire, Nord- Pas-de-Calais, Auvergne, Picardie Contact : Judith Burstin, UMR Agroécologie, (coordinatrice du projet)
  4. 4. Les OGM ont perdu la guerre contre les mauvaises herbes Par Yves Miserey. Le Figaro. 25/05/2012 Les agriculteurs américains ont l'impression d'avoir été floués par les semenciers qui leur avaient dit qu'avec les OGM résistants aux herbicides ils n'auraient plus jamais de problèmes avec les mauvaises herbes. Aux États- Unis, des millions d'hectares sont infestés par des plantes sauvages résistantes au Roundup, l'herbicide produit par Monsanto. L'Académie américaine des sciences organisait le 10 mai un sommet sur les plantes génétiquement modifiées résistantes aux herbicides. Une réunion de crise. Les agriculteurs américains ont l'impression d'avoir été floués par les semenciers qui leur avaient dit qu'avec les OGM résistants aux herbicides ils n'auraient plus jamais de problèmes avec les mauvaises herbes. Il leur suffisait de pulvériser du glyphosate - une molécule créée par Monsanto aujourd'hui dans le domaine public - pour être tranquilles. Un seul passage était nécessaire pour tout détruire sauf les cultures dotées d'un gène de résistance. Les agriculteurs ont bénéficié de ce système au début: les rendements étaient meilleurs, le temps de travail et les coûts réduits. Aujourd'hui, ils déchantent. Crédits photo : DERRICK CEYRAC/AFP Les mauvaises herbes deviennent résistantes elles aussi au Roundup, elles se multiplient très vite et envahissent les champs de soja, de maïs, de coton et de colza. Près de 8 millions d'hectares sont d'ores et déjà infestés. «Avec les herbicides, il se passe la même chose qu'avec les antibiotiques. À les utiliser trop souvent et systématiquement, ils perdent leur efficacité car les plantes développent des résistances», explique Xavier Reboud, de l'Inra de Dijon. La crise actuelle ne le surprend pas ; il l'attendait même plus tôt. Les OGM ont fait exploser la consommation de glyphosate: elle est passée dans les champs de maïs de 1,8 million de tonnes en 2000 à 30 millions de tonnes l'an dernier. Chaque année, de nouvelles plantes sauvages développent des résistances. Leurs mécanismes de défense sont efficaces et, une fois sélectionnés, ils sont transmis à leur nombreuse descendance. L'organisation internationale chargée de leur contrôle (ISHRW) a déjà recensé 23 espèces sauvages résistantes. «Mais ce chiffre sous-estime le problème car il ne prend en compte que les plantes résistantes à une dose quatre fois supérieure à celle couramment appliquée, explique Bill Freese, du Centre américain de sécurité alimentaire, dans une interview à la revue The Scientist. Quantité d'autres mauvaises herbes tolèrent des doses plus basses de glyphosate et ce sont elles qui ont un gros impact dans les cultures.» Il y en aurait en fait plus de 380, selon Harold Coble, du ministère américain de l'Agriculture. En Alabama, l'amarante de Palmer, une grande plante buissonnante qui pousse très vite et produit des millions de graines minuscules, infeste 80 % des champs de coton OGM et 61 % des champs de soja OGM. Le préjudice pour les agriculteurs est estimé en tout à 82 millions de dollars. Graves conséquences
  5. 5. Pour faire face à la situation, les industriels projettent d'associer d'autres herbicides, ce qui accroîtra la pollution, et d'ajouter un nouveau gène de résistance dans les plantes cultivées. «Ils abusent les gens en disant que c'est une solution. Les plantes vont devenir résistantes aux deux herbicides», estime Henri Darmency, de l'Inra de Dijon, qui a participé à l'expertise collective sur le sujet publiée par l'Inra en novembre 2011. «Dans les mélanges, les doses sont moins importantes, ce qui accroît les risques de développement de résistance. C'est une fuite en avant», ajoute Xavier Reboud. En attendant, Monsanto offre gratuitement aux agriculteurs un deuxième herbicide. L'utilisation d'un même herbicide sur d'énormes surfaces comme c'est le cas avec le glyphosate aux États-Unis, en Amérique du Sud ou en Australie peut avoir de graves conséquences, comme l'abus des antibiotiques. «La sensibilité des plantes aux herbicides est un bien commun et l'agriculture industrielle est en train de le détruire, estime Xavier Reboud. On va dans le mur.» Des alternatives aux OGM sont d'ores et déjà recherchées. Des moissonneuses-batteuses capables de trier à part les graines des mauvaises herbes et de les broyer sont testées en Australie. La maîtrise des mauvaises herbes demandera sûrement plus de travail. «Les OGM résistants aux herbicides ont apporté tellement de confort aux agriculteurs américains qu'ils ne sont pas prêts à les abandonner», souligne le chercheur.
  6. 6. 1 CIRAD, UR SIA, F-34398 Montpellier cedex 5, France, 2 NAFRI, NCAC, PO Box 7170, Vientiane, Lao PDR 3 INRA, UMR1347 Agroécologie, BP 86510, F-21000 Dijon, France, 4 INRA, Plateforme GenoSol, UMR1347 Agroécologie, BP 86510, F-21000 Dijon, France, 5 PROSA / MAF, PO Box 10118, Vientiane, Lao PDR, 6 AgroSup, UMR1347 Agroécologie, BP 86510, F-21000 Dijon, France, * Correspondant: Lionel Ranjard - E-mail: ranjard@dijon.inra.fr   Le semis direct sous couverture végétale favorise les microbes du sol Pascal Lienhard1,2,3 , Florent Tivet1,2 , André Chabanne1 , Samuel Dequiedt3,4 , Mélanie Lelièvre3,4 , Sengphanh Sayphoummie5 , Bounma Leudphanane5 , Nicolas Chemidlin Prévost-Bouré3,6 , Lucien Séguy1 , Pierre-Alain Maron3,4 et Lionel Ranjard3,4* Les pratiques agricoles modifient les propriétés physiques et chimiques des sols, qui à leur tour peuvent affecter les micro- organismes qui y vivent avec des conséquences sur le fonctionnement biologique et la qualité de ces sols. Nous connaissons cependant peu de choses sur les interactions entre les pratiques agricoles, les propriétés physico-chimiques et les communautés microbiennes des sols. Peu d'études ont notamment été conduites dans les savanes herbacées des zones tropicales, fortement acides et lessivées, alors que ces espaces représentent des réservoirs importants de terres agricoles, aujourd’hui peu mis en valeur, alors qu’ils pourraient répondre, dans de bonnes conditions d’exploitation, au besoin local et régional d’augmentation et de pérennisation de la production agricole. Gauche: Levée de riz semé directement dans un paillage d’éleusine (Eleusine coracana Gaern) et de pois d’Angôle (cajanus cajan), 25 jours après semis. Droite : Levée de riz sur sol labouré, 25 jours après semis. Crédit photos : Lienhard, 2008 Dans cette étude, nous nous sommes intéressés à l’impact de pratiques culturales (avec ou sans labour) sur les propriétés physiques, chimiques et microbiennes des sols d’une savane herbacée acide du nord-est laotien. Une rotation triennale riz/ maïs/ soja a été initiée en 2008, conduite selon 4 modalités culturales : 3 systèmes « zéro-labour » de semis direct sur couverture végétale (SCV) se différenciant par les plantes de couvertures associées avant et avec les cultures principales, et un système conventionnel (CONV) basé sur un labour annuel. L’impact de ces pratiques a été évalué deux ans après la conversion de ces terrains en terre agricole, en référence au pâturage naturel environnant (PAS). Malgré un nombre limité d’années de culture, nos résultats montrent un effet rapide des pratiques sur les caractéristiques des sols : contrairement à CONV, les SCVs améliorent les caractéristiques physico-chimiques des sols (stabilité structurale, matières organiques des sols et capacité d’échange cationique) ainsi que l'abondance microbienne (biomasse totale, densités bactérienne et fongique). Nous avons également observé des différences significatives de structure génétique des communautés bactériennes du sol entre SCVs, CONV, et PAS. De façon intéressante, l'abondance et la diversité bactérienne sont apparues différemment influencées par les changements d'environnement du sol: alors que la densité bactérienne a été affectée par la quantité et la diversité des résidus de récolte restitués au sol, à la teneur en carbone organique du sol et à la somme des bases échangeables du sol, la structure génétique bactérienne de sol a, de son coté, été principalement déterminée par la teneur en aluminium, le pH, la capacité d'échange cationique et le rapport C /N du sol. Cette étude, qui représente l’une des évaluations environnementales de pratiques agricoles les plus complètes en milieu tropical acide, nous amène à recommander les systèmes de semis direct sans labour avec restitutions élevées en résidus de récolte afin d'améliorer les propriétés physiques, chimiques et microbiennes des sols acides tropicaux  et de contribuer ainsi à la durabilité de l'agriculture dans ces écosystèmes.  
  7. 7. Un code-barre pour les champignons La détermination d'un gène-type pour tous les champignons va faciliter les analyses de biodiversité à large échelle. Le 17 avril 2012, est paru dans la revue internationale « Proceedings of the Academy of the Sciences of the USA » (PNAS) au sujet de la détermination d’un gène type pour tous les champignons. Ce travail dirigé par le Dr. Conrad Schoch du National Center for Biotechnology Information (USA) est le fruit du travail d’un consortium de chercheurs mycologistes, le « Fungal Barcoding Consortium » de près de 160 scientifiques de 74 laboratoires (25 pays) différents dont deux laboratoires français : le Muséum National d’Histoire Naturelle à Paris et l’UMR 1347 Agroécologie (INRA/AgroSup/Université de Bourgogne) de Dijon. Ce travail a permis de déterminer un gène type pour l’identification moléculaire standardisée à très large échelle (« barcoding ») des champignons. Des efforts similaires avaient déjà été entrepris pour les animaux et les plantes, pour lesquels on avait choisi d’autres gènes. Le « barcoding » va permettre d’analyser facilement la biodiversité des organismes en déterminant des séquences de l’ADN présentes : on peut imaginer que dans un avenir proche de telles méthodes vont permettre de dénombrer et d’identifier automatiquement l’ensemble des espèces présentes dans un habitat donné. Une telle approche est particulièrement utile pour les champignons, parce qu’ils se développent pour la plus grande partie de leur vie sous forme de filaments microscopiques, cachés dans le sol ou dans d’autres substrats. Les participants de Dijon, le Pr. Dirk Redecker et le Dr. Herbert Stockinger sont des spécialistes d’un groupe de champignons, les Gloméromycètes, qui font des associations bénéfiques avec des plantes, les mycorhizes. Les mycorhizes sont extrêmement importantes pour la croissance des plantes parce qu’elles améliorent la nutrition minérale de leurs plantes-hôtes. La contribution de ces deux chercheurs à lʼétude, a été la production de séquences d’ADN de champignons du groupe des Gloméromycètes ; groupe qui ne comporte que 200 espèces connues et ainsi ne représente qu’une relativement petite partie de la diversité des champignons. Néanmoins, pour les chercheurs dijonnais, il était essentiel de contribuer à cette forte avancée pour la communauté mycologique. Contact: Dirk REDECKER Professeur, Université de Bourgogne UMR 1347 Agroécologie, AgroSup/INRA/uB Pôle Interactions Plantes-Microorganismes - ERL CNRS 6300 BP 86510, 17 rue Sully, 21065 Dijon cedex, France Phone +33 3 80 69 36 42, Fax +33 3 80 69 37 53 Sources: http://www.u-bourgogne.fr/-Publication-de-l-UMR-1347-.html, http://ufr-svte.u- bourgogne.fr/toute-lactualite/actualites-internes/255-publication-dans-pnas-du-pr-dirk-redecker-et- du-dr-herbert-stockinger.html
  8. 8. Info Bourgogne - RECHERCHE Publié le 14/07/2012 | 16:32 Dijon : une serre robotisée pour l'INRA Par L.G. Le système permet de photographier chaque plante pour étudier ses réactions au stress hydrique notamment. France 3 L'institut de recherche agronomique vient d'inaugurer une plateforme de 240 m² à la pointe de la technologie. Le site dijonnais de l'INRA a inauguré le 6 juillet dernier ses nouvelles serres automatisées et robotisées. 1800 plantes y seront étudiées dans le but d'élaborer des semences plus adaptées aux fortes chaleurs ou au manque d'eau. Ce système ultra moderne est baptisé "Plateforme de Phénotypage Haut Débit (PPHD)". Il permet aux chercheurs d'aller plus vite dans l'étude des plantes. Selon l'INRA "la plateforme de phénotypage haut débit est constituée d’un bâtiment, de serres modulables et de chambres climatisées équipées de convoyeurs, de cabines de phénotypage à haut débit contenant robots et caméras. Deux systèmes de phénotypage basé sur l’analyse d’image acquises par des caméras dans différentes longueurs d’ondes, permettent de caractériser par des moyens non destructifs automatisés et sur une base journalière, les unités biologiques, contrastées dans leur taille (de la graine à la plante). Elles sont soit véhiculées automatiquement des serres vers les cabines de phénotypage soit directement phénotypées in situ dans des chambres phytotroniques. Ce dispositif unique permettra l’analyse de la variabilité génétique par grandes séries de génotypes, en fonction de différents scénarios environnementaux modifiant des paramètres comme les teneurs en eau ou les conditions de température". Vidéo • INRA Dijon : des serres automatisées et robotisées. http://bourgogne.france3.fr/info/dijon--une-serre-robotisee-pour-l-inra-74893043.html
  9. 9. Prédire l’occurrence des espèces adventices : quelles échelles de temps et d’espace ? Audrey ALIGNIER*, Benoît RICCI & Sandrine PETIT INRA, UMR 1347 Agroécologie ECOLDUR BP86510 F-21000 Dijon; * audrey.alignier@dijon.inra.fr Les agroécosystèmes sont des systèmes dynamiques où les pratiques culturales se succèdent. Comprendre la distribution spatiale des communautés adventices et les processus écologiques sous-jacents constitue un enjeu pour la gestion intégrée des agroécosystèmes. Les agroécosystèmes se caractérisent par une succession de cultures et de pratiques. Bien qu'étudiée le plus souvent en relation avec la culture présente et à l'échelle de la parcelle, on peut faire l'hypothèse que la composition de la flore dépend aussi des pratiques et/ou du contexte paysager. n-1n-2n-3 Année n Relevé annuel de flore Nord Fénay, sud de Dijon (47°13’N, 5°03’E) - 58 parcelles suivies annuellement - Relevés de flore 2008-2011, quadrats de 40 x 50 m - Description de toutes les bordures - Recensement des pratiques de gestion depuis 2004 Présence/Absence d’une adventice Nb de cult. de printemps de la bordure ? Influence des parcelles voisines ? Succession de cultures Succession de pratiques Quelles échelles d’espace ? Ce travail a reçu le soutien financier du 7e programme cadre de l’Union Européenne (FP7/ 2007-2013) sous l’agrément n°265865. Variables à l’année n Culture Classes de culture Type de culture (hiver ou printemps) Variables cumulées sur plusieurs années + Labour + IFT + Labour cumulé + IFT cumulé + Type de bordures + Labour des parcelles voisines + IFT des parcelles voisines + Labour cumulé + IFT cumulé des parcelles voisines Echellelocale Modèle Modèle Modèle Echellelarge 1 4 3 Sélection du meilleur modèle ( 1 2 3 Une approche par sélection de modèles sur critère d’AIC Prendre en compte des échelles larges pour mieux expliquer l’occurrence des adventices. × : les variables inclues dans le meilleur modèle ; en rouge, les variables significatives au seuil de 5 %. Sélection des 13 espèces adventices les plus fréquentes. Les espèces répondent mieux au cumul des pratiques sur plusieurs années qu’aux pratiques à l’année n. Il faut remonter assez loin dans le temps (au moins 3 ans) pour mieux expliquer l’occurrence des espèces adventices. Quelles échelles de temps ? des pratiques locales? Echellelocale Petite cigüe Mouron des champs Euphorbe fluette Morelle noire Geranium découpé Vulpin des champs Chénopode blanc Coquelicot Gaillet grateron Véronique à feuille de lierre Renouée liseron Cirse des champs Renouée des oiseaux Culture (n = 13) Classes de culture (n = 5) × × Type de culture (hiver/printemps) × × × × Nb de cult. de printemps × (5 ans) × (4 ans) × (3 ans) × (5 ans) × × Labour × Labour cumulé × × × × × × × IFT × IFT cumulé × × (4 ans) × (4 ans) × (3 ans) × Bordure × × × × × × × × × × × Pratiques des parcelles voisines non testé non testé × (5 ans) × (5 ans) Meilleur modèle AIC 242,09 163,61 145,66 111,44 107,40 197,05 223,22 210,78 287,87 225,65 290,04 284,32 222,59 AIC modèle nul 265,10 176,82 176,82 151,96 142,93 218,40 260,70 227,38 308,97 265,10 318,62 295,46 243,83 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 4 4 Les résultats montrent que prendre en compte les pratiques à l’échelle locale permet de mieux expliquer l’occurrence des adventices. A l’échelle locale, le type de culture (considéré ici comme une proxy de la date de semis) est plus informatif que la culture per se. L’Indice de Fréquence de Traitement (IFT) explique plus souvent de manière significative la présence des espèces adventices que le labour. A échelle plus large, prendre en compte le type de bordures (herbacées, boisées) permet de mieux expliquer la présence des espèces (a contrario des pratiques des parcelles voisines). 2Modèle 4 ) par AIC
  10. 10. STRATÉGIE D’ÉCHANTILLONNAGE DE LA FLORE DES BORDURES HERBACÉES DES PARCELLES CULTIVÉES A.COFFIN, S.GABA et B.CHAUVEL UMR1347 Agroécologie 21065 Dijon cedex, France OBJECTIF : Identifier une stratégie d’échantillonnage qui permet un rapport satisfaisant entre qualité des observations/temps d’observation. RESULTATS : Remerciements ANR Systerra ADVHERB et les agriculteurs de Fenay (21) CONTEXTE : 84% des espèces cultivées en Europe et 80% des espèces végétales dans le monde dépendent des insectes pollinisateurs pour leur reproduction alors que le déclin de ceux-ci est avéré. La flore des bordures des champs pourraient jouer le rôle de réservoirs de ressources pour les insectes pollinisateurs. Un pré-requis pour tester cette hypothèse est de caractériser la flore des bordures des champs. Or, peu d’études abordent le sujet de l’échantillonnage sur un linéaire. -Richesse spécifique (RS) augmente avec le nombre de quadrats. -Médianes identiques entre 4 et 5 MAIS nombre moyen d’espèces plus important avec 5 quadrats. mean 4 quadrats= 3.915 p-value<0.0001 mean 5 quadrats=4.539 Test de combinaisons - 4 combinaisons testées et comparées : 3 quadrats sur 25m 3 quadrats sur 50m 4 quadrats sur 50m 5 quadrats sur 50m - Pas de différence significative entre la richesse spécifique des combinaisons 1 et 2. p-value=0.1571 a a MATÉRIEL ET MÉTHODES : Différentes stratégies sur un linéaire ont été comparées sur un dispositif de 26 parcelles de la zone d’étude de Fénay (21). - Échantillonnage sur 50m de chaque côté d’un point GPS - 5 quadrats de 0,2m*0,5m (Q1 à Q5) - 2 distances linéaires d’échantillonnage (25 et 50 m) -Comptage du nombre de fleurs par espèce dans chaque quadrat - Statistiques avec : 4ème Journées Francophones des Sciences de la conservation 2-4 mai 2012 - Dijon Données relevés Données BootstrapDonnées Bootstrap Données BootstrapDonnées Bootstrap Richesse Spécifique /nb quadrats Richesse Spécifique /combinaisons Test de Wilcoxon entre chaque nombre de quadrats Test de Wilcoxon entre chaque combinaisons CONCLUSIONS et PERSPECTIVES : (1) La Richesse Spécifique augmente avec le nombre de quadrats; (2) La Richesse Spécifique pour 3 quadrats ne dépend pas leur position (RS sur 50m = RS sur 25m). Perspectives : Déterminer le nombre optimal de quadrats pour atteindre une RS maximale. Richesse spécifique/combinaisons Richesse spécifique/nb de quadrats b c
  11. 11. Changing agricultural practices modifies the species and trait composition of the weed flora. A simulation study with a cropping system model N. COLBACH, S. GRANGER, S.H.M. GUYOT, D. MÉZIÈRE, H. DARMENCY INRA, UMR1347 Agroécologie, F-21000 Dijon, France (Nathalie.Colbach@dijon.inra.fr) AgroSup Dijon, UMR1347 Agroécologie, F-21000 Dijon, France (Colbach et al. 2010, Gardarin et al. 2012, Munier-Jolain et al.) Figure 1. Weed flora simulated with FLORSYS for Aquitaine (control = maize monoculture with annual mouldboard ploughing). Maximum weed density in crops averaged over 27 years and 10 weather repetitions. Total weed density Alopecurus myosuroides Avena fatura Capsella bursa-pastoris Galium aparine Geranium dissectum Stellaria media Veronica hederiifolia Total weed density (plants/m²) Percentage of each species Control (maize with plough) No plough 1 + early sowing 2 + different herbicides Winter wheat in rotation 8 + no plough 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 No till 4 + glyphosate 5 + early sowing Catch crop PracticesfrequentwithGMHTcrops Cropping systems where density was analysed Effect of seed traits on weed density Coat thickness Weight Shape index# Lipid content Area Control scenarios Burgundy OWB * 1 P/3 $ 0.0517 -0.219 -6.13 0.50 Poitou-Ch. OWsW 3 P/4 0.0495 0.220 3.38 -2.84 -0.506 Aquitaine m 1 P/1 -0.0382 0.363 8.05 -0.284 Prospective scenarios averaged over the 3 regions No plough 1.77 Less tillage 0.0209 -0.149 -7.70 0.306 No till 0.0313 -0.338 -6.85 1.81 0.491 Glyphosate Modified herbicides 1.33 -0.023 Early sowing -0.0082 2.19 Catch crop 0.0547 -0.349 -9.11 1.45 0.209 Shorter rotation -0.023 Longer rotation 0.0056 -0.0612 Table 1. Results of linear regression analysing weed density in crops over 27 years and 10 weather repetitions. The higher a regression parameter, the more the species trait increases weed density # The higher this index, the more seeds are elongated and/or flattened. * O=oilseed rape, W=wheat, B=barley, s=sunflower, m=maize. $ Ploughing frequency, i.e. number of ploughing operations per number of years Introduction. Cropping systems change to adapt to socioeconomic and environmental constraints (e.g. simplified tillage) and to profit from technological innovations (e.g. genetically-modified crops). These changes can result in unexpected side-effects which are difficult to determine, ex ante, in fields. Aim. The generic FLORSYS model was designed for that purpose (Colbach et al., 2010; Gardarin et al., 2012; Munier-Jolain et al.) and will be used to assess the effects of management scenarios on weeds. Model structure. Life-cycle processes in FLORSYS are related to species seed traits and depend on input variables. Input variables FLORSYS: a model of cropping system effects on weed dynamics Examples of trait effects Life cycle Traits process Coat thickness Weight Shape index Lipid content Area Seed mortality - Seed dormancy + + - Germination earliness - + + Germination speed + Germination depth + Pre-emergence mortality - Result 1. Weed density and species composition simulated with FLORSYS depend on initial cropping system and on the tested prospective changes Result 2. Cropping systems select different traits, and this selection is related to life-cycle processes Literature - Colbach N, Gardarin A, Munier-Jolain NM (2010) In: Proc 15th Int EWRS Symposium Kaposvár, Hungary, 12-15 July 2010 - Gardarin A, Dürr C, Colbach N (2012) Ecol Modelling, in press - Munier-Jolain NM, Guyot SHM, Colbach N (submitted) Ecol Modeling Perspectives. FLORSYS will be upgraded with additional species and linked to other models (e.g. crop pathogen) and indicators (e.g. trophic ressource) for a multicritera evaluation of cropping systems. The present methodology is currently being adapted to evaluate the impact on biodiversity of crop management practices accompanying GM varieties in the EU project AMIGA (Assessing and Monitoring Impacts of Genetically modified plants on Agro- ecosystems). Acknowledgments ANR -07-POGM-003-01 VIGIWEED, ANR -08-SYSTERRA-02 ADVHERB, EC-funded FP7-KBBE-2011-5-CP-CSA AMIGA ANNUAL LIFE- CYCLE Cropping system Pedo-climate Initial weed seed bank community
  12. 12. Taxonomic and Functional Characterization of Microbial Communities in Technosols Constructed for Reclamation of a Contaminated Industrial Wasteland Farhan Hafeez1, Fabrice Martin-Laurent1, Jérémie Béguet1, David Bru1, Jérôme Cortet2, Christophe Schwartz2, Jean-Louis Morel2 and Laurent Philippot1 Introduction Soil is a non-renewable resource that carries out essential functions for terrestrial ecosystem services such as plant production, nutrient cycling and filtering1,2. However, soil is under increasing pressure from human activities and soil contamination has become a major issue. The construction of Technosols is an emergent technology based on the assemblage of technogenic materials for ecological reclamation of polluted land and waste recycling3. Although this technology is in expansion, knowledge about the microbial communities in Technosols is limited, despite their central role in ecosystem functioning. (i) to examine structure and the diversity of the bacterial community in two types of Technosols constructed on industrial wasteland that had previously been contaminated by both PAHs and metals (ii) to quantify the abundance of microbial communities involved in the nitrogen cycling processes, nitrification and denitrification Nitrification NO2 - NO N2O N2NO3 - nosZ Denitrification NH4 + NO2 - NO3 - amoA The study was carried out on a 1 ha experimental site built in 2007 on industrial wasteland in Homécourt, France (Fig. 1). References Acknowledgements: The PhD work was funded by HEC (Pakistan) and Doctoral School of the University of Burgundy (France). This work was part of the ‘Biotechnosol program’ carried out as part of the Gessol program, funded by the French Ministry of Ecology, Sustainable development and Land management in cooperation with the ADEME. We should also like to thank the Valterra Company as well as the GISFI for soil construction and technical assistance. 1INRA, UMR 1347 AgroEcologie , F-21065 Dijon cedex; France, 2Nancy-Université,Laboratoire Sols et Environnement, UMR INRA/INPL 1120, BP 172, F-54505 Vandœuvre-lès-Nancy cedex; France Technosol Samples DNA extraction Real time-PCR Amplification Clone-library analysis (Sequencing) Fig. 3. Bacterial community composition analysis by construction of 16S rRNA clone libraries from three different plots based on 2009 A-RISA fingerprinting (plots 14, 18, 21 for T1 and plots 3, 7, 16 for T2) Fig. 2. Principal component analysis of the A-RISA profiles of the total bacterial community structure from the 24 plots from the two types of Technosols (T1 and T2) for 2008 (a) and 2009 (b). 10.7% 21.8% 20 16 15 23 22 21 17 24 18 5 6 12 4 7 13 10 2 3 1 8 11 19 14 9 T1 T2 10.9% 56.6% 19 11 7 5 6 1 2 2022 15 16 17 12 9 21 13 18 4 10 8 3 23 14 24 T1 T2 a) b) Fig. 1. Technosols construction 1. Nannipieri P et al. 2003. Eur. J. Soil Sci. 54:655-670 2. Heijden MGAvd 2008. Ecol. Lett. 11:296-310. 3. Sere et al. 2008. J. Soils Sediments 8 (2) 130-136. Fingerprint analysis (ARISA; PCA) Conclusions This study indicates that the two types of constructed Technosols can host diverse and abundant microorganimss and that they have the potential to perform important soil ecosystem functions, such as N-cycling. 16S rRNA sequencing showed that Proteobacteria was the main phylum in the Technosols (50-80%). The other significant phyla identified were Bacteroidetes, Firmicutes, Choloroflexi and Actinobacteria. (Fig. 3). At the phyla and class levels, the composition and the diversity of the microbial community in constructed Technosols were very similar to ‘natural’ soils. Principal component analysis (PCA) of the A-RISA fingerprints revealed that differences in the genetic structure of the microbial community were greater between plots than between the two types of constructed Technosols (Fig. 2). This high spatial variability, which was likely due to heterogeneous nature of the Technosols, decreased with time suggesting early pedogenic evolution of recently constructed Technosols leading to homogenization of the microbial habitat. Real time PCR quantifications revealed that both the total bacteria and microbial guilds involved in N-cycling were abundant (Fig. 4) and in the same ranges as those observed in other soil systems. However, we did not detect any crenarchaeal ammonia-oxidizers and indicating that in contrast to most ‘natural’ soils, bacteria and not crenarchaea were the numerically dominant ammonia-oxidizers in the two types of Technosols. The objectives of this study were Fig. 4. Abundance of amoA (bacteria) ammonia oxidizers and nosZ denitrifiers quantified in Technosols (T1 and T2) in 2008 ( black bars) and 2009 ( grey bars), by qPCR assays. Bars indicate gene copy numbers expressed per ng extracted DNA. For the same year, identical letters above the bars (mean standard deviation, n=3) indicate that plots are not significantly different amoAcopynumberperngDNA 1 5 13 19 21 23 4 2 7 12 9 18 20 22 3 24 6 11 T1 T2 c abc abc ab a ab ab abc a a ab abc abc abc abc abc bc abc abc ab abc ab abc ab abcde ab abcd abc bcde abcde de abcde bcde e abc abcde abcd bcde bcde a bcde abc abcde abcde abc ab bcde cde 102 104 106 1 5 13 19 21 23 4 2 7 12 9 18 20 22 3 24 6 11 T1 T2 ab ab ab ab ab ab ab ab ab a ab ab ab ab ab b ab ab ab ab ab ab ab ab abc abcde a abcde ef abcd abcde abcdef abcdef abcdef abcdef def bcdef ef f ab abcdec abcdef cdef bcdef ef bcdef abcde abc nosZcopynumberperngDNA 102 104 106 Green waste compost, treated industrial soil and paper by-products were staked to built two different Technosols (T1 and T2) at the contaminated site. For both Technosols, the first and second layers consisted of compost and mixture of paper by-products and treated industrial soil respectively. The bottom layer of T1 and T2 was composed of paper by-products and limed paper by- products, respectively. Samples were collected in 2008 and 2009 in 13 plots of 20 x 20 m for T1 and in 11 plots of 20 x 20 m for T2. The abundances of the bacterial (AOB) and crenarchaeal (AOA) ammonia oxidizers and denitrifiers were assessed by quantitative PCR (qPCR) using the genes encoding the catalytic enzymes responsible for ammonia oxidation (amoA), and denitrification (nosZ) as molecular markers. Automated Ribosomal Intergenic Spacer Analysis (A- RISA) was used to study the genetic structure of baterial community. DNAs from three plots from both types of Technosols were selected to construct six 16S rRNA clone libraries for sequencing. Materials and Methods Results
  13. 13. The success of Agronomy for Sustainable Development: from IF 0.566 rank 29/53 to IF 2.9 rank 4/75 8-10 June 2012, Tallinn (Estonia) 11th EASE General Assembly and Conference Editing in the Digital World Marjolaine HAMELIN 1 and Eric LICHTFOUSE 2 1 INRA, UR0050, Laboratoire de Biotechnologie de l’Environnement, Narbonne, F-11100, France - marjolaine.hamelin@supagro.inra.fr 2 INRA, UMR1347 Agroécologie, Dijon, F-21065, France - eric.lichtfouse@dijon.inra.fr Agronomy for Sustainable Development (ASD) is edited by the French National Institute for Agricultural Research, ranked number one agricultural research institute in Europe. From 2003 the journal has adapted its editorial policy to the highly competitive environment of scientific publishing to stand out and improve its impact 1. Rejected reviews published in Sustainable Agriculture Reviews decrease author disappointment [1] Eric Lichtfouse, Mireille Navarrete, Philippe Debaeke, Véronique Souchère, Caroline Alberola and Josiane Ménassieu (2009). Agronomy for sustainable agriculture. A review. Agron. Sustain. Dev. 29 1-6. DOI: 10.1051/agro:2008054 [2] http://sciencewatch.com/inter/jou/2010/10novAgrSusDev/ [3] http://www.slideshare.net/lichtfouse/facebook-age-science-publishing Editorial office Agronomy for Sustainable Development INSTITUT NATIONAL DE LA RECHERCHE AGRONOMIQUE UR050 - Laboratoire de Biotechnologie de l’Environnement Avenue des Etangs • Narbonne • F-11100 • FRANCE • Tél : + 33(0)4 68 42 51 90 • Courriel : agronomy@supagro.inra.fr www.springer.com/13593 Scientific publishing is changing very fast. Improving journal quality is possible by considering new literature search, author education, author culture diversity, journal topic diversity, social media, visibility, and - most important - close collaboration with the publisher. REVIEW ARTICLE INCREASE REFERENCES HIGHER IMPACT SISTER BOOK SERIES Journal reviews gathered in topical book Sustainable Agriculture• +50% reviews in 5 years • Reviews issued first yearly • Higher topic diversity, eg. “Ants and agriculture” • Higher Thomson & SCImago impact factors • 2010 top citation increase in Agricultural Sciences - Essential Science Indicators2 • Teach authors, not only judge3 • Understand culture diversity3 • Topic watch, Springer Realtime • Google title-abstract design • Wiki, Tweeter • Color photos in Introduction • Think different EDITORS SECRETS Keywords of the 100 most cited review and research articles in the category “Agronomy” of the WOS (15/05/2012)
  14. 14. Materials and methods 1- Watershed sampling 14 sites along a 40 km transect were sampled (Figure 1). Sites were designated A to N. For each site, samples of water (500ml), sediment and aquatic plants were collected. For two sites located upstream and downstream of the main waste water treatment plant of Dijon (site I) 7 species of fish were collected and their digestive tract contents analysed. The aim of this study was to survey freshwater environment impacted by effluents from urban waste water treatment plants to determine if they are potential reservoirs for CTX-M producing E. coli. We chose a small watershed near Dijon which receives urban effluents and the study was designed to investigate several compartments : water, sediment, biofilm, and macrofauna (several fish species and Gammarus pulex). The growing incidence of CTX-M producing E. coli strains in clinical infections is a major worldwide health concern. Fecal carriage of such strains by healthy humans has been reported in several European countries and these strains has been found in effluents from waste water treatment plants. The fate of such strains released from waste water treatment plants in the freshwater environment remains to be elucidated. Contamination of fresh water environment and fauna with ESBL E. coli might participate to the dissemination of these strains among healthy people through aquatic recreational activities and fish consumption… Results 1- Occurrence of CTX-M producing E. coli Water samples were contaminated in sites C to N, sediment and plant biofilm were contaminated in 40 and 75% of the same sites, respectively. 2- Detection of CTX-M producing E. coli in fish Prevalence of CTX-M producing E. coli strains in a French river : occurrence in biofilm and fauna. Introduction Objectives Conclusions CTX-M producing E. coli were present in all sampling sites, other than the two sites in proximity to the river source.  To our knowledge, this is the first report of the occurrence of CTX-M producing E. coli in the digestive tract of fish.  Fish contamination was ubiquitous throughout the study area (no difference in fish contamination between sites located upstream and downstream of a waste water treatment plant). Fish feeding preference, omnivorous versus predatory, was the key determinant of carriage of CTXM-producing E. coli. The group 1 and 9 blaCTX-M genes, occurring in E. coli isolated from the river environment , are those most frequently encountered in clinical E. coli isolates. Acknowledgments Conseil Général de Bourgogne, MERIAL A. Hartmann1, G. Depret1, E. Bardet², C. Neuwirth3, L. Bollache ²; 1 INRA UMR 1347 Agroécologie, Dijon, France, 2University of Burgundy, Dijon, France, 3CHU Dijon/University of Burgundy, Dijon, France 2- Isolation of CTX-M producing E. coli Cefotaxim resistant E. coli were isolated on TBX plates supplemented with 4 mg.l-1 cefotaxim (after enrichment on EPT, or not). Isolates were screened by real time Taqman PCR detection systems targeting bla CTX-M genes encoding group 1 and group 9 CTX-M enzymes. . 3- ESBL phenotype and antibiotic succeptibility testing Antibiotic susceptibility of E. coli isolates to 16 antibiotics was determined with the disc diffusion method in agar medium; the ESBL phenotype was confirmed with the double disk synergy test (Figure 2). AMX TIC PIP CF CTX AMC ATM TZP FOX CAZ IMP FEP CPO TCC CFS MOX AMX TIC PIP CF CTX AMC ATM TZP FOX CAZ IMP FEP CPO TCC CFS MOX Figure 2: Antibiotic susceptibility testing 4- bla CTX-M identification bla genes were amplified by PCR from DNA extracted from selected isolates and sequenced. Figure 1: Sampling sites in the Ouche watershed grey/red color : absence/presence of CTX-M producing E. coli. 3- blaCTX-M genes sequencing Three types of blaCTX-M genes were found among the strains isolated in the Ouche watershed : blaCTX-M 1 and blaCTX-M15 belonging to group 1 and blaCTX-M14 belonging to group 9. Group 1 blaCTX-M genes are predominant. A B C E H G I J F K D N L M NumberofFish Fish studied classified in 3 categories according to their diet and behavior. Figure 3: Distribution of CTX-M producing E. coli amongst fish groups (pelagic omnivores : chub,minnow, vairone; benthic omnivores : gudgeon, stone loach; predators : perch, bullhead) . ** Yates Chi2 P=0.0004 ** ** ** 0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 pelagic omnivorous benthic omnivorous predatory Fish harboring ESBL E. coli. Fish harboring E. coli. Fish without E. coli
  15. 15. Koegel S¹ Arnoud C² Boller T¹ Wipf D² Wiemken A¹ Courty PE¹ Expression of Sorghum bicolor  ammonium transporters upon colonization  with arbuscular mycorrhizal fungi Koegel S , Arnoud C , Boller T , Wipf D , Wiemken A , Courty PE ¹Botanical Institute, University of Basel, Hebelstrasse 1, 4056 Basel, Switzerland ² INRA Dijon, 17 rue Sully, 21000 Dijon, France Introduction: In nature, 80% of land plants are colonized by arbuscular mycorrhizal fungi (AMF). AMF help the plant in acquiring key nutrients as Phosphorus (P) and Nitrogen (N). In exchange, the plant delivers photosynthesis products to the fungi. Because of their potential to promote nutrient uptake on marginal lands, AMF are of great interest for sustainable agriculture and have been the focus of 40 60 80 100 n fertilizer World‐USSR) g , g g many studies in the last decades. The global increase in the use of N fertilizer (see Figure) has a negative impact on the environment and on the arbuscular mycorrhizal symbiosis. Considering this, we intend to understand the nitrogen uptake by mycorrhized plants. Here, we study the effect of AMF symbiosis on the ammonium transporters (AMT) of Sorghum bicolor, the fifth world leading crop. It can grow under relatively arid conditions and is an important source of food, feed and fibers in many developing countries. Bioinformatic analyses of the Sorghum genomic sequence revealed eight AMT. In our experiment, the AMF used for plant colonization was Glomus mosseae ISCB13. Total global use of Nitrogen (except formar USSR  not included) (Picture modified after Tilman et al.,  Nature 2002) Gene expression of ammonium transporters (AMT): 0 20 40 1960 1970 1980 1990 2000 Nitrogen (10⁶ tones; W Is  AMT3‐1 expression systemic?p p ( ) elative expression of AMT3‐1 20 40 60 80 100 +AMF‐ AMF b b b b b aa a aa 10 20 30 40 50 60 +AMF/‐AMF a a a a a a a b Effect of AMF colonization Is AMT3 expression systemic? ‐ AMF +AMF Reference condition: with AMF/without NO₃⁻ 1x  R f Ubi i i After formation of many roots, the  root system was equally partitioned  between two pots. One side was  inoculated with AMF, the other side  not. Re 0 Results: ‐ AMF colonization induces AMT3‐1 expression ‐ No effect of N treatment on AMT3‐1 expression 1) Ratio of the relative gene expression with  and without AMF. Reference gene: Ubiquitin Reference condition: without AMF/with N Reference condition: without AMF/with  NO₃⁻ 1x . Reference  gene: Ubiquitin 0 Relative expression   of AMT3‐1 0 20 40 60 80 100 a b Reference gene: Ubiquitin Result: AMT3‐1 was only  induced in the AMF  containing part of the split  root system Cellular AMT3‐1 gene expression using laser microdissection: We used laser microdisection technology to compare gene expression in root cells with or  without arbuscules. To confirm presence /absence of fungi in sections, we measured  transcripsts of a fungal specific and constitutive gene (elongation factor, EIF). MT 3‐1 and EIF (log) -AMF + AMF Immunolocalization of AMT3‐1: 1) 2) 3) 4) 5) 1e-2 1e-1 1e+0 a b b AMT3;1 AMT3;1 EIF Cells with  arbuscules Cells without  arbuscules f b Normalized expression of AM 1) Arbuscule of the AMF G mosseae (Red: WGA‐Alexa 594) 4) 5) Results: 1e-5 1e-4 1e-3 a ND ND Reference gene: Ubiquitin Samples of arbuscules yielded a strong  signal for fungal EIF Samples without arbuscules yielded no  detectable (ND) signal Result: AMT3‐1 was induced in root cells with and  without arbuscules meaning that cells are  prepared for AMF infection. Conclusion:  AMT3‐1 is specifically induced in mycorrhizal roots, both in cells with and without arbuscules.  This project was supported by SNF grant 130794 to AW. PEC is an Ambizione fellow of the SNF and has also received a travel fellowship from the European  Science Foundation (ESF) under the title“Nitrogen in Europe: Assessment of current problems and future solutions” .   1) Arbuscule of  the AMF G.mosseae (Red: WGA Alexa 594) 2) Plant AMT3‐1 protein (Green: sec. Antibody Alexa 498) 3) Colocalization of G.mosseae and AMT3‐1 on the arbuscule 4) Picture of the root 5) Superposition of picture 1, 2, 3 and 4
  16. 16. A L I M E N T A T I O N A G R I C U L T U R E E N V I R O N N E M E N T "2000-2009 Publication metrics reveal world trends of grain legume research” D. Millot1, F. Bridet-Guillaume2,, D. l’Hostis3, A. Baranger4, J. Buitink5, M.H. Jeuffroy6, M.B. Magrini7, B. Tivoli4, G. Duc1 1 : INRA, UMR1347 Agroécologie, GEAPSI, BP 86510, 21000 Dijon, France France /.2 : INRA, UAR116, Equipe Régionale d’Information Scientifique et Technique, F-35000 Rennes, France /.3 : INRA, UAR0581, Equipe Régionale d’Information Scientifique et Technique, F- 44000 Nantes, France /.4 : INRA, UMR1349 Institut de Génétique Environnement et Protection des Plantes, F-35000 Le Rheu, France / 5 : INRA, UMR1191, Physiologie Moléculaire des Semences, F-49000 Angers, France / 6 : INRA, UMR0211, Agronomie INRA-AgroParis tech, F-78000 Thiverval-Grignon, France / 7 : INRA, UMR1248, AGrosystèmes et développement terrItoRial, F-31326 Castanet-Tolosan. / Corresponding author : duc@dijon.inra.fr Geographic distribution of scientific research papers for CSGL and soybean Two citation corpus were built by a selection of keywords and subject areas in the international, multidisciplinary citation database “Web of Science ® Thomson Reuters”. As this data base provides information on the address of each co-author, we could establish a geographical distribution by country. Journal ranking on last 2 years The distribution according to journal ranking was studied in the world corpus “Web of Science ® Thomson Reuters”, following the methodology developed by Magri and Solarie (1996) . This method is based on Impact Factors of the last 2 years in « Journal Citation Report » (© 2010 Thomson Reuters JCR®) and using the Box Plot method. The analysis represents a frequency of Impact Factors and a quartile positioning of journals. Example of weak signal detection The publications relative to organic farming represent a weak signal (less than 1% of the global corpus) that are mainly and evenly distributed by references related to soybean and pea. Bibliometric approaches provide useful tools to evaluate and guide priority research. We present here some examples of criteria and measurements that can be extracted from a publication analysis on grain legumes. Grain legumes grown in Europe produce protein-rich seeds of good nutritional value for feed or food. They can partially replace imported soybean amounting to about 35 Mt in 2010 in Europe. A symbiosis established with rhizobiaceae bacteria on legume roots allows the plant to use naturally fixed N2 which reduces nitrogen fertilizer inputs in cropping systems, and related fossil energy costs and glasshouse gas emissions risks. We studied 2000-2009 worldwide publications on major «cool season grain legumes = CSGL» (pea=Pisum sativum L., faba bean=Vicia faba L., lupins=Lupinus sp., chickpea=Cicer arietinum L., lentil=Lens culinaris) and compared them to soybean=Glycine max L. corpus (Bridet-Guillaume et al., 2010). We analysed research weight by species, disciplines, topics, countries, journals. The networks of collaborations between scientists and institutions reflected by co-authorships will be the next step of our study. Research discipline distribution Using the international bibliographic data «CAB Abstracts ® CAB International», we built two world corpus : « cool season grain legumes CSGL» and Soybean. Subgroups were created for different research disciplines by relevant choices of Cabicodes and descriptors available in «CAB Abstract» database. Relative world species distribution Using «CAB Abstracts ® CAB International» data, we build a world corpus gathering the publications on cool season grain legumes (CSGL), on two tropical grain legumes (Glycine max L. and Phasoleus Vulgaris L.) and on model species that are used to understand grain legume behaviour (Medicago truncatula, Lotus japonicus, Arabidopsis thaliana). References : -Bridet-Guillaume F., Millot D., Buitink J., Gueguen J., Jeuffroy M.H., Le Gall M., Munier-Jolain N., Tivoli B., Duc G., 2010. Analyse bibliométrique des publications scientifiques françaises et mondiales sur les protéagineux au cours de la période 2000-2009 : comparaison au soja et aux espèces modèles. Innovations Agronomiques 11, 137-145. - Magri, M.-H. and Solari, A. 1996. The SCI journal citation reports: a potential tool for studying journals? Scientometrics 35: 93–117.
  17. 17. Vers une optimisation de la procédure d’extraction d’ADN des sols pour caractériser la diversité microbienne tellurique par le pyroséquençage des gènes ribosomiques Pierre PLASSART (1,2), pierre.plassart@dijon.inra.fr, Sébastien TERRAT (2), Mélanie LELIEVRE (2), Tiffanie REGNIER (2), Samuel DEQUIEDT (2), Bruce THOMSON (3), Robert GRIFFITHS (3), Mark BAILEY (3), Christophe MOUGEL (1,2), Philippe LEMANCEAU (1), Lionel RANJARD (1,2). (1) UMR 1347 INRA Agroécologie, Dijon, France; (2) Plateforme GenoSol, UMR 1347 INRA Agroécologie, Dijon, France; (3) CEH, Wallingford, Oxfordshire, UK. Procédures expérimentales 3 procédures d’extraction d’ADN testées sur 5 sols Evaluation de la qualité des ADN extraits: Quantification de l’ADN total extrait Quantification (qPCR) des gènes des ARNr 16S et 18S Profils de diversité (tRFLP) des Bactéries, Archaea, Fungi Introduction Depuis plusieurs années, les communautés microbiennes du sol sont étudiées au travers de leur ADN. Le mode d’extraction de l’ADN du sol revêt donc une importance capitale pour décrire la biodiversité microbienne. A ce jour, de nombreuses procédures d’extraction d’ADN des sols sont disponibles et certaines sont mêmes standardisées (norme ISO 11063). Ces différentes techniques sont généralement basées sur une étape de lyse physique et de lyse chimique et sont surtout adaptées aux outils moléculaires de type qPCR et empreintes moléculaires. Le développement récent des techniques de séquençage massif parallèle (pyroséquençage 454), qui permettent d’aborder des inventaires taxonomiques précis et représentatifs, nous conduit à revisiter les biais associés à ces procédures d’extraction d’ADN. L’objectif de cette étude est de définir le protocole d’extraction d’ADN du sol le plus approprié pour accéder au maximum de diversité microbienne tellurique. Procédures GenoSol-II et ISO-FastPrep: extraction d’autant ou plus d’ADN que la procédure ISO ISO-FastPrep: en moyenne 1,9 fois plus d’ADN fongique extrait qu’avec la méthode standard Comparaison de trois méthodes d’extraction ADN total ADN bactérien ADN fongique Bactéries Fungi Archaea Conclusions - Perspectives La procédure de broyage du sol (Bead Beating / FastPrep) influence fortement les profils de diversité Plus grande reproductibilité des résultats obtenus après broyage FastPrep Une modification simple de la procédure ISO (passage à un broyage FastPrep) permet d’extraire plus d’ADN, de détecter plus d’ADN d’Archaea et Fungi, et d’obtenir des profils de diversité plus reproductibles. Le pyroséquençage 454 va confirmer laquelle de ces procédures est la mieux appropriée pour détecter un maximum de diversité microbienne.
  18. 18. Experimental procedures Extracted DNA quality evaluation: Total extracted DNA quantification 16S and 18S gene quantification (qPCR) Diversity patterns (tRFLP) for bacteria, archaea, fungi GnS-GII and ISOm protocols yield as much or more DNA than the ISO procedure ISOm yields an average of 1.9 times more fungal DNA than the standardized method Results Conclusions - Perspectives The three procedures allow distinction of communities coming from different soil types Soil grinding procedure (Bead Beating / FastPrep) has a strong impact on the observed fungal diversity A simple modification of the ISO procedure (i.e. FastPrep grinding) leads to a higher microbial DNA extraction yield and to a better discrimination of soil microbial communities. The ISO is good for studying bacteria, but the ISOm is better to study microbial communities. 454 pyrosequencing will confirm which of these procedures is better adapted to study complex communities Soil Collection site Origin Clay (mg.g-1 ) Fine loam (mg.g-1 ) Coarse loam (mg.g-1 ) Fine sand (mg.g-1 ) Coarse sand (mg.g-1 ) Organic Carbon (mg.g-1 ) Total N (mg.g-1 ) C/N CaCO3 (mg.g-1 ) pH C Agricultural Site Crop soil 504 180 145 73 98 24.9 2.8 9 102 7.75 E INRA Experimental Site Crop soil 392 320 228 34 26 16.5 1.65 10 2 7 F Forest Observatory Plot Forest soil 101 167 205 217 310 103.3 3.1 34 <1 3.8 L INRA Experimental Site ACBB Lusignan Grassland 175 369 304 73 79 13.2 1.33 9.92 <1 6.6 R Agricultural Experimental Site Crop soil 79 66 44 315 496 50.2 2.16 23.3 22 7.5 ISO GnS-GII ISOm soil 1g 1g 1g beads glass beads 106 µm 2g - glass beads 2 mm 8 - ceramic beads 1.4 mm - 2.5g 2.5g glass beads 8 mm - 4 4 silica beads 100 µm - 2g 2g lysis buffer lysis buffer 1 * 4ml - 4ml lysis buffer 2 * - 4ml - grinding bead bitting 1600 rpm, 30 sec - - fastprep - 3*30sec, 4m/sec 3*30sec, 4m/sec chemical lysis 70°C 10 min 2*15min 2*15min supernatant recovery Centrifugation 1 min, 14000g 5 min, 7000g 5 min, 7000g Deproteinisation (for 1ml supernatant) Potassium acetate pH5.5 100µl 100µl 100µl incubation on ice 10 min 10 min 10 min Centrifugation 5 min, 14000g 5 min, 14000g 5 min, 14000g DNA precipitation ispropanol -20°C 900µl 900µl 900µl incubation -20°C 15 min 30min 30min centrifugation 30min, 14000g 30 min, 13000rpm 30 min, 13000rpm ethanol 70% -20°C 400µl 400µl 400µl centrifugation 15 min, 14000g 5 min, 13000rpm 5 min, 13000rpm DNA pellets drying 15 min, 37°C 15 to 25 min, 50°C 15 to 25 min, 50°C DNA suspension (U.P. water) 100µl 100µl 100µl * lysis buffer 1 100ml 1M Tris-HCl (pH 8), 200ml 0,5M EDTA (pH8), 100ml 1M NaCl, 50ml 20% PVP 40, 100ml 20% SDS, 450ml ultrapure water lysis buffer 2 100ml 1M Tris-HCl (pH 8), 200ml 0,5M EDTA (pH8), 100ml 1M NaCl, 100ml 20% SDS, 500ml ultrapure water Bacteria Archaea Fungi F R2 F R2 F R2 ISO 56.39 0.96* 50.62 0.95* 2.09 0.46* GnS-GII 37.38 0.94* 34.29 0.93* 8.41 0.77* ISOm 31.34 0.93* 9.48 0.79* 9.29 0.79* Introduction For the last two decades, soil microbial diversity studies have been dependent upon the extraction and characterization of soil DNA. Therefore, the DNA extraction procedure has become a critical step in describing soil microbial biodiversity. Numerous soil DNA extraction procedures are available, including a standardized one (ISO 11063). All these procedures rely on physical and chemical lysis steps, and are adapted to molecular tools like qPCR or fingerprinting techniques. The recent development of massively parallel sequencing technologies which permit more representative and accurate taxonomical inventories, has instigated a reassessment of the biases associated with the DNA extraction procedure. This study aims to give an alternate procedure for extracting soil microbial DNA, which could give a less biased picture of soil microbial diversity. Evaluation of the ISO standard 11063 “Soil DNA Extraction Procedure” for Assessing Microbial Abundance and Community Structure Pierre PLASSART (1,2), pierre.plassart@dijon.inra.fr, Sébastien TERRAT (2), Bruce THOMSON (3), Robert GRIFFITHS (3), Samuel DEQUIEDT (2), Mélanie LELIEVRE (2), Tiffanie REGNIER (2), Virginie NOWAK (1,2), Mark BAILEY (3), Philippe LEMANCEAU (1), Antonio BISPO (4), Abad CHABBI (5), Pierre-Alain MARON (1,2), Christophe MOUGEL (1,2), Lionel RANJARD (1,2). (1) UMR 1347 INRA Agroécologie, 21065 Dijon cedex France; (2) Plateforme GenoSol, UMR 1347 INRA Agroécologie, 21065 Dijon cedex France; (3) CEH, Maclean Building, Benson Lane, Crowmarsh Gifford, Wallingford, Oxfordshire, OX10 8BB, UK; (4) ADEME, Service Agriculture et Forêt, 20 Avenue du Grésillé, 49004 Angers, France; (5) INRA-UEFE, Les Verrines, 86600 Lusignan, France 3 DNA extraction protocols tested on 5 contrasted soils Bacteria Archaea Fungi PerMANOVA analysis showing the effect of soil type on microbial communities assessed by the three extraction methods. *denotes significance (p < 0.01). GnS-GII and ISOm better discriminate soil type differences in fungal communities
  19. 19. Matériel and Méthodes Workshop « Interactions des microorganismes avec leurs environnements : circulation, adaptation » Dijon 6 et 7 juin 2012 Comparaison de la structure bactérienne du caecum, du colon et des fèces équin par ARISA (Automated Ribosomal Intergenic Spacer Analysis) S. Sadet-Bourgeteaua,b, C.Philippeaua,b, M. Lelièvrec et V. Jullianda,b Introduction Résultats Conclusions aAgroSup Dijon, F-21079 Dijon, France bINRA, USC1335 Nutrition du cheval athlète, F-21079 Dijon, France cINRA GenoSol, 17 rue de Sully, 21065 Dijon, France Fistulisés (caecum et colon) Régime : 75% fourrage 25% concentré X 4 Prélèvement de contenu digestif 4h après repas du matin (Caecum/Colon/Féces) Extraction ADN total (Yu and Morisson (2004)) Amplification ADN Bactérien (PCR 16S – 23S) Clustering (Correlation de Pearson / UPGMA) Test de permutation (P value) La structure des communautés bactériennes du gros intestin est significativement différente d’un individu à l’autre (P<0.05) La structure de la communauté bactérienne du caecum n’est pas significativement différente de celle du côlon (P>0.05) La structure de la communauté bactérienne fécale est significativement différente de celles du caecum et du côlon (P=0.04 et P=0.002; respectivement) D’après les résultats obtenus, la structure de la communauté bactérienne fécale équine est différente de celles du caecum et du côlon. Ceci remet donc en cause la représentativité des fèces évoquée dans certains travaux. Cependant, il est nécessaire d’effectuer des travaux complémentaires, dans des conditions environnementales différentes (ex: autres régimes alimentaires), pour confirmer les résultats obtenus. De plus il semble important de compléter ces données en comparant entre segments digestifs l’activité enzymatique (Acides Gras Volatiles, lactate, NH3, pH) de ces communautés bactériennes. Enfin, l’étude de la structure des communautés ne permet pas l’identification des espèces bactériennes en présence. D’autres outils comme le pyroséquençage pourraient permettre d’évaluer, en terme de diversité, la représentativité de la communauté bactérienne fécale équine. Chez les équins, l’écosystème microbien présent au niveau du gros intestin (=GI) (caecum et côlon) est essentiel pour digérer les aliments fibreux de la ration tels que les fourrages. Au sein de cet écosystème, les bactéries sont les microorganismes les plus nombreux (107 à 1011 UFC/g de contenu digestif) et les plus actifs. Des prélèvements au niveau du GI nécessitent de requérir à l’abattage ou encore d’avoir à disposition des chevaux fistulisés. Pour des raisons éthiques et économiques, bon nombre de laboratoires utilisent les fèces, facilement accessibles, comme matériel biologique et extrapolent les résultats obtenus au GI. Objectif: Evaluer la représentativité des fèces Dendrogramme (UPGMA) généré à partir des profils ARISA Gel ARISA Profil Bactérien = Structure (1 bande = 1 espèce)
  20. 20. 0.00 5000.00 10000.00 15000.00 20000.00 25000.00 30000.00 35000.00 40000.00 45000.00 0 1 3 5 10 20 40 80 D0_Control D3_Control D5_Control D0_Hg D3_Hg D5_Hg D0_Heat D3_Heat Les activités anthropiques telles que le changement d’occupation des sols et l’industrialisation ont conduit à une diminution importante de la biodiversité à l’échelle mondiale. Face à cette érosion, la compréhension de la relation entre la biodiversité et le fonctionnement des écosystèmes a suscité depuis ces dernières années un intérêt croissant dans les sciences environnementales et écologiques. En 1999, Yachi et Loreau développent le concept d’assurance écologique selon lequelle une forte diversité d’espèces dans un écosystème conduit a une meilleure stabilité des communautés suite à une perturbation, et par conséquent au maintien des fonctions essentielles de l’écosystème. Cette relation entre diversité-stabilité- fonction a largement été étudiée chez les végétaux mais reste encore inconnue chez les microorganismes du sol. L’assurance écologique est elle applicable aux communautés microbiennes telluriques ? V.TARDY1, O. MATHIEU2, J. LEVEQUE2, P. LEMANCEAU1, L. RANJARD1 et P.A. MARON1 1 Laboratoire de Microbiologie du Sol et de l’Environnement et Plateforme GenoSol (UMR 1229), INRA/Université de Bourgogne, DIJON 2 Université de Bourgogne, UMR Biogéoscience 5561, UFR Science Terre & Environnement, 6 Bd Gabriel, F-21000 Dijon, France. 100 10-510-3 Forte Faible 100 10-3 10-5 Inoculation Dilution Microcosmes de sol stérile DiversitéSuspension de sol (sol de prairie, ORE, Lusignan) Etudier l’impact d’une érosion artificielle de biodiversité sur la stabilité (i.e. la résilience et la résistance par rapport à une perturbation) des communautés microbiennes en réponse à deux types de perturbation: un stress métallique (rémanent) et un stress thermique (non rémanent). Forte diversité Plus résistant ? Plus résilient ? Faible diversité Moins résistant ? Moins résilient ? Hypothèses Application de deux perturbations Erosion de biodiversité Temps d’incubation (en jours) 0 31 105 20 40 8030 50 60 70 Suivi de la dynamique des communautés microbiennes : Biomasse moléculaire Suivi de la minéralisation du carbone du sol : Prélèvement de gaz et mesure du CO2 par CPG. Stress métallique Hg : 20 µg/g de sol Stress thermique 50 °C pendant 24 heuresControl Résultats Stratégie Expérimentale Cinétique de respiration (CO2 en µg/g de sol) des différents niveaux de diversité pour chaque traitement pendant 80 jours d’incubationBiomasse moléculaire à différents temps d’incubation ngd’ADN/gdesolsec Temps d’incubation (j) Quantité d’ADN semblable selon les niveaux de diversité pour chaque traitement Fort impact du stress thermique sur la biomasse moléculaire Contexte Scientifique Maintien du fonctionnement du sol 3 niveaux de diversité Expérimentation en microcosmes Allons libérer Carentan Stress Objectif -80.00 -60.00 -40.00 -20.00 0.00 20.00 40.00 0 1 3 5 10 20 30 40 50 60 70 80 D0_Control-Heat D3_Control-Heat D5_Control-Heat -5.00 0.00 5.00 10.00 15.00 20.00 25.00 30.00 35.00 0 1 3 5 10 20 30 40 50 60 70 80 D0_Control-Hg D3_Control-Hg D5_Control-Hg L’ érosion de diversité n’impacte pas la respiration du carbone du sol dans les microcosmes contrôles (non montré) Les perturbations (mercure et chaleur) impactent la respiration du sol par une diminution de la concentration en CO2 dégagé quel que soit le niveaux de diversité (D0, D3 et D5). Résilience fonctionnelle des 3 niveaux de diversité pour les 2 perturbations à 80 jours 0.00 10.00 20.00 30.00 40.00 50.00 60.00 0 10 20 30 40 50 60 70 80 D0_Control D0_Hg D3_Control D3_Hg D5_Control D5_Hg Respiration(CO2enµg/gdesol) Control + Mercure Temps d’incubation (j) 0.00 10.00 20.00 30.00 40.00 50.00 60.00 70.00 80.00 90.00 100.00 0 10 20 30 40 50 60 70 80 D0_Control D0_Heat D3_Control D3_Heat D5_Control D5_Heat Respiration(CO2enµg/gdesol Control +Chaleur Temps d’incubation (j) Réponses similaires entre les 3 niveaux de diversité Control - Mercure Control - Chaleur Réponses différentes entre niveaux de diversité (D0 ≈ D3 ≠ D5) A 20, 30 et 40 jours d’incubation, les microcosmes les moins diversifiés (D5) ont été plus fortement impacté dans leur capacité de minéralisation du carbone que les microcosmes les plus diversifiés (D0 et D3) lorsque l’on applique un stress thermique Différence de fonctionnement expliquées par une différence de diversité et non par une différence de biomasse Conclusions Respiration(CO2enµg/gdesol) Respiration(CO2enµg/gdesol) Référence bibliographique Yachi, S., Loreau, M., 1999. Biodiversity and ecosystem productivity in a fluctuating environment: The insurance hypothesis. Proc. Natl. Acad. Sci. 96: 1463-1468 Pour le stress thermique, la baisse de minéralisation est accentuée par l’érosion de diversité (Exemple de D5) (D0 ≈ D3 ≈ D5) Erosion de diversité Capacité de résilience observée mais Vitesse de résilience ralentie Cinétiques de minéralisation similaires entre les niveaux de diversité L’intensité de minéralisation diminue au plus faible niveaux de diversité Perte de fonction pour la faible diversité lors d’un stress thermique Etudes des communautés microbiennes Structure : ARISA, ratio B/F Diversité taxonomique Perspectives Stabilité de la diversité des communautés microbiennes Stabilité fonctionnelleFaire le lien Ecart des moyennes des respirations perturbées par rapports aux respirations contrôles
  21. 21. Contacts : sebastien.terrat@dijon.inra.fr - lionel.ranjard@dijon.inra.fr S. TERRAT1, P. PLASSART1, R. CHRISTEN2, S. DEQUIEDT1, T. REGNIER1, M. LELIEVRE1, V. NOWAK1, P. LEMANCEAU1, PA. MARON1, C. MOUGEL1 et L. RANJARD1. 1 Laboratoire de Microbiologie du Sol et de l’Environnement et Plateforme GenoSol (UMR 1229), INRA/Université de Bourgogne, DIJON 2 Laboratoire de Biologie virtuelle (UMR CNRS 6543), Université de Nice, NICE Optimisation du pyroséquençage haut-débit pour caractériser la diversité taxonomique des communautés bactériennes des sols. La diversité bactérienne d’un sol est difficile à caractériser. Toutefois, d’importantes avancées en biologie moléculaire, comme le développement du pyroséquençage, ont permis d'obtenir plusieurs centaines de milliers de séquences à partir d’un ADN métagénomique, permettant une meilleure caractérisation de la diversité des communautés microbiennes du sol. Toutefois, dans un contexte ou l’écologie microbienne du sol commence à s’accaparer les échantillonnages de grande envergure afin de mieux hiérarchiser les filtres environnementaux et les processus impliqués dans l’assemblage de ces communautés, il est nécessaire d’identifier tous les biais méthodologiques liées a ces nouvelles techniques (procédure d’extraction, profondeur de séquençage nécessaire, influence des tags ajoutés pour le multiplexage) qui peuvent entraîner une faible généricité des résultats obtenus. Problématique 0 1 2 3 4 5 0 1 2 3 4 5 MOBIO GnS-GII 0 1 2 3 4 5 0 1 2 3 4 5 SY3 GnS-GIIAbondancerelative(%) Abondance relative (%) Gemmatimonadetes Nitrospira Crenarchaeota Firmicutes TM7 WS3 OP10 (A) (B) Fig2. Comparaison d’abondances relatives obtenues pour chaque protocole et chaque sol. Sols sous culture : ● ♦; forêt à feuilles caduques : ▲ ▼; forêt de conifères : ■; prairies : ◄ et vignes : ►. (A) Comparaison de GnS-GII avec MOBIO, et (B) de Gns-GII avec SY3. Les Firmicutes et les Crenarchaeota sous largement sous-estimés par SY3 et MOBIO.  Pour un même sol, le nombre de genres détectés varie de 1 à 26 % entre deux procédures, le protocole GnS-GII donnant la meilleure couverture (Fig1).  Les Firmicutes et Les Crenarchaeota sont fortement sous-estimés avec SY3 et MOBIO, en comparaison avec GnS-GII (Fig2). Procédure d’extraction d’ADN de sol Profondeur de séquençage Fig3. ACP générées avec les abondances relatives au niveau du phylum des sols étudiés. Les chiffres sont indiqués en milliers de séquences, Total: nombre de séquences maximal pour le sol donné.  Quelque soit le nombre de séquences utilisées, la discrimination des différents sols étudiés est similaire (ACP globale, Fig3).  De 10 000 à 50 000 séquences, l’abondance relative des groupes minoritaires (moins de 1% de la communauté totale) varie fortement, ce qui entraîne une variabilité des inventaires (sous-ACP, Fig3). Conclusion & Perspectives Ces premières études nous ont permis d'évaluer certains biais pour optimiser l'usage du pyroséquençage, ceci afin d’ étudier la diversité taxonomique microbienne des sols. D’autres études sont actuellement en cours, comme l’évaluation de l’influence du multiplexage des échantillons, nécessitant l’ajout de tags et/ou d’adaptateurs. Au final, toutes ces informations nous permettront de caractériser au mieux la diversité taxonomique des microorganismes du sol, et de l’appliquer en moyen débit sur les réseaux de surveillance des sols ou sur des chrono séquences à long terme. (Milliers de séquences) 50 40010 100 250 0 200 400 600 800 1000 1200 1400 1600 1800 0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 14000 Nombred'OTUs Nombre de séquences Sol sous culture 0 200 400 600 800 1000 1200 1400 0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 14000 Nombred'OTUs Nombre de séquences Forêt à feuilles caduques 0 200 400 600 800 1000 0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 14000 Nombred'OTUs Nombre de séquences Prairies Fig1. Courbes de saturation déterminées pour chaque protocole et chaque sol au niveau du genre. Noir: GnS-GII, Gris foncé: SY3, Gris clair: MOBIO. Le protocole GnS-GII semble le protocole le plus adapté pour obtenir une bonne couverture des sols étudiés.  10 000 séquences est un minimum pour obtenir un bon génotypage et comparer efficacement différents sols.  Cependant, pour avoir un bon inventaire de la diversité bactérienne des sols étudiés, il faut au moins 50 000 séquences.  Evaluation de 3 procédures d’extraction d’ADN (SY3, GnS-GII, un kit: Ultraclean Soil DNA Kit, MOBIO) pour déterminer la méthode la plus représentative de la diversité indigène des sols.  Les sols étudiés ont été choisis pour leurs caractéristiques physico-chimiques variables et leurs différents modes d’usage.  La diversité bactérienne de chaque sol extrait a été déterminée par pyroséquençage de l’ADNr 16S (Figs 1&2).  La procédure d’extraction GnS-GII est la plus efficace pour détecter un maximum de groupes bactériens au sein des sols étudiés. Vignes (pH = 8.3) Prairies (pH = 5.4) Forêt à feuilles caduques (pH = 7.8 ) Sol sous cultures (pH = 8.2) 1030 200 100 150 70 506080 10 4060 10 9050 8070 10 50 300 150 30 d = 2 1850 02468 30 105040 20 60 100 9070Total 80 Forêt de conifères (pH = 4.0) 20 10 40 10070 50 6080 20090 250400350Total Sol sous cultures (pH = 8.2)9030 200 20801502506040 100 Total 70 Prairies (pH = 5.4) 2030 100Total Vignes (pH = 8.3) 20 30 4050Total 102030 70 Sols sous cultures (pH = 7.9) Total Forêt à feuilles caduques (pH = 7.9) 2040 60 80 250 50 Total 40 90 Forêt à feuilles caduques (pH = 7.8 )  La diversité bactérienne de chaque sol (choisis pour leurs caractéristiques physico-chimiques variables et leurs différents modes d’usage) a été déterminée par pyroséquençage de l’ADNr 16S.  Afin de déterminer le nombre de séquences permettant une bonne estimation de la diversité des communautés bactériennes des sols étudiés, des sous-jeux de séquences ont été tirés aléatoirement sur les jeux complets obtenus (allant à plus de 400 000 séquences brutes pour certains sols).  La structure des communautés bactériennes détectées a été comparée par ACP avec les abondances relatives au niveau du phylum (Fig3). Les sous-ACP sont réalisées avec les sous- jeux de chaque sol de manière indépendante.
  22. 22. Contacts : sebastien.terrat@dijon.inra.fr ‐ lionel.ranjard@dijon.inra.fr S. TERRAT1, S. DEQUIEDT1, D. BACHAR2, R. CHRISTEN2, C. MOUGEL1,3, M. LELIEVRE1, PA. MARON1,3, P. PLASSART3, P.  WINCKER4, C. CRUAUD4, C. JOLIVET5, D. ARROUAYS5, A. BISPO6, P. LEMANCEAU3, and L. RANJARD1,3.  1 INRA, GenoSol Plateform, UMR 1347, DIJON, FRANCE 2 Laboratory of Virtual Biology, UMR CNRS 6543, Nice University, NICE, FRANCE 3 INRA, UMR 1347 Agroecology, DIJON, FRANCE 4 French Alternative Energies and Atomic Energy Commission (CEA), Genomic Institute, Genoscope, EVRY, FRANCE 5 INRA, US 1106 INFOSOL, ORLEANS, France 6 French Environment and Energy Management Agency (ADEME), ANGERS, FRANCE. Deep sequencing of 16S rRNA gene to efficiently assess bacterial  richness and the rare biosphere in soils Soil is one of the most important reservoirs of microbiological diversity on our planet. Since two decades, numerous molecular tools have been developed to assess accurately this huge diversity. The recent development of high‐throughput sequencing technology allows the scientific community to assess metagenomic studies by getting hundreds of thousands of ribosomal rRNA gene sequences from a single metagenomic soil DNA. The impressive power of these tools calls now for a more thorough examination of microbial diversity in terms of richness (efficient detection of major and minor populations) and evenness. To date, only a small number of the estimates have been based on a sufficient number of sequences to provide clear information. The aim of this study was to determine the number of reads needed to obtain reliable information to efficiently compare soils microbial diversity and richness. Seven soils were chosen from the soil library of the French Soil Quality Monitoring Network (RMQS) for their contrasting pedoclimatic and land‐use characteristics (Table 1). A pyrosequencing approach was used to obtain hundred of thousands of sequences of 16S rRNA gene for each soil (Table 1). To define the number of reads needed to obtain a good taxonomical inventory, the number of raw sequences were randomly re‐sampled in subsets between 10,000 and 600,000 for each soil (5 replicates for each subset). An homemade bioinformatic pipeline named GnS‐PIPE was used to treat each subset of sequences (preprocessing, clustering, multiple alignment, taxonomy, etc…). Land use Clay Silt Sand Corg C:N pH Number of raw reads Crop system in rotation with grassland 258 394 348 1.80 9.1 8.2 636 405 Crop system in rotation without grassland 318 571 111 0.34 4.6 7.9 095 450 Deciduous forest 477 449 74 10.8 15.3 7.9 133 461 Deciduous forest 174 128 698 1.70 14.4 7.8 421 313 Coniferous forest 38 32 930 1.80 27.7 4.0 215 001 Grassland 707 275 18 4.90 10.7 5.4 405 215 Vineyards 322 405 273 0.60 7.2 8.3 146 016 Table 1. Land‐use, physico‐chemical characteristics, and number of raw reads obtained for each studied soil. Values are given in g.kg‐1 soil (dw), except for C:N and pH. Taxonomy‐independent and dependent analyses were then realized to examine microbial diversity , evenness and richness thoroughly for all subsets of sequences. Context and Objectives Results & Discussion Experimental Procedures Conclusions Eigenvalues Crop system in rotation with grassland Deciduous forest Eigenvalues GrasslandEigenvalues (Thousand of raw reads) 50 60010 100 150 350 Figure 1. Principal component plots generated with the  taxonomic data of 16S rDNA sequences at the phylum level  from the different soils using all defined subsets of raw  sequences. Small PCAs have been generated for some soils  independently using all defined subsets of raw reads (similar  results were obtained for all seven soils). Taxonomy‐independent analyses highlight that the number of  detected operational taxonomic units (or OTUs) increases with the  number of sequences, without reaching a clear plateau (Figure 2). 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 0 50000 100000 150000 200000 250000 300000 350000 400000 Number of OTUs detected at genus level Number of high‐quality reads Crop system with rotation Crop system without rotation Deciduous forest Deciduous forest Coniferous forest Grassland Vineyards Figure 2. Number of OTUs detected at the genus level (95.4% of  similarity) for each studied soil and each defined subset of raw reads. The discrimination between soils is similar at the phylum level whatever  the number of raw reads (even with 10 000 raw reads) used to analyze  microbial diversity and composition (Figure 1). BUT A high number of raw reads are needed to obtain a good snapshot of the  total community composition and diversity (at least 50 000 raw reads). 80% 82% 84% 86% 88% 90% 92% 94% 96% 98% 100% 10000 30000 50000 70000 90000 110000 130000 150000 Percentage of OTUs recovered in  subsets of reads common with  complete datasets Number of raw reads Crop system with rotation Crop system without rotation Deciduous forest Deciduous forest Coniferous forest Grassland Vineyards 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% 10000 30000 50000 70000 90000 110000 130000 150000 Percentage of OTUs recovered in  subsets of reads common with  complete datasets Number of raw reads Figure 3. Percentage of OTUs detected at the genus level (95.4% of similarity) common between  subsets of sequences and the complete dataset. (A) OTUs composed by more than 0.1% of total reads,  (B ) OTUs composed by less than 0.1% and more than 0.05% of total reads. The majority  (90% on average) of major OTUs are detected, even with 10 000  raw reads. But, only 60% of minor OTUs on average are detected with high  number of raw reads (e.g. 50 000 raw reads) (Figure 3). Irrespective of the soil tested, results show that a high number of high‐quality  reads are needed to obtain a good snapshot of the total community richness. (A) (B) If the aim of the project is to compare different soils, 10 000 raw reads could be sufficient.  But, to obtain a good snapshot of microbial community composition and representativeness, a higher number of sequences (e.g. 50 000 raw reads)  are necessary, especially with taxonomy‐independent analyses. In fact, with few sequences, rare OTUs (representing the ‘rare biosphere’) may be detected or not only by chance due to random sampling.
  23. 23. 0 100000 200000 300000 400000 500000 600000 700000 800000 ARD009 DG303 DG304 DG305 DG306 DG307 positive control Biovolume,µm3 a,b c b,c c a c a,b (74±9.4) (80±8.4) (75±2.8) (76±2.8) (80±10.5) (69±5.5) (98.3±1.5) D. Garmyn1,2,, L. Gal1,2,, R. Briandet3, M. Guilbaud3, J.P. Lemaître1,2, A.Hartmann1,2 and P. Piveteau1,2 1Université de Bourgogne, UMR 1229, F-21000 Dijon; 2INRA, UMR 1229, F-21000 Dijon ; 3 INRA, UMR 1319 MICALIS, F-78350 Jouy-en-Josas 1. Introduction The agr system is the sole communication system described in the pathogenic bacterium Listeria monocytogenes. We followed Agr expression during growth of six Listeria monocytogenes isolates in homogenised liquid cultures and during flow-cell biofilm formation. The present study was designed to determine whether the Agr system is dedicated to population density sensing, in other words if Agr autoinduction resulted in a population-wide response. Figure 1. Agr expression in 24h-old flow cell biofilms: Biovolumes, biofilm architectures and % of GFP cells. Green indicates cells expressing Agr. Conclusion Under the conditions tested, two sub-populations coexisted. Agr autoinduction did not result in a population-wide switch from AGR-OFF to AGR-ON phenotypes. These results suggest that the Agr system may mediate adaptive functions other than the sole population density sensing. 3. Results • AGR-ON and AGR-OFF sub-populations were detected in liquid cultures and in flow-cell biofilms. • The percentage of cells expressing Agr varied according to the isolate • The percentage of AGR-ON cells of the six isolates was significantly lower than in the positive control • The size of the AGR-ON sub-population dependent on the isolate 2. Methods • Reporter strains which contain a fusion of the agr promoter region with gfp were constructed • GFP fluorescence was measured by mean of flow cytometry and Confocal microscopy during growth in batch homogenized cultures and flow-cell biofilms respectively • The percentage of cells expressing agr was determined for each growth condition Table 1. Percentage of cells expressing Agr in Stationary phase – TSB homogenised culture. Single cell analysis evidence heterogeneous expression of the Agr communication system of Listeria monocytogenes Strain Parental strain TSB 25°C TSB 37°C ARD009 EGD-e Rabbit listeriosis 35±5.2 48.5±8.03 DG303 LO28 Healthy pregnant women 15.1±0.10 15.4±1.11 DG304 12749River sample 67.2±0.57 23.4±3.17 DG305 NV4 Minced beef 68.4±0.12 27.8±1.85 DG306 ScottA Human listeriosis outbreak 72.0±0.13 38.1±3.47 DG307 3E Cheese-making plant 73.5±0.03 41.1±1.38 Positive control EGD-e pNF8-GFP 95±1.50 95±1.50
  24. 24. Densitéoptique,590nm 0.0 0.2 0.6 0.8 1.0 1.2 1.4 25 C 37 C EGD-e DagrA EGD-e DagrA Garmyn1,2 D., Gal2,3 L., Lemaître1,2 J.P., Piveteau1,2 P.* 1Université de Bourgogne, UMR 1347, F-21000 Dijon; 2INRA, UMR 1347, F-21065 Dijon, 3AgroSup, F21000 Dijon 1. Introduction Le système Agr est le seul système de communication décrit chez la bactérie pathogène Listeria monocytogenes. La délétion d’agrA affecte la capacité de L. monocytogenes à s’adapter à son environnement au cours de l’infection in vivo et pendant la formation de biofilm à 25 C. Afin de mieux caractériser l’opéron Agr, nous avons comparé le transcriptome de la souche parentale et du mutant de délétion DagrA ainsi que la capacité de ces deux souches à former des biofilms à 25 C et 37 C. Conclusion  Biofilms plus importants à 37 C qu’à 25 C  Invertion phénotypique entre DagrA et EGD-e en fonction de la température  Rôle de l’acquisition de composés azotés (acides aminés, peptides et glutamine) et de leur métabolisme dans l’inversion de phénotype à 37 C  Gènes codant pour la synthèse des pyrimidines et à un niveau moindre des purines également représentés dans l’analyse ontologique 2. Méthodes Comparaison souche parentale L. monocytogenes EGD-e et mutant DagrA à 25 C et 37 C : 1. Culture de biofilms en microplaques 96 puits – milieu TSB - quantification au spectrophotomètre à 590 nm après coloration au cristal violet . 2. Extraction des ARN totaux de cultures TSB en milieu de phase exponentielle –synthèse des cDNA et hybridation sur puce contenant les 2857 ORF du génome de L. monocytogenes EGD-e – Analyse des résultats à l’aide du logiciel DNASTAR ArrayStar. Le système Agr de Listeria monocytogenes et la croissance en biofilm : approche transcriptomique de l’effet de la température Comparaison de la formation de biofilm à 25 C et 37 C. 0% 5% 10% 15% 20% 25% 1.2 1.5 2.2 2.3 4.3 5.2 6.0 Similar to unknown proteins (25 gènes) No similarities (3 gènes) Phage-related functions (12 gènes) Metabolism of nucleotides and nucleic acids (11 gènes) Metabolism of amino acids (17 gènes) Motility and chemotaxis (7 gènes) Transport proteins (41 gènes) 3. Resultats Résultats de l’analyse ontologique des gènes surexprimés chez le mutant DagrA vs EGD-e au cours de la croissance à 37 C. Répartition par catégorie fonctionnelle.

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