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

(suite)

2

Ambrosia 2012

Le colloque Ambrosia 2012 s’est tenu à Lyon les 29 et 30 mars 2012 (http://www.inra.fr/toute_l_actu/manifes-tations_et_colloques/mars_avril_2012/ambrosia_2012).

Organisé par l’observatoire de l’ambroisie et la Direction 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, au Canada, en Hongrie, en Italie, en Serbie et en Suisse ont permis aux 200 personnes présentes de prendre la mesure des actions réalisées dans ces différents pays.

Il en est ressorti que les efforts réalisés en France depuis plusieurs années sont nombreux : dans les départements les plus touchés, les actions se multiplient.

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, prévention que l’observatoire de l’ambroisie met en place actuellement en Côte d’Or. De même, une réglemen-tation, au niveau européen ou national constituerait le support attendu par un certain nombre de gestionnaires. 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

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 Dijon17 rue Sully BP 86510

21065 Dijon cedexwww.dijon.inra.fr

Le projet PeaMUST

Adaptation Multi-STress et Régulations 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 nouvelles variétés de pois et d’optimiser leurs interac-tions avec les microorganismes symbiotiques du sol pour stabiliser le rendement et la qualité des graines de pois, dans le contexte du changement climatique et de la réduction de l’utilisation des pesticides. Différents stress sont responsables de l’instabilité du rendement 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. PeaMUST mettra à profit les technologies 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-tification des régions du génome impliquées dans la stabilité du rendement.

L’augmentation des surfaces en pois protéagineux en France permettrait de réduire la dépendance par rapport aux importations de tourteaux de soja 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 traduction rapide des connaissances génomiques acquises en applications utiles aux sélectionneurs 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)

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

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.

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.  

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

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.

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-1 n-2 n-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

Ech

elle

loca

le

Modèle

Modèle

Modèle Ech

elle

larg

e

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?

Ech

elle

loca

le

Petite

cigüe

Mouron

des

champs

Euphorbe

fluette

Morelle

noire

Geranium

découpé

Vulpin des

champs

Chénopode

blancCoquelicot

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).

2 Modèle

4 ) par AIC

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

Bootstrap Données

Bootstrap Données

Bootstrap Données

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

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

Pra

ctices fre

quent w

ith

GM

HT

cro

ps

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

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

N2 NO3-

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

2221

1724

18

5

612

47

1310

2 3

1

811

19

14

9

T1

T2

10.9%

56.6%

19

11 7

56

1

2

2022

15

1617

12

921

13

18

4

10

8

3

2314

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

am

oA

co

py n

um

ber

per ng

DN

A

1 5

13

19 21 23 42 7

129

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

abcd

e

ab abcd

abc

bcd

e

abcd

e

de

abcd

e

bcd

e

e abc

abcd

e

abcd

bcd

e

bcd

e

a bcd

e

abc

abcd

e

abcd

e

abc

ab

bcd

e

cd

e

102

104

106

1 5

13

19 21 23 42 7

129

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

abcd

e

a abcd

e

ef

abcd

abcd

e

abcd

ef

abcd

ef

abcd

ef

abcd

ef

def

bcd

ef

ef

f ab

abcd

ec

abcd

ef

cd

ef

bcd

ef

ef

bcd

ef

abcd

e

abc

nosZ

co

py n

um

ber p

er

ng

DN

A

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

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

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REFERENCES

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gathered in topical

book Sustainable

Agriculture • +50% reviews in 5 years

• Reviews issued first

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“Ants and agriculture”

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Agricultural Sciences -

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Indicators2

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• Think different

EDITORS SECRETS

Keywords of the 100 most cited review and research articles

in the category “Agronomy” of the WOS (15/05/2012)

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

Nu

mb

er o

f Fi

sh

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

Koegel S¹ Arnoud C² Boller T¹ Wipf D² Wiemken A¹ Courty PE¹

Expression of Sorghum bicolor ammonium transporters upon colonization 

with arbuscular mycorrhizal fungiKoegel S , Arnoud C , Boller T , Wipf D , Wiemken A , Courty PE

¹Botanical Institute, University of Basel, Hebelstrasse 1, 4056 Basel, Switzerland² INRA Dijon, 17 rue Sully, 21000 Dijon, France

Introduction:In nature, 80% of land plants are colonized by arbuscular mycorrhizal fungi (AMF). AMF help theplant in acquiring key nutrients as Phosphorus (P) and Nitrogen (N). In exchange, the plant deliversphotosynthesis products to the fungi. Because of their potential to promote nutrient uptake onmarginal 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 gmany studies in the last decades. The global increase in the use of N fertilizer (see Figure) has anegative 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 ofAMF symbiosis on the ammonium transporters (AMT) of Sorghum bicolor, the fifth world leadingcrop. It can grow under relatively arid conditions and is an important source of food, feed and fibersin many developing countries. Bioinformatic analyses of the Sorghum genomic sequence revealedeight 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

bb

aa a aa10

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: UbiquitinReference 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

bAMT3;1AMT3;1EIF

Cells with arbuscules

Cells without arbuscules

f b

Norm

alized 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: UbiquitinSamples of arbuscules yielded a strong signal for fungal EIFSamples 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 arbuscule4) Picture of the root5) Superposition of picture 1, 2, 3 and 4

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.

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.

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

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, FrancebINRA, USC1335 Nutrition du cheval athlète, F-21079 Dijon, FrancecINRA 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 (Yuand Morisson (2004))

Amplification ADN Bactérien

(PCR 16S – 23S)

Clustering (Correlationde 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 communautébactérienne 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) généréà partir des profils ARISA

Gel ARISA

Profil Bactérien

=

Structure(1 bande = 1 espèce)

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 10-5 10-3

Forte Faible

100 10-3 10-5

Inoculation

Dilution

Microcosmes de sol stérile

Diversité Suspension 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 3 1 10 5 20 40 80 30 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 heures Control

Résultats

Stratégie Expérimentale

Cinétique de respiration (CO2 en µg/g de sol) des différents niveaux de diversité pour chaque traitement pendant 80 jours d’incubation Biomasse moléculaire à différents temps d’incubation

ng

d’A

DN

/g d

e s

ol s

ec

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

Res

pir

atio

n (

CO

2 e

n µ

g/g

de

sol)

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

Res

pir

atio

n (

CO

2 e

n µ

g/g

de

so

l

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

Res

pir

atio

n (

CO

2 e

n µ

g/g

de

so

l)

Res

pir

atio

n (

CO

2 e

n µ

g/g

de

so

l)

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 fonctionnelle Faire le lien

Ecart des moyennes des respirations perturbées par rapports aux respirations contrôles

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

MO

BIO

GnS-GII

0

1

2

3

4

5

0 1 2 3 4 5

SY

3

GnS-GIIA

bo

nd

ance

rel

ativ

e (%

) 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) 50 400 10 100 250

0

200

400

600

800

1000

1200

1400

1600

1800

0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 14000

No

mb

re d

'OT

Us

Nombre de séquences

Sol sous culture

0

200

400

600

800

1000

1200

1400

0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 14000

No

mb

re d

'OT

Us

Nombre de séquences

Forêt à feuilles caduques

0

200

400

600

800

1000

0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 14000

No

mb

re d

'OT

Us

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)

10 30

200 100 150

70 50 60 80

10 40 60

10 90 50 80 70

10 50

300

150

30

d = 2

1850

0

2

4

6

8

30

10 50 40

20

60 100

90 70 Total 80

Forêt de conifères (pH = 4.0)

20

10 40

100 70 50 60 80

200 90 250 400 350 Total

Sol sous cultures (pH = 8.2) 90 30

200

20 80 150 250 60 40 100

Total 70

Prairies (pH = 5.4)

20 30

100 Total

Vignes (pH = 8.3)

20 30

40 50 Total

10 20 30 70 Sols sous cultures

(pH = 7.9)

Total

Forêt à feuilles caduques (pH = 7.9)

20 40 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.

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, FRANCE2 Laboratory of Virtual Biology, UMR CNRS 6543, Nice University, NICE, FRANCE

3 INRA, UMR 1347 Agroecology, DIJON, FRANCE4 French Alternative Energies and Atomic Energy Commission (CEA), Genomic Institute, Genoscope, EVRY, FRANCE

5 INRA, US 1106 INFOSOL, ORLEANS, France6 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 assessaccurately this huge diversity. The recent development of high‐throughput sequencing technology allows the scientific community to assess metagenomic studies bygetting hundreds of thousands of ribosomal rRNA gene sequences from a single metagenomic soil DNA. The impressive power of these tools calls now for a morethorough examination of microbial diversity in terms of richness (efficient detection of major and minor populations) and evenness. To date, only a small number ofthe 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 neededto obtain reliable information to efficiently compare soilsmicrobial 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 16SrRNA gene for each soil (Table 1).

To define the number of reads needed to obtain a good taxonomical inventory, the number ofraw 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 ofsequences (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 readsobtained 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 examinemicrobial diversity , evenness and richness thoroughly for all subsets of sequences.

Context and Objectives

Results & Discussion

Experimental Procedures

Conclusions

EigenvaluesCrop system in rotation with grassland

Deciduous forestEigenvalues

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 OTU

s detected at gen

us

level

Number of high‐quality reads

Crop system with rotationCrop system without rotationDeciduous forestDeciduous forestConiferous forestGrasslandVineyards

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).

BUTA 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 OTU

s recovered in 

subsets of reads common with 

complete datasets

Number of raw reads

Crop system with rotationCrop system without rotationDeciduous forestDeciduous forestConiferous forestGrasslandVineyards

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100%

10000 30000 50000 70000 90000 110000 130000 150000

Percentage of OTU

s 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.

0

100000

200000

300000

400000

500000

600000

700000

800000

ARD009 DG303 DG304 DG305 DG306 DG307 positive control

Bio

volu

me,

µm

3

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 12749 River 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

Den

sit

é o

pti

qu

e, 590 n

m

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.