L’agriculture de conservation des sols permet-elle de diminuer l’usage d’herbicide ? Évaluation multicritère basée sur le réseau Dephy-ferme Stéphane Cordeau, Maé Guinet, Nicolas Munier-Jolain, Guillaume Adeux
Stéphane Cordeau, Maé Guinet, Nicolas Munier-Jolain, Guillaume Adeux. L’agriculture de conserva-
tion des sols permet-elle de diminuer l’usage d’herbicide ? Evaluation multicritere basée sur le réseau
Dephy-ferme. VÉGÉPHYL : 25ème conférence du columa, journées internationales sur la lutte contre
les mauvaises herbes, Dec 2023, Orléans, France. pp.1-11. �hal-04419214�
HAL Id: hal-04419214
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JOURNÉES INTERNATIONALES SUR LA LUTTE CONTRE LES MAUVAISES HERBES
ORLÉANS – 5, 6 ET 7 DÉCEMBRE 2023
L’AGRICULTURE DE CONSERVATION DES SOLS PERMET-ELLE DE DIMINUER L’USAGE D’HERBICIDE ?
EVALUATION MULTICRITERE BASEE SUR LE RESEAU DEPHY-FERME
S. CORDEAU (1,2) , M. GUINET (1) , N. MUNIER-JOLAIN (1) , G. ADEUX (1,2)
(1)
Agroécologie, INRAE, Institut Agro Dijon, Univ. Bourgogne, Univ. Bourgogne Franche-Comté, F-
21000 Dijon, France, stephane.cordeau@inrae.fr
(2)
RMT GAFAd – Gestion Agroécologique de la Flore Adventice
RESUME
L’agriculture de conservation des sols (ACS) repose sur trois piliers: l’absence de perturbation du sol,
la diversification des successions culturales et la couverture du sol. Nous mobilisons les données des
3000 fermes du réseau Ecophyto DEPHY-Ferme. Les performances (13 indicateurs) des systèmes en
ACS (N = 36) et pseudo-ACS (N = 19, ayant un travail superficiel du sol occasionnel) sont comparées
aux systèmes basés sur le labour (LABOUR, N = 135) et le travail superficiel du sol (TCS, N = 90) dans
des situations de production similaires (climat, type de sol, présence de bétail ou d’irrigation, etc.). Les
systèmes ACS (par rapport aux TCS et labour, respectivement) utilisent plus d’herbicides (+27 et +90%)
mais légèrement moins d’insecticides (-64 et -50%, non significatif), ont diminué le temps de
traction/ha/an (-25 et -32%), la consommation de carburant (-21 et -39%), ainsi que les charges de
mécanisation (-20 et -26%), ont eu tendance à diminuer légèrement la rentabilité/ha (-7 et -19%, non
significatif) en raison d’une productivité légèrement inférieure (-19% et -25%), mais ont entraîné une
meilleure rentabilité par heure de traction (+23% et +18%). Les systèmes ACS ont davantage recours
au glyphosate (0,26 point d’IFT glyphosate) que les TCS et les LABOUR, mais l’utilisation du glyphosate
était globalement faible. L’IFT herbicide sans glyphosate était similaire dans les systèmes ACS et les
TCS mais plus élevé que dans les LABOUR.
Mots-clés : semis direct, diversification, système de culture, IFT, glyphosate
ABSTRACT
Conservation Agriculture (CA) are systems based on three fundamental pillars: permanent no-till,
diversification of crop rotations and soil cover. We use data from the 3,000 farms in the Ecophyto
DEPHY-Ferme network. The performance (13 indicators) of CA (N = 36) and pseudo-CA (N = 19, with
occasional shallow tillage) systems are compared with ploughing-based systems (CT, N = 135) and
superficial tillage-based systems (ST, N = 90) in similar production situations (climate, soil type,
presence of livestock or irrigation, etc.). CA systems (compared to ST and CT, respectively) used more
herbicides (+27 and +90%) but slightly less insecticides (-64 and -50%, not significant), reduced traction
time/ha/year (-25 and -32%), fuel consumption (-21 and -39%), as well as mechanization costs (-20 and
-26%), tended to slightly decrease profitability/ha (-7 and -19%, not significant) due to slightly lower
productivity (-19% and -25%), but resulted in higher profitability per traction hour (+23% and +18%).
CA systems relied more on the use of glyphosate (0.26 glyphosate TFI point) than STs and CTs, but
glyphosate use was overall low. Herbicide TFI without glyphosate was similar in CA systems and ST but
higher than in CT.
Keywords: direct seeding, diversification, cropping system, IFT, glyphosate.
- Introduction
L’agriculture de conservation des sols (ACS) repose sur trois piliers : non travail du sol, couverture des
sols et diversification des successions, contribuant à favoriser différents services écosystémiques (Palm
et al., 2014). L’ACS est mise en œuvre avec une diversité de pratiques agricoles, qui évoluent au cours
des premières années de transition (Derrouch et al., 2020b). L’arrêt du travail du sol (labour et reprise
du sol, déchaumage, faux semis, désherbage mécanique, etc…) réduit le temps de traction et la
consommation en fuel. Malgré le souhait et le besoin de diversifier la rotation, toutes les cultures ne
sont pas adaptées à une conduite en semis direct, comme les cultures industrielles de betterave ou
pomme de terre, et leur abandon peut avoir des conséquences économiques sur l’exploitation. La mise
en œuvre des trois piliers de l’ACS, et notamment l’arrêt du travail du sol, peut également avoir des
conséquences négatives sur la productivité des systèmes (Pittelkow et al., 2015), au moins sur le court
terme. Les systèmes en ACS sont également confrontés à des problèmes de maîtrise de la flore
adventice, qui n’est plus régulée par le travail du sol. Ces systèmes peuvent donc être fortement
dépendants des herbicides pour ne pas perdre le contrôle des communautés adventices sur le long
terme.
Très peu de travaux se sont attachés à évaluer ces systèmes sur les différents volets de la
multiperformance. La seule étude menée en France, à l’aide de l’outil d’évaluation multicritère MASC,
démontre que la diminution du travail du sol tend à diminuer la performance globale du système, à
moins qu’elle ne soit associée à une diversification de la rotation des cultures (Craheix et al., 2016), ce
qui démontre que l’ACS doit être vue, étudiée et quantifiée comme un système mettant en œuvre
conjointement les trois piliers (Reicosky, 2015). Néanmoins, cette approche ‘système’ de la mise en
œuvre des piliers nécessitent de penser la diversification des couverts et des cultures dans la rotation
avant l’arrêt du travail du sol, ce qui se traduit par la présence encore ponctuelle et occasionnelle de
travail du sol superficiel dans les systèmes, appelés dans ce chapitre pseudo-ACS. De plus, comme
mentionné ci-dessus, certaines cultures (ex. pomme de terre, betterave, etc.) requièrent encore du
travail du sol superficiel et ponctuel pour leur implantation (favoriser l’installation de la culture,
buttage, etc.), et pas uniquement dans la phase de transition à l’agriculture de conservation. Enfin, il
n’est pas exclu que dans la phase de transition vers l’ACS, des problématiques de gestions des limaces,
campagnols, adventices obligent les agriculteurs à avoir recours à un travail du sol superficiel.
L’objectif de cette étude est d’apporter une contribution au débat sur les performances économiques
et environnementales de systèmes en ACS, en s’appuyant sur les systèmes relevant de cette stratégie
au sein du réseau des fermes DEPHY.
Sur la base des descriptifs détaillés des systèmes de culture, nous avons distingué deux types de
systèmes relevant de l’ACS au sein des fermes DEPHY (Adeux et al., 2022) :
•
•
D’une part les systèmes de semis direct strict (SD), pour lesquels aucun travail du sol n’est
réalisé sur la période de caractérisation du système de culture (trois ans), correspondant a
priori aux principes de l’agriculture de conservation;
Des systèmes proches du ACS (Pseudo-ACS), mais intégrant du travail du sol superficiel de
façon très ponctuelle, avec un passage sur la période considérée, à l’exclusion de tout travail
du sol profond (profondeur supérieure à 10 cm).
Pour évaluer les performances de ces systèmes, nous avons cherché à les comparer avec des systèmes
avec labour, ou en techniques culturales simplifiées (TCS) c’est à dire sans labour mais avec du travail
du sol fréquent (plusieurs passages superficiels par an). Pour garantir la comparaison des
performances de systèmes conduits dans des situations de production similaires, en s’affranchissant
des effets du type de sol, du climat ou du contexte socio-technique (par exemple, présence d’élevage
sur l’exploitation), nous avons identifié, pour chaque système en ACS ou pseudo-ACS, un ou plusieurs
systèmes du réseau DEPHY avec labour (LABOUR) et un ou plusieurs systèmes avec travail du sol
superficiel fréquent (TCS), dans une situation de production similaire (Adeux et al., 2022). Les systèmes
LABOUR et TCS servent de référence pour notre évaluation des performances des systèmes ACS que
sont le ACS et pseudo-ACS.
- Matériels et méthodes
2.1. Réseau DEPHY et données disponibles
Le réseau de fermes DEPHY a été mis en place dans le cadre du plan ECOPHYTO, de façon progressive
en 2010, 2011, 2012, pour atteindre près de 1900 fermes en 2012, avant une nouvelle extension du
réseau en 2016, pour atteindre 3000 fermes, dont plus de la moitié en filière « Grandes Cultures-
Polyculture élevage ». A des fins de production de références sur les systèmes économes en produits
phytosanitaires, les systèmes de culture suivis dans les fermes DEPHY sont décrits dans la base de
données AGROSYST, avec tout le détail des pratiques culturales. Pour ce travail, nous avons caractérisé
chaque système de culture et calculé des indicateurs de performances sur une période de trois ans
avec l’ensemble des parcelles du système de culture. Cette durée permet de lisser les effets des
variations interannuelles du climat sur la productivité des cultures et la pression en bioagresseurs, tout
en étant suffisamment courte pour que le système puisse être considéré comme stable sur la période
considérée.
Les données disponibles sont très détaillées, à l’échelle du système de culture. Les tables exportées
d’AGROSYST renseignent la commune de l’exploitation, qui donne une position géographique de
chaque système de culture (Figure 1), sur la nature des cultures et leur ordre de succession, sur la
séquence d’interventions sur chaque culture (depuis la récolte de la culture précédente), sur la nature
du matériel utilisé, sur les intrants, les doses, les dates. AGROSYST calcule quelques indicateurs de
performance (cf. liste des indicateurs utilisés ci-dessous).
Figure 1 : Position géographique des systèmes en ACS (N = 36) et pseudo-ACS (N = 19), et de leurs
homologues basés sur le LABOUR (N = 165) et TCS (N = 90) situés dans la même situation.
Geographical position of CA (ACS, N = 36) and pseudo-CA pseudo-ACS, (N = 19) systems, and their
plough-based (L, N = 165) and superficial tillage (TCS, N = 90) counterparts in the same situation.
2.2. Repérage des systèmes en ACS et Pseudo-ACS
L’exploration des itinéraires de travail du sol a permis de repérer 36 systèmes de culture de semis
direct strict (ACS), i.e. sans aucune intervention de travail du sol au cours de trois années successives
sur l’ensemble des parcelles correspondantes, et 19 systèmes de culture avec aucune intervention de
travail du sol profond et une intervention de travail superficiel sur la période étudiée (pseudo-ACS). Il
est à noter que cette caractérisation est faite sur l’examen des itinéraires techniques et des pratiques
enregistrées. Au cours de ce repérage, les interventions de roulage (quel que soit le type de rouleau)
ne sont pas considérées comme des interventions de travail du sol. Quand les systèmes de culture
étaient décrits sur des périodes plus longues que trois ans sans changement de stratégie de travail du
sol, seules les trois années les plus récentes ont été conservées pour l’analyse, afin de maximiser les
chances de caractériser le fonctionnement de systèmes ayant passé la phase de transition initiale dont
on sait que les pratiques ne sont pas encore optimales (Derrouch et al., 2020b).
2.3. Repérage des systèmes de référence
Afin d’optimiser la comparaison des systèmes dans des situations de production similaires (i.e.
similaires pour toutes les variables descriptives de la situation de production qui échappent aux
3décisions stratégiques des agriculteurs), les systèmes LABOUR et TCS ont été recherchés selon les
règles suivantes :
•
•
•
•
•
•
Climat similaire : pour chaque système ACS ou pseudo-ACS, nous avons recherché des systèmes
LABOUR et TCS de référence dans un rayon géographique de 50 km. Cette règle assure non
seulement que les systèmes de référence sont dans un climat plutôt similaire, même si on sait que
la pluviométrie peut être plus localisée, mais maximise également la proximité d’un même contexte
socio-technique (e.g. proximité d’une sucrerie ou d’une autre industrie offrant des débouchés pour
des productions particulières : betterave, légumes de plein champ, …).
Type de sol similaire : le taux de renseignement du type de sol étant relativement faible dans la
base de données AGROSYST, nous avons identifié le type de sol de chaque système sur la base de
la carte des sols de France (Inra, 2018). Cette base de données des sols de France permet une
cartographie des unités cartographiques de sols (UCS) qui sont elles-mêmes reliées à des unités
typologiques de sols (UTS) évaluées sur la base de campagnes de terrain. A l’aide d’un système
d’information géographique (SIG, e.g. Arcgis®), nous avons positionné les systèmes (code postal de
la commune de l’exploitant) sur la carte des sols, permettant d’identifier l’UCS majoritaire de la
commune à chaque système de culture. Sur l’ensemble de systèmes étudiés, un type de sol est
largement dominant dans la commune. Ainsi, pour chaque système ACS ou Pseudo-ACS, nous avons
filtré les systèmes LABOUR et TCS de référence situés dans le rayon précédemment établi de 50 km
en ne conservant que les systèmes localisés dans des types de sol identiques.
Années similaires : nous avons retenu les trois mêmes années pour décrire les systèmes ACS ou
Pseudo-ACS et leurs homologues LABOUR et TCS, pour maximiser les chances que les conditions
climatiques et les pressions en bioagresseurs soient similaires. Ces années varient entre systèmes
ACS ou entre Pseudo-ACS, mais pour un système ACS d’une situation de production donnée, les
systèmes LABOUR et TCS sont décrits sur les mêmes années. Il n’a pas été possible de respecter
cette règle dans tous les cas, et ce afin de conserver au minimum un système LABOUR et un système
TCS à comparer à chaque système ACS ou Pseudo-ACS.
La présence d’ateliers d’élevage sur l’exploitation déterminant beaucoup les pratiques (Lechenet
et al., 2016), nous n’avons conservé que des exploitations LABOUR et TCS sans élevage pour des
systèmes ACS et Pseudo-ACS d’exploitations sans élevage, et que des exploitations LABOUR et TCS
avec élevage pour des systèmes ACS et Pseudo-ACS d’exploitations avec élevage.
L’accès à l’irrigation étant également structurel et déterminant des performances, seuls les
systèmes LABOUR et TCS comparables aux systèmes cibles ACS ont été conservées (i.e. un système
ACS ou Pseudo-ACS avec irrigation n’est jamais comparé à un système LABOUR et TCS sans
irrigation, et vice versa)
Lorsque cela était possible (nombre de système LABOUR ou TCS > 6 dans le voisinage du système
ACS ou Pseudo-ACS cible) un deuxième filtre basé sur la distance a été appliqué afin de ne conserver
que les six systèmes LABOUR ou TCS les plus proches et répondant à l’ensemble des autres
conditions précédentes.
Sur la base de ces variables descriptives de la situation de production, nous avons identifié des
« clusters » de systèmes de culture de même situation de production, centrés autour d’un système
ACS ou Pseudo-ACS. Dans quelques rares cas, les systèmes ACS ou Pseudo-ACS sont proches
géographiquement et peuvent donc partager les mêmes systèmes LABOUR et TCS auxquels ils sont
comparés (Figure 1). Chaque « cluster » comporte donc un à deux système(s) ACS (nombre de clusters
avec 2 systèmes ACS = 3) ou Pseudo-ACS (nombre de clusters avec 2 systèmes Pseudo-ACS = 1) et de
0 à 6 système(s) LABOUR de référence (en moyenne 3,3 pour la comparaison avec ACS et 3,7 pour la
comparaison avec Pseudo-ACS) et de 0 à 6 systèmes TCS (en moyenne 1,8 pour la comparaison avec
ACS et 1,9 pour la comparaison avec Pseudo-ACS). L’analyse statistique (§ 2.5.) permet de distinguer
l’effet « cluster » (i.e. situation de production = effet du sol, climat, contexte socio-technique) de l’effet
qui nous intéresse ici, i.e. l’effet du type de stratégie agricole sur chacun des indicateurs considérés.
42.4. Critères de performance évalués
Nous nous sommes intéressés à deux types d’indicateurs, pour un total de 12 indicateurs :
•
Des indicateurs visant à vérifier si les systèmes en ACS et en Pseudo-ACS relèvent bien de l’agriculture
de conservation des sols, c’est-à-dire respectent bien les deux autres piliers de l’agriculture de
conservation, (i) la diversification des successions culturales, et (ii) la couverture des sols par des
couverts d’interculture. Nous avons ainsi calculé pour chaque système (SD, Pseudo-ACS, LABOUR et
TCS) d’une part le nombre de cultures différentes de la rotation (y compris éventuelles cultures
dérobées), d’autre part la fréquence d’implantation d’un couvert d’interculture. Pour les systèmes de
culture décrits avec l’approche parcellaire, ces indicateurs ont été calculés comme la moyenne sur les
trois années de suivi et pour toutes les parcelles correspondantes. Dans quelques cas, quand le nombre
de parcelles:années était inférieur à 9 (i.e. moins de 3 parcelles décrites chaque année), l’indicateur
n’a pas été calculé.
- Des indicateurs de performance technico-économiques et environnementaux, calculés à l’échelle de
chaque système de culture (moyenne des différentes parcelles ou cultures de la séquence culturale).
Nous nous sommes limités aux indicateurs calculés par AGROSYST :
o L’indice de Fréquence des Traitements (IFT), avec ses différentes composantes : IFT-total (y compris
traitement de semences), IFT-Herbicide, IFT-Fongicide, IFT-Insecticide. L’IFT est un indicateur de
niveau de dépendance aux produits phytosanitaires pour la maîtrise des bioagresseurs. Il est calculé
avec deux méthodes différentes : IFT « méthode 2012 » pour laquelle la dose de référence est
définie pour chaque couple « produit commercial : culture », et l’IFT « à la cible » pour laquelle la
dose de référence est définie pour chaque trinôme « produit commercial : culture : cible ». L’IFT est
sans unité mais correspond au nombre de pleines doses homologuées épandues sur la totalité de
la surface de la parcelle.
o Le temps de travail mécanisé, calculé en fonction du débit de chantier des outils utilisés pour
chaque intervention mécanisée répertoriée sur un système de culture donné. Il s’exprime en hha -1
an -1 .
o La consommation de carburant, calculée pour chaque intervention en fonction du débit de chantier
du matériel, mais aussi de la puissance de traction et du taux de charge moteur (fonction du type
d’intervention), selon la méthode préconisée par le bureau « Agroéquipement » de l’APCA (APCA –
Chambres d’Agriculture France). Elle s’exprime en L ha -1 an -1 .
o Des indicateurs économiques : produits bruts (€ ha -1 an -1 ), charges opérationnelles (€ ha -1 an -1 ),
charges de mécanisation (€ ha -1 an -1 ), marges semi-nette (€ ha -1 an -1 , calculé tel que produit brut –
charges opérationnelles – charges de mécanisation). Ces indicateurs sont calculés par AGROSYST
sur la base de 10 scénarios de prix rendant compte de la volatilité des prix (produits agricoles,
engrais et fuels) entre 2005 et 2017. Les indicateurs sont calculés pour chaque scénario de prix, puis
moyennés, ce qui permet de comparer les performances économiques de systèmes de culture qui
ne seraient pas caractérisés sur exactement les mêmes années, en s’affranchissant des évolutions
du contexte de prix.
2.5. Analyses statistiques
L’ensemble des variables réponse (variable à expliquer présentée ci-dessus) ont été analysées via des
modèles mixtes, grâce à la fonction lme() du package R (nlme). Ces modèles intègrent une partie fixe
d’intérêt (stratégie de travail du sol, facteur à 3 niveaux, i.e. ACS/TCS/LABOUR ou Pseudo-
ACS/TCS/LABOUR) et une partie aléatoire qui permet de tenir compte de la structure des données
(l’effet cluster étant l’effet de la situation de production). Mettre l’effet cluster en aléatoire dans un
modèle statistique revient à indiquer que certains systèmes partagent la même situation de
production, d’autres non.
- Résultats
3.1. Performances de systèmes en semis direct
3.1.1. Respect des principes de l’agriculture de conservation
Avec 5,1 cultures dans la rotation en moyenne, les systèmes en ACS sont significativement plus
diversifiés que les systèmes de TCS (4,4) et les systèmes labourés (4,3). Les systèmes de semis direct
comportent également plus de couverts d’interculture que les TCS et les systèmes labourés, et cela de
façon significative (Figure 2).
3.1.2. Utilisation des pesticides
Les résultats des comparaisons entre types de stratégies de travail du sol sont très similaires pour les
IFT calculés avec la « méthode 2012 » et pour les IFT « à la cible ». Les IFT totaux (Figure 2) des
systèmes ACS sont légèrement supérieurs en moyenne à ceux des systèmes en TCS (sans que la
différence ne soit significative), et supérieurs d’environ 1,1 point (+43% IFT « méthode 2012 », +49%
avec l’IFT « à la cible ») par rapport aux systèmes labourés, et la différence est significative. La
différence s’explique principalement par une plus grande utilisation d’herbicides en ACS qu’en système
labouré (+1,1 point d’IFT herbicide, Figure 2), les systèmes TCS étant intermédiaires. Quelques
agriculteurs (peu nombreux) en système ACS arrivent cependant à utiliser moins d’herbicides que les
systèmes TCS (jusqu’à -2 points d’IFT herbicide) et LABOUR (jusqu’à -0,8 point d’IFT) du même cluster.
Il y a une tendance à une moindre utilisation d’insecticides en ACS par rapport aux systèmes de
référence (Figure 2), mais la différence n’est pas significative. Les niveaux d’usage de fongicides sont
similaires entre les trois types de systèmes (Figure 2). Les systèmes ACS ont davantage recours au
glyphosate (0,26 point d’IFT glyphosate) que les TCS et les CT, mais l’utilisation du glyphosate était
globalement faible. L’IFT herbicide sans glyphosate était similaire dans les systèmes ACS et les TCS,
mais plus élevé que dans les CT.
3.1.1. Indicateurs technico-économiques
Avec respectivement 3 h ha -1 an -1 et 57 L ha -1 an -1 , le temps de traction (Figure 2) et la consommation
de fioul (Figure 2) sont réduits en ACS par rapport aux systèmes de référence TCS et Labour. La
réduction du temps de travail mécanisé par hectare est de 23% par rapport aux TCS, et de 32% par
rapport aux systèmes labourés. La réduction de la consommation de fioul est respectivement de 21%
et 39%. Les produits bruts sont inférieurs de 19 % en ACS par rapport aux TCS des mêmes clusters, et
inférieurs de 25% par rapport aux systèmes labourés (Figure 2). Ces plus faibles produits bruts,
probablement imputables en partie à la diversification des rotations avec des cultures de moindre
productivité, sont partiellement compensés par des charges de mécanisation significativement plus
faibles en systèmes ACS par rapport aux systèmes de référence (Figure 2). Cependant ces plus faibles
charges de mécanisation ne suffisent pas à compenser le différentiel de produit brut, puisque les
marges semi-nettes sont en tendance plus faibles en ACS qu’en systèmes de référence (Figure 2), bien
que les différences ne soient pas significatives (-7% en moyenne par rapport aux TCS, -26% par rapport
aux systèmes labourés). Rapportées à l’heure de travail mécanisé, les marges sont très similaires entre
les 3 types de système, avec un léger avantage aux systèmes SD, de l’ordre de +20%.
3.1. Performances des systèmes en Pseudo-ACS
3.1.1. Respect des principes de l’agriculture de conservation
Les systèmes en Pseudo-ACS comprennent en moyenne également plus de cultures différentes que les
systèmes de référence en TCS et LABOUR (environ +0,8 cultures par système, soit un différentiel du
même ordre que pour les systèmes en ACS), bien que cette différence ne soit ici pas statistiquement
significative, en raison d’un nombre de clusters plus faible (Figure 3). En tendance, la fréquence
d’implantation de cultures intermédiaires est moins élevée qu’en ACS (vue ci-dessus), mais plus élevée
qu’en systèmes de référence en TCS et LABOUR, et les différences ne sont encore pas significatives ici.
Les systèmes en Pseudo-ACS semblent le plus souvent respecter les deux principes de diversification
de l’agriculture de conservation, mais en moyenne de façon moins rigoureuse que les systèmes en
ACS.
6Figure 2 : Distributions des différences entre systèmes en ACS et systèmes de référence (TCS et
LABOUR) pour 12 indicateurs. Les IFT présentés ici sont ceux calculés à la cible. Les points gris
représentent les différences individuelles entre systèmes, les points noirs représentent les différences
moyennes par cluster. Les étoiles rouges représentent les différences significatives (P < 0,05).
Distributions of differences between CA and reference systems (TCS and LABOUR) for 12 indicators. The
TFIs presented here are those calculated at the target. Grey dots represent individual differences
between systems, black dots represent average differences per cluster. Red stars represent significant
differences (P < 0.05).
3.2. Performances des systèmes en Pseudo-ACS
3.2.1. Respect des principes de l’agriculture de conservation
Les systèmes en Pseudo-ACS comprennent en moyenne également plus de cultures différentes que les
systèmes de référence en TCS et LABOUR (environ +0,8 cultures par système, soit un différentiel du
même ordre que pour les systèmes en SD), bien que cette différence ne soit ici pas statistiquement
7significative, en raison d’un nombre de clusters plus faible (Figure 3). En tendance, la fréquence
d’implantation de cultures intermédiaires est moins élevée qu’en ACS (vue ci-dessus), mais plus élevée
qu’en systèmes de référence en TCS et LABOUR, et les différences ne sont encore pas significatives ici.
Les systèmes en Pseudo-ACS semblent le plus souvent respecter les deux principes de diversification
de l’agriculture de conservation, mais en moyenne de façon moins rigoureuse que les systèmes en SD.
3.2.2. Utilisation des pesticides
Comme observé pour les ACS, la comparaison des IFT entre Pseudo-ACS et systèmes de référence
donne des résultats très similaires, que l’on utilise les valeurs d’IFT « méthode 2012 » ou les IFT « à la
cible ». Les IFT totaux des systèmes Pseudo-ACS (Figure 3) sont intermédiaires entre les systèmes en
TCS (systèmes en moyenne aux plus forts IFT) et les systèmes labourés (IFT plus faibles). Même s’ils
n’ont pas été rigoureusement comparés statistiquement deux à deux, il semble bien que le travail du
sol très ponctuel en Pseudo-ACS permette une baisse de l’usage de pesticides par rapport aux systèmes
en ACS stricts. Les différences sont encore une fois principalement dues aux herbicides (Figure 3), les
IFT Herbicides en Pseudo-ACS étant intermédiaires entre ceux des TCS et ceux des systèmes labourés.
Les IFT insecticides (Figure 3) en Pseudo-ACS sont extrêmement faibles, proche de 0, et
significativement plus faibles que ceux des systèmes de référence. Les IFT fongicides, de l’ordre de 0,3,
ne sont pas différents entre Pseudo-ACS, TCS et systèmes labourés (Figure 3). Les pseudo-ACS et les
TCS ont eu recours au glyphosate de manière similaire, mais plus que les LABOUR, bien que l’utilisation
du glyphosate ait été globalement faible. Il est intéressant de noter que l’IFT herbicide sans glyphosate
dans les pseudo-ACS n’était pas significativement différent de celui des TCS ou des LABOUR, bien qu’il
soit respectivement plus élevé et plus bas dans le cas des ACS.
3.2.1. Indicateurs technico-économiques
On n’observe aucune différence entre les Pseudo-ACS et les systèmes TCS, pour aucun des indicateurs
technico-économiques étudiés. Le temps de traction (Figure 3) et la consommation de carburant
(Figure 3) de Pseudo-ACS sont significativement plus faibles que pour les systèmes labourés. Le produit
brut (Figure 3), les charges opérationnelles (Figure 3) et la marge semi-nette (Figure 3) sont en
moyenne légèrement plus faibles en Pseudo-ACS par rapport aux systèmes labourés, bien que le faible
nombre de systèmes ne permette pas de les différencier statistiquement. Rapporté à l’heure travaillée,
les marges semi-nettes sont très similaires entre les trois types de stratégies Pseudo-ACS, TCS et
LABOUR. - Discussion
L’étude présentée ici démontre une fois de plus la très grande valeur des gros jeux de données
décrivant le détail des pratiques agricoles pour une grande diversité de systèmes de culture dans une
grande diversité de situations de production (Adeux et al., 2022). Leur analyse permet de produire des
connaissances en agronomie, très utiles pour accompagner les agriculteurs vers l’adaptation de
systèmes multiperformants. La méthode développée ici est originale : nous avons choisi d’étudier des
différentiels entre systèmes de situations de production similaires, avec la méthode des clusters
construits autour des systèmes d’intérêt (ACS et Pseudo-ACS).
Comme tous les systèmes d’un même cluster partagent la même situation de production (type de sol,
type de climat, contexte technico-économique… soit tous les éléments du contexte qui sont subis par
les agriculteurs, qui ne sont pas modifiables par leur stratégie d’exploitation (Lechenet, 2017), l’approche
permet de s’affranchir des effets de la situation de production sur les variables étudiées, et donc de
faciliter la mise en évidence des effets des stratégies des agriculteurs. Par ailleurs, cette méthode ne
nécessite pas de typologie préalable de situation de production (Lechenet et al., 2017), ce qui est un
avantage important car les typologies induisent toujours une perte d’information et une dégradation
de la puissance statistique des analyses. L’étude a permis de confirmer les hypothèses souvent
formulées autour de l’ACS (Adeux et al., 2022). En moyenne, les systèmes identifiés ACS respectent
bien les principes de diversification des cultures et de couverture des sols, piliers de l’ACS souvent
considérés comme ceux à mettre en œuvre en premiers dans la phase de transition (Derrouch et al.,
82020b). Les systèmes en ACS requièrent plus d’herbicides mais légèrement moins d’insecticides que
les systèmes de référence, TCS ou systèmes labourés. En effet, le travail du sol, même superficiel, est
un levier de gestion des adventices par la destruction des communautés levées mais qui a aussi
l’inconvénient de stimuler de nouvelles germinations.
Figure 3 : Distributions des différences entre systèmes pseudo-ACS (autorise un travail du sol
superficiel) et systèmes de référence (TCS et LABOUR) pour 12 indicateurs. Les IFT présentés ici sont
ceux calculés à la cible. Les points gris représentent les différences individuelles entre systèmes, les
points noirs représentent les différences moyennes par cluster. Les étoiles rouges représentent les
différences significatives (P < 0,05).
Distributions of differences between pseudo-ACS systems (allowing one superficial tillage) and
reference systems (TCS and LABOUR) for 12 indicators. The TFIs presented here are those calculated at
the target. Grey dots represent individual differences between systems, black dots represent average
differences per cluster. Red stars represent significant differences (P < 0.05).
9En non travail du sol, les adventices vivaces et même annuelles se maintiennent et restent une
préoccupation pour l’agriculteur (Derrouch et al., 2020a). En revanche, l’arrêt du travail du sol en ACS
permet de diminuer le temps de traction/ha/an, la consommation de carburant, ainsi que les charges.
Il tend à diminuer très légèrement la rentabilité par hectare (en raison d’une productivité légèrement
plus faible), résultat observé aussi à l’échelle mondiale (Pittelkow et al., 2015). Le classement des
rentabilités s’inverse quand la rentabilité est évaluée par heure travaillée. Par ailleurs, le temps
nécessaire à se former, observer au champ, organiser les chantiers, etc. n’est pas comptabilisé dans
cette étude (focalisée sur le temps de traction au champ).
Ces conclusions sont des enseignements généraux, fondés sur des différentiels moyens entre systèmes
de situations de production similaires, mais qui masquent une grande diversité de performances entre
les systèmes. C’est parfois des particularités qu’on extrait les enseignements les plus riches. Par
exemple, certains systèmes ACS (même si peu nombreux) présentent des IFT herbicides plus faibles
que leurs voisins en TCS ou en système labouré. Il est possible que des éléments de la situation de
production (région, type de sol) puissent expliquer ces performances particulières mais nous n’avons
pas eu les moyens, dans le cadre de cette étude, d’étudier comment la situation de production affecte
les différences de performances entre les stratégies. Par exemple, l’arrêt du travail du sol représente
une forte perturbation pour les adventices et ce n’est qu’après une phase de transition estimée par
certaines études à 5-6 ans que la gestion de la flore adventice devient optimale, la maitrise des
couverts et des rotations faisant son effet (Derrouch et al., 2020a). Ainsi, il est certain que l’usage
d’herbicides augmente lors du passage en ACS (Adeux et al., 2019), mais il est également probable qu’il
baisse au cours du temps en ACS à mesure que certains processus montrent des effets (compétition
du couvert, effet de la rotation, régulation, etc.). En revanche, l’usage d’herbicides tend à augmenter
dans des systèmes moins diversifiés en TCS car les perturbations du sol récurrentes et la rotation
simplifié ne permettent pas de gérer efficacement les adventices. Par ailleurs, il est possible que la
rentabilité économique par hectare (et/ou par heure de travail) soit plus favorable aux stratégies d’ACS
dans les situations de zones intermédiaires, à sols argilocalcaires peu profonds et potentiel de
rendement limité. Une analyse approfondie des différences entre les clusters permettrait de vérifier
cette hypothèse.
Des analyses complémentaires sur cette étude ont mis en évidences une plus grande utilisation de
glyphosate dans les système ACS et Pseudo-ACS par rapport aux systèmes de référence TCS et LABOUR
(Adeux et al., 2022). En effet, l’ACS est identifiée comme une situation d’impasse technique en cas de
retrait du glyphosate en France (Reboud et al., 2017) et en Europe (Antier et al., 2020). Le rapport ‘Le
glyphosate dans le réseau DEPHY FERME’ (CAN DEPHY, 2018) suggère en effet que l’utilisation du
glyphosate en interculture s’ajoute aux itinéraires de désherbage en culture, sans effet de
compensation entre les deux composantes de la lutte chimique contre les infestations adventices., les
pseudo-ACS semblent utiliser moins d’herbicides que les SD, même s’ils n’ont pas été rigoureusement
comparés statistiquement deux-à-deux ici. Les stratégies de Pseudo-ACS sont en générales jugées
comme risquées du point de vue malherbologique car la phase de ACS concentre le stock semencier
adventice dans l’horizon de surface et le travail superficiel stimule les germinations. Ce n’est pas le cas
des stratégies de « rotational no-till » menées aux USA, alternant des phases longues de ACS avec du
labour ponctuel, mais dont on ne connait que peu la performance sur une gamme étendue de critères.
Cette étude a permis de comparer des systèmes à un instant donné (Adeux et al., 2022) ; il faut
néanmoins garder en tête que l’état d’équilibre et de maitrise des techniques mises en œuvre n’est
pas forcément atteinte dans tous les systèmes et que les performances sont susceptibles d’évoluer. Il
serait donc intéressant de disposer de données sur le long-terme et d’analyser les trajectoires de
performances au regard des trajectoires de pratiques agricoles. L’ACS reste une forme d’agriculture
nouvelle en France et mouvante, sans cesse innovante, même si des pionniers la pratiquent depuis
quelques décennies. Il en va de même d’une manière générale dans les systèmes du réseau DEPHY, se
fixant comme objectif de réduire l’utilisation de l’usage des pesticides. - Remerciements
Les auteurs remercient les agriculteurs et les conseillers agricoles du réseau DEPHY, ainsi que le CAN
DEPHY pour avoir accepté notre demande d’utilisation des données du réseau. Les auteurs souhaitent
remercier le soutien financier du Casdar ENGAGED qui a été financé par le ministère français en charge
de l’agriculture et de l’alimentation, avec des contributions financières du compte d’affectation
spéciale « Développement agricole et rural ». Les auteurs souhaitent également remercier INRAE pour
son soutien financier, le projet ANR PPR SPECIFICS (ANR-20-PCPA-0008), et le programme de recherche
et d’innovation Horizon 2020 de l’Union européenne pour sa convention de subvention (no. 727321-
IWM PRAISE). - Réferences
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Antier C, Andersson R, Auskalnienė O, Barić K, Baret P, Besenhofer G, Calha L, Carrola Dos Santos S, De Cauwer
B, Chachalis D, Dorner Z, Follak S, Forristal D, Gaskov S, Gonzalez Andujar JL, Hull R, Jalli H, Kierzek R, Kiss J, Kudsk
P, Leonhardt C, Leskovšek R, Mennan H, Messéan A, Ņečajeva J, Mullins E, Neve P, Pedraza V, Pintar A, Reboud
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Le couvert idéal pour la France selon Lucien Seguy, Serge Bouzinac
Le concept de couvert idéal pour l’agriculture en France, tel qu’exploré par Lucien Seguy et Serge Bouzinac, se concentre sur des pratiques agricoles respectueuses des écosystèmes, axées sur la préservation et l’amélioration de la fertilité des sols, ainsi que sur la lutte contre l’érosion et la réduction des intrants chimiques. Voici les grands principes associés à leur vision :
1. Utilisation de couverts végétaux permanents ou temporaires
- Les couverts végétaux jouent un rôle central dans la protection des sols en limitant l’érosion, en favorisant l’infiltration de l’eau et en réduisant le ruissellement.
- Ces couverts permettent de maintenir une couverture végétale sur le sol même entre les cultures principales, ce qui aide à minimiser la perte de nutriments et à réduire les impacts du climat.
2. Systèmes agricoles inspirés de la nature
- Lucien Seguy, pionnier des systèmes de semis direct sous couvert végétal (SDC), préconise des approches agricoles qui imitent les processus naturels, comme la présence d’une couverture organique constante et la suppression du labour.
- Ces pratiques encouragent le développement de la faune du sol (vers de terre, micro-organismes) et la séquestration de carbone, contribuant ainsi à un sol plus vivant et résilient.
3. Réduction des intrants chimiques
- Les couverts végétaux, en fixant de l’azote (dans le cas des légumineuses), en réduisant la pression des adventices et en améliorant la structure des sols, permettent de diminuer l’usage d’engrais chimiques et de produits phytosanitaires.
4. Diversité des couverts
- La diversité des espèces utilisées dans les couverts (graminées, légumineuses, crucifères, etc.) est un autre pilier important. Chaque espèce apporte des bénéfices spécifiques :
- Les légumineuses enrichissent le sol en azote.
- Les crucifères, comme les radis, décompactent les sols.
- Les graminées offrent une biomasse importante pour protéger le sol et nourrir les organismes du sol.
5. Adaptation locale
- L’un des principes clés du couvert idéal est son adaptabilité aux conditions locales : type de sol, climat, système de culture, et contraintes spécifiques de chaque exploitation agricole.
- En France, cela signifie que les couverts doivent être choisis en tenant compte de la grande variété de climats (océanique, méditerranéen, continental) et de sols présents.
6. Avantages économiques et environnementaux
- Ces systèmes permettent de réduire les coûts liés aux intrants et à l’énergie (par exemple, suppression du labour), tout en améliorant la durabilité à long terme des exploitations agricoles.
- Ils participent également à la lutte contre le changement climatique grâce à une meilleure fixation du carbone.
En résumé, pour Seguy et Bouzinac, le couvert idéal en France n’est pas une formule unique, mais une approche systémique qui combine innovation, respect des processus écologiques, et adaptation locale. C’est un modèle qui répond autant aux enjeux économiques qu’environnementaux, en encourageant des pratiques agricoles régénératrices et résilientes.
Jean-Perre SARTHOU. Comment adapter ses terres au changement climatique
Bénéfices des SCV
- Économies d’énergie :
- Réduction de plus de 50 % de l’utilisation des énergies fossiles grâce à l’absence de travail mécanique des sols.
- Les sols en SCV se régénèrent naturellement grâce à une vie biologique active et des systèmes racinaires permanents.
- Gestion de l’eau :
- Lutter contre la sécheresse en améliorant la capacité des sols à retenir l’eau et en régénérant les cycles naturels.
- Encourager des paysages riches en végétation pour rafraîchir la planète, produire des bioaérosols favorisant la pluie, et restaurer les cycles hydrologiques.
- Environnement et climat :
- Séquestration accrue du carbone et réduction de la température des sols grâce à une couverture végétale permanente.
- Impact positif sur la biodiversité, la sécurité alimentaire et l’économie locale.
Vision globale
- Les SCV incarnent une transition vers une agriculture durable, axée sur le génie végétal et la photosynthèse comme source d’énergie principale.
- Il s’agit de repenser la gestion des ressources naturelles, en particulier les sols, l’eau et l’énergie, pour garantir la viabilité environnementale et économique.
- La priorité est de restaurer les cycles naturels, de protéger les écosystèmes et d’assurer la résilience face aux défis climatiques.
les pionniers de l’après-glyphosate
La vie secrète des plantes ….!!
Peut -on envisager un Semis Nature dans le cas des conditions climatiques d’octobre 2024 pour nos régions
Pour cette pratique, il est essentiel de passer en préalable du SN avec une dose modérée de glyphosate (surtout pas de post-semis)

SN d’orge hiver 05 10 2024

SN de lin d’hiver 25 septembre 2024

SN de blé d’hiver 09 octobre 2024
Les conditions très humides pour notre régions, nous ont permis de déclencher le SN pour toutes les cultures d’automne
Les parcelles concernées sont en système « SCV abouti » avec un sol ultra vivant capables de recevoir les semences de nos cultures dans ces conditions exceptionnelles ….Cela nous autorisent à implanter à temps toutes nos cultures d’automne aux dates optimales (sauf les parcelles non récoltées évidemment) sans prendre de retard dans les dates de semis et des périodes de travaux….
Le SN dans le cas évoqué peut être réalisé sous la pluie, aucun problème, la largeur de semis est de 24 m et le tracteur circule dans les passages de pulvérisation …
Attention, toutefois aux désherbages avec actions racinaires !!
Les changements induits par le voisinage dans les schémas d’exsudation racinaire du sarrasin entraînent une altération de l’architecture racinaire de l’amarante à racine rouge
- Çağla Görkem Eroğlu ,
- Alexandra A. Bennett ,
- Thérèse Steininger-Mairinger ,
- Stéphane Hann ,
- Markus Puschenreiter ,
- Judith Wirth et
- Aurélie Gfeller
Rapports scientifiques volume 14 , Numéro d’article : 8679 ( 2024 )
Les racines sont cruciales dans l’adaptation des plantes par l’exsudation de divers composés qui sont influencés et modifiés par des facteurs environnementaux. L’exsudat racinaire du sarrasin et la réponse du système racinaire aux plantes voisines (sarrasin ou amarante à racine rouge) et la manière dont ces exsudats affectent l’amarante à racine rouge ont été étudiés. La caractérisation des exsudats racinaires dans les interactions plante-plante présente des défis, c’est pourquoi un système racinaire divisé qui a permis l’application de traitements différentiels à des parties d’un seul système racinaire et un échantillonnage non destructif a été développé. Le profilage du métabolome non ciblé a révélé que la présence et l’identité des voisins induisent des changements systémiques. La présence de voisins du sarrasin et de l’amarante à racine rouge a régulé à la hausse 64 et 46 métabolites, respectivement, avec un chevauchement de seulement 7 métabolites. L’analyse de la morphologie des racines a montré que, tandis que la présence d’amarante à racine rouge diminuait le nombre d’extrémités de racines chez le sarrasin, le sarrasin diminuait la longueur et le volume totaux des racines, la surface, le nombre d’extrémités de racines et les fourches de l’amarante à racine rouge. Le traitement avec des exsudats (provenant des racines de sarrasin et d’amarante à racine rouge en étroite interaction) sur l’amarante à racine rouge a diminué la longueur totale des racines et le nombre de fourches des semis d’amarante à racine rouge par rapport aux témoins. Ces résultats permettent de comprendre comment les plantes modifient la composition de leurs exsudats racinaires en présence de voisins et comment cela affecte les systèmes racinaires des autres.
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Le métabolisme de base et la dynamique d’exsudation racinaire de trois espèces végétales phylogénétiquement distinctes
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Introduction
Français Les racines des plantes s’adaptent et font face aux modifications des conditions environnementales ; leurs schémas de croissance et de distribution spatiale changent en présence d’autres plantes. Les recherches antérieures sur les interactions entre plantes souterraines et la détection des voisins se sont principalement concentrées sur celles qui se produisent passivement par le biais de modifications de l’environnement et de fluctuations de la disponibilité des ressources, telles que la lumière, les nutriments et l’eau, qui sont déterminées par la présence de plantes voisines et la concurrence 1 , 2 , 3 . Ces signaux et réponses physiques sont largement étudiés ; on sait que les plantes ont la capacité d’utiliser les ressources et d’épuiser l’environnement partagé, affectant par conséquent la croissance, le développement et la survie de leurs voisins. Cette compétition physique, en plus de la communication chimique rhizosphérique, permet à certaines plantes connues sous le nom de cultures de couverture de supprimer naturellement les mauvaises herbes dans les milieux agricoles 4 , 5 , 6 .
Cependant, un débat s’est développé dans la littérature sur cette communication rhizosphérique pour savoir si les plantes ont une reconnaissance de soi et de non-soi souterraine et a tenté de conceptualiser cette interaction avec plusieurs termes et définitions 7 , 8 . Les interactions racine-racine peuvent se produire soit de manière interspécifique, entre les membres de différentes espèces de plantes, soit de manière intraspécifique, au sein des individus de la même espèce 3 , 9 , 10 . Comme les changements dans la morphologie des racines peuvent varier en fonction des conditions environnementales, il est difficile de conclure à la ou aux réponses générales causées spécifiquement par leurs voisins 11 , 12 . Bien qu’il soit difficile d’analyser ce qui cause ces réponses, il existe de plus en plus de preuves que les plantes génèrent et utilisent activement la signalisation chimique en produisant des exsudats racinaires et des composés organiques volatils qui affectent d’autres organismes, y compris les plantes voisines, à leur proximité 13 , 14 , 15 , 16 .
Ces exsudats racinaires peuvent être classés en métabolites primaires (par exemple, acides aminés, sucres et acides organiques) directement impliqués dans la croissance et le développement, et en métabolites spécialisés (par exemple, composés phénoliques, terpénoïdes) impliqués dans des fonctions telles que la défense et l’attraction. Alternativement, ils peuvent être distingués en trois groupes selon leur poids moléculaire en composés de faible poids moléculaire (acides aminés, acides organiques, sucres, composés phénoliques et une grande variété de composés secondaires), composés de poids moléculaire élevé (polysaccharides et protéines) et ions. Les exsudats peuvent être libérés via différents mécanismes tels que la sécrétion, la diffusion (composés de faible poids moléculaire) et l’excrétion (par exemple, le mucilage) 17 , 18 , 19 , 20 , 21 . La concentration et la composition des exsudats racinaires dépendent de nombreux facteurs tels que l’espèce végétale et les facteurs abiotiques et biotiques, y compris la communauté microbienne et végétale présente 22 , 23 . Français Une fois libérés dans l’environnement du sol, les exsudats racinaires peuvent (i) influencer directement le métabolisme des espèces voisines, (ii) être consommés, dégradés ou transformés par les plantes ou les micro-organismes du sol et/ou (iii) modifier les propriétés physiques et chimiques du sol 20 , 24 , 25 , 26 . Certains composés bien étudiés sont connus pour avoir des effets inhibiteurs sur la germination et la croissance d’autres espèces végétales 27 , tels que les momilactones dans le riz 28 , 29 , les benzoxazinoïdes dans les céréales comme le seigle 25 , 30 , le blé 31 et le maïs 32 , l’hordénine et la gramine dans l’orge 33 et la sorgoléone dans le sorgho 34 .
Bien que certains composés présents dans les exsudats racinaires aient été isolés et bien identifiés, il s’est avéré difficile de caractériser spécifiquement la composition modifiée des exsudats racinaires en réponse à une plante voisine lorsque plusieurs espèces de plantes sont cultivées ensemble. Les systèmes à racines divisées nécessitent la division d’un système racinaire de plante en plusieurs compartiments. Cela permet l’application de traitements différentiels à chaque compartiment (par exemple, des plantes voisines différentes peuvent être présentes ou absentes dans chaque compartiment). Il existe différentes manières de mettre en place un système à racines divisées en fonction de facteurs tels que l’objectif de l’étude, l’âge de la plante requis pour le traitement et/ou le type de plante et son système racinaire 35 , 36 . Français La disponibilité de techniques aussi diverses pour établir des systèmes racinaires divisés chez différentes espèces de plantes tout en traitant différemment des parties uniformément divisées d’un même système racinaire est utile pour divers sujets de recherche (par exemple, l’absorption et le transport des nutriments par les plantes 37 , 38 , 39 , le stress abiotique et biotique 40 , 41 , 42 , 43 , la signalisation hormonale 44 , 45 , 46 et les symbioses avec les microbes du sol 47 ). De plus, les systèmes racinaires divisés sont un outil utile dans les études d’interaction racine-racine des plantes. Il permet à la moitié du système racinaire d’être exposée aux racines d’un voisin tandis que l’autre moitié ne l’est pas. Ce système permet d’isoler et d’évaluer les exsudats d’une seule espèce de plante lorsqu’elle est cultivée en présence d’une autre. Une recherche approfondie de la littérature pertinente indique qu’il s’agit de la première étude sur les interactions racinaires divisées du sarrasin au moment de la publication.
Le sarrasin (BK) ( Fagopyrum esculentum Moench) appartient à la famille des Polygonacées et forme une racine pivotante avec un système racinaire dense 48 . Les cultures de couverture telles que le BK sont utilisées en agriculture pour leurs multiples services écosystémiques tels que la réduction de l’érosion du sol, l’amélioration des propriétés du sol, l’attraction des pollinisateurs/insectes bénéfiques et la suppression des mauvaises herbes 49 , 50 , 51 . Les mauvaises herbes provoquent des pertes de rendement substantielles 52 et l’utilisation d’herbicides pour la gestion des mauvaises herbes n’est ni durable ni respectueuse de l’environnement en raison de la résistance et de la toxicité des herbicides. Par conséquent, il est pertinent de réduire l’utilisation d’herbicides et d’exploiter tous les niveaux de gestion intégrée des mauvaises herbes 53 . Les cultures de couverture peuvent supprimer les mauvaises herbes indirectement par la compétition pour les ressources et directement en libérant des composés. Dans des études précédentes, le BK a montré des effets suppresseurs sur la croissance de l’amarante à racine rouge (P) ( Amaranthus retroflexus L.), une espèce de mauvaise herbe dicotylédone gênante originaire d’Amérique du Nord et actuellement distribuée presque partout dans le monde. Français La suppression de la croissance observée était due à la fois à l’ombrage et aux interactions racine-racine 27 , 54 , 55 . Cependant, dans les essais sur le terrain, l’effet d’ombrage du BK n’était pas le principal facteur suppresseur de croissance pour P 56 . Des études réalisées à partir d’analyses métabolomiques ciblées ont montré que le BK produit de nombreux flavonoïdes et composés phénoliques, tels que la (+)-catéchine, la 4-hydroxyacétophénone, l’acide vanillique et l’acide gallique, qui présentent des effets inhibiteurs sur diverses espèces de mauvaises herbes 57 , 58 , 59 .
Bien que de nombreuses études effectuent une métabolomique ciblée pour identifier des composés connus avec un niveau de certitude élevé, une approche d’analyse non ciblée (NTA) présente l’avantage de récupérer autant de signaux chimiques pertinents que possible à partir d’un échantillon. Cela permet la découverte de composés nouveaux, souvent inconnus, qui n’étaient pas pris en compte auparavant et la description de changements complexes dans les profils d’exsudats de nombreux composés 60 . Cependant, il n’est pas possible de générer des informations précises sur la quantification absolue et le profil de fragmentation de tous ces composés au cours de l’analyse NTA 61 . C’est pour cette raison que l’analyse NTA est considérée comme un outil exploratoire qui bénéficie d’une analyse ciblée de suivi pour validation 62 .
Avec l’intérêt d’utiliser une approche NTA pour explorer la dynamique de communication plante-plante souterraine, nos objectifs étaient : (i) d’étudier si BK perçoit la présence de voisins intra- (BK) et interspécifiques (P) à travers des systèmes racinaires en interaction et modifie systématiquement sa composition d’exsudats racinaires, ainsi que l’architecture du système racinaire ; (ii) de déterminer si ces changements dans les exsudats racinaires sont propres aux espèces testées et/ou sont une réponse générale à la présence de l’une ou l’autre des plantes voisines ; et (iii) d’évaluer les effets des exsudats racinaires obtenus à partir de l’interaction de BK avec des voisins sur l’architecture du système racinaire P. Pour atteindre ces objectifs, nous avons développé un système racinaire divisé BK (Fig. 1 ) et un test biologique permettant respectivement la collecte d’exsudats racinaires et l’application d’exsudats racinaires sur P. Dans une approche de criblage non ciblée, les exsudats ont été analysés chimiquement à l’aide de la chromatographie liquide à ultra-haute performance (UHPLC) couplée à la spectrométrie de masse à haute résolution (HRMS) et analysés statistiquement pour évaluer les composés exprimés différentiellement.

Résultats
Profilage métabolomique non ciblé des exsudats racinaires
Normalisation
Le poids sec des racines est le paramètre le plus fréquemment utilisé pour la normalisation dans les études sur le métabolisme racinaire 63 , 64 . Cependant, il n’existe aucune preuve dans la littérature qu’une biomasse racinaire sèche plus élevée soit nécessairement liée à une exsudation racinaire plus élevée. Par conséquent, nous avons comparé le poids sec des racines et le nombre d’extrémités racinaires et avons postulé que si l’exsudation racinaire a lieu principalement aux extrémités racinaires 11 , alors le nombre d’extrémités racinaires pourrait être un meilleur paramètre pour la normalisation biologique.
Les deux paramètres biologiques ont été corrélés avec le signal composé total cumulé (TCS). La corrélation entre le nombre d’extrémités racinaires et le TCS cumulé (Fig. 2 a, R 2 = 0,28, p = 0,001) était plus forte que la corrélation entre le poids des racines et le TCS cumulé (Fig. 2 b, R 2 = 0,061, p = 0,158). Par conséquent, au lieu du poids des racines, le nombre d’extrémités racinaires a été utilisé pour la normalisation.

Réduction dimensionnelle et analyse statistique multivariée des métabolites
La distribution des données au sein du groupe des TCS cumulés d’exsudats racinaires des compartiments A des trois conditions de racines divisées qui contiennent seulement la moitié des systèmes racinaires BK sans voisin (BK-0/A), un voisin homospécifique (BK-BK/A) et un voisin hétérospécifique amarante à racine rouge (BK-P/A) a été comparée (Fig. 3 a) pour voir s’il y avait des changements importants dans l’exsudation racinaire totale. La variation des données a été expliquée par les traitements lors de l’analyse avec une ANOVA de Welch (valeur p = 0,033) en mode d’ionisation positive, mais la signification a été perdue après avoir effectué un test post-hoc T3 de Dunnett modifié pour utiliser BK-0/A comme groupe témoin. À ce stade, aucune différence définitive entre ces groupes n’a pu être observée.

Une analyse multivariée a été réalisée pour évaluer la perception des voisins intra- (BK) et interspécifiques (P) par BK. Une analyse en composantes principales (ACP) des signaux TCS utilisant 3 composantes met en évidence plusieurs résultats clés (Fig. 3 b). L’ACP tridimensionnelle a pu expliquer environ 70 % de la variance dans les données. Les échantillons QC se sont regroupés ; cela a validé les pipelines d’acquisition et de traitement des données. Les échantillons P se sont clairement séparés des échantillons BK. BK-BK/A se chevauchait avec toutes les autres conditions BK. Enfin, les échantillons BK et BK-0/A se sont regroupés les uns à côté des autres, indiquant que les échantillons étaient similaires les uns aux autres et que le système à racines divisées à lui seul n’a pas induit de changements majeurs dans le profil des métabolites. Étant donné que les diagrammes en boîte et à moustaches TCS cumulatifs et l’analyse ACP n’ont pas pu visualiser beaucoup de différences entre les compartiments A des trois conditions à racines divisées, une méthode de réduction de dimension supervisée, l’analyse discriminante des moindres carrés partiels (PLS-DA), a été utilisée pour visualiser une éventuelle différence dans l’exsudation des racines. Les trois groupes se sont séparés avec le PLS-DA, indiquant qu’il y avait des différences de nuances entre les groupes (Fig. 3 c).
Évaluation univariée des métabolites individuels
Pour évaluer quels métabolites étaient spécifiquement différents entre les groupes, des statistiques univariées ont été réalisées sur 597 composés en mode d’ionisation négative et 689 en mode d’ionisation positive. En comparant les compartiments A des trois conditions de racines fendues, aucun métabolite n’a été exsudé davantage par le sarrasin cultivé sans voisin (BK-0/A) par rapport à un voisin sarrasin (BK-BK/A) et/ou un voisin amarante à racine rouge (BK-P/A). Cependant, la présence d’un voisin a augmenté ou induit la production de certains métabolites. Par rapport à BK-0/A, 64 métabolites ont été régulés à la hausse dans BK-BK/A (Fig. 4 a et Tableau S1 a) et 46 métabolites ont été régulés à la hausse dans BK-P/A (Fig. 4 b et Tableau S1 b). La présence d’un voisin sarrasin (BK-BK/A) a entraîné une régulation à la hausse de plus de composés par rapport à un voisin amarante à racine rouge (BK-PA). Ceci est indiqué par l’expression significativement élevée de 29 métabolites dans BK-BK/A par rapport à BK-P/A (Fig. 4 c et Tableau S1 c).

Un diagramme de Venn a été utilisé pour montrer le nombre de composés régulés positivement de manière unique par la présence de chaque voisin par rapport à BK-0/A (Fig. 4 d) afin de déterminer si la régulation positive est une reconnaissance spécifique à l’espèce et/ou une réponse générale. Bien qu’il y ait eu un certain chevauchement (~ 7 % des 103 métabolites régulés positivement par BK-0/A), ~ 55 % des métabolites régulés positivement étaient uniques à BK-BK/A et ~ 38 % étaient uniques à BK-P/A.
Les composés spécifiques à l’espèce présentaient également un intérêt. Par exemple, le métabolite inconnu 813 de la BK (mode d’ionisation = positif, m/z = 327,1049, RT = 10,45) de la Fig. S2 a, bien que non significativement différent pour toutes les conditions de BK par rapport à P, est significativement différent entre la BK non divisée cultivée seule et la P cultivée seule. Cependant, les métabolites exclusifs à P étaient généralement exprimés en abondance beaucoup plus élevée et plus faciles à annoter statistiquement. Par exemple, le métabolite inconnu 341 (mode d’ionisation = positif, m/z = 203,0810, RT = 4,02) présenté dans la Fig. S2 b est significativement (Games-Howell p < 0,05) plus élevé dans les conditions BK-P/B et P par rapport à toutes les autres conditions.
Les composés identifiés au niveau de confiance 1 selon l’échelle Schymanski 65 utilisant les normes d’exsudats racinaires factices sont présentés dans le tableau S2 . Trois de ces composés identifiés, la tyrosine, le tryptophane et la phénylalanine, étaient trois des 64 composés régulés à la hausse par la présence d’un voisin BK (BK-BK/A) par rapport à l’absence de voisin (BK-0/A).
Analyse de la morphologie des racines
Parmi les paramètres racinaires BK comparés entre les compartiments A des conditions de racines divisées (BK-0/A, BK-BK/A et BK-P/A) (Fig. 5 a, c, e, g, i, k, m), seul le nombre d’extrémités racinaires a diminué de manière significative dans BK-BK/A et BK-P/A par rapport à BK-0/A. Le nombre d’extrémités racinaires dans BK-BK/A était inférieur à celui dans BK-P/A.

Lorsque les compartiments A et B de BK-P ont été comparés, des différences significatives ont été observées dans de multiples paramètres racinaires : la longueur totale des racines (Fig. 5 b), le nombre d’extrémités racinaires (Fig. 5 j) et le nombre de fourches racinaires (Fig. 5 l) ont été significativement diminués, tandis que le diamètre total moyen des racines (Fig. 5 f) a été significativement augmenté dans le compartiment B (BK-P/B) par rapport au compartiment A (BK-P/A). Le poids sec des racines était similaire dans les deux compartiments (Fig. 5 n). Même si la surface racinaire totale était plus faible dans BK-P/B par rapport à BK-P/A, la différence n’était pas significative (Fig. 5 d).
En comparant les paramètres racinaires des plantes P poussant seules avec celles poussant avec BK à racines fendues ; P voisin (NP), une diminution significative a été observée dans la longueur totale des racines (Fig. 6 a), la surface racinaire (Fig. 6 b), le volume racinaire (Fig. 6 d), le nombre d’extrémités racinaires (Fig. 6 e) et le nombre de fourches racinaires (Fig. 6 f) de NP. Alors qu’il n’y a pas eu de changement significatif dans le diamètre total moyen des racines et le poids sec des racines (Fig. 6 c, g).

Traitement des exsudats racinaires BK sur les semis P
Les semis P ont été traités avec des exsudats racinaires pour évaluer l’impact des exsudats racinaires dérivés de BK interagissant avec les plantes voisines sur l’architecture du système racinaire P (Fig. 7 a, b, c, d, e, f). Les traitements aux exsudats racinaires BK-P (BK-P/A RE et BK-P/B RE ) ont significativement diminué la longueur totale des racines, tandis que le traitement BK-P/B RE a également significativement diminué le nombre de fourches racinaires (Fig. 7 a, f), cependant le traitement aux exsudats racinaires BK-0/A (BK-0/A RE ) n’a montré aucune différence dans la longueur totale des racines des semis P par rapport aux plantes témoins. Le diamètre racinaire moyen des P traités avec BK-P/A RE était significativement plus long que celui des plantes témoins (Fig. 7 c).

Discussion
L’étude des interactions entre les racines des plantes présente des défis en raison des difficultés techniques d’accès au système racinaire sans provoquer de perturbation. Alors que de nombreuses études utilisent des systèmes non intrusifs pour étudier les systèmes racinaires des plantes, nous avons établi un nouveau système racinaire divisé et une conception expérimentale qui, à notre connaissance, est la première à relever trois défis majeurs à la fois. Ce système (i) a permis la collecte d’exsudats racinaires sans perturber les systèmes racinaires, (ii) a permis le traitement différentiel de différentes parties d’un même système racinaire dans des compartiments séparés, (iii) et a permis l’observation et la caractérisation des changements dans les profils d’exsudats racinaires de plantes spécifiques interagissant avec différents voisins. Cela a permis d’étudier l’impact des différents facteurs de cette étude (c’est-à-dire la réponse de BK à différents voisins et la réponse de P aux applications d’exsudats provenant des différentes configurations voisines) qui ont apporté de nouvelles perspectives sur les modèles d’exsudats racinaires dans les interactions plante-plante.
Métabolomique de l’exsudat racinaire BK
Pour quantifier les changements métabolomiques dans les échantillons d’exsudats racinaires en réponse à la présence d’une plante voisine à l’aide d’un NTA, il est crucial de distinguer les différences entre les métabolites individuels dans diverses conditions testées. L’exsudation racinaire est un processus qui peut être passif ou actif et qui est influencé par plusieurs facteurs environnementaux et biologiques. Par conséquent, trouver un paramètre de normalisation biologique approprié présente des défis. Les métabolites qui sont produits de manière stable par la plante et relativement constants entre différents individus et au sein d’un individu au fil du temps 66 seraient des marqueurs optimaux pour la normalisation biologique. Cependant, ces types de marqueurs ne sont pas toujours présents et, en l’absence de tels marqueurs pour la métabolomique de l’exsudat racinaire, les paramètres de croissance des plantes sont principalement utilisés pour la normalisation. Dans notre expérience, nous avons observé une corrélation plus faible entre notre signal métabolique global et le poids sec des racines par rapport au nombre d’extrémités racinaires (Fig. 2 ). Cette divergence est logique étant donné que le schéma de distribution spatiale de l’exsudation racinaire n’est pas homogène le long de l’axe racinaire. L’exsudation des racines se produirait principalement au niveau des extrémités des racines 14 , entraînant des effets localisés dans de petites zones spatialement distinctes.
En utilisant la méthode de normalisation biologique développée, l’analyse du métabolisme des exsudats racinaires a visualisé les différences liées aux espèces, en séparant les échantillons d’exsudats racinaires P et BK (Fig. 3 b). Dans une étude précédente, les métabolomes des exsudats racinaires de différentes espèces de plantes — A. thaliana, B. distachyon et M. truncatula — différaient également les uns des autres 64 . Les auteurs ont émis l’hypothèse que les exsudats racinaires des plantes partagent un métabolome central et que la présence de métabolites spécifiques à l’espèce dans les exsudats pourrait réguler de manière distincte les interactions dans le sol. De même, les différences dans le métabolome des exsudats racinaires BK et P pourraient modifier différents paramètres tels que la dynamique des interactions culture-mauvaises herbes souterraines et la composition microbienne du sol 67 .
Dans cette étude, des différences d’exsudat sont observées non seulement entre les espèces mais aussi au sein des compartiments isolés de sarrasin ceux cultivés seuls (BK-0/A), ceux cultivés avec un autre voisin sarrasin (BK-BK/A) et ceux cultivés avec un voisin amarante à racine rouge (BK-P/A) (Fig. 3 c, 4 a–c), confirmant notre postulat selon lequel BK perçoit la présence de voisins intra- (BK) et interspécifiques (P) par le biais de systèmes racinaires en interaction et modifie systématiquement sa composition d’exsudat racinaire. D’autres études ont trouvé des réponses similaires. Dans une étude métabolomique recherchant les changements de métabolites chez cinq espèces de plantes de la même communauté poussant seules ou en association les unes avec les autres, les auteurs ont conclu que, bien que la diversité phylogénétique du voisinage n’ait pas eu d’effet important sur les changements observés, les plantes modulaient leur stratégie métabolique pour faire face aux différents niveaux de stress abiotique et biotique imposés par la présence de voisins 68 . Plus précisément, dans une co-culture de vesce velue de seigle, l’interaction interspécifique a affecté l’exsudation racinaire d’un composé flavonoïde et, selon le niveau de compétition, l’exsudation de ce flavonoïde a été augmentée ou diminuée 69 .
La particularité de notre approche était de pouvoir observer les changements systémiques dans l’exsudation racinaire. Les expressions différentielles observées sont probablement attribuées à une signalisation interne à longue distance au sein de la BK du compartiment B au compartiment A. Ce processus a été précédemment défini comme « l’exsudation racinaire de métabolites induite par le système » (SIREM) et a été décrit en réponse aux micro-organismes de la rhizosphère 67 , à l’assimilation de l’azote 70 et à la formation de nodules 69 . Les métabolites spécialisés sont principalement affectés par SIREM 70 . Dans d’autres études, ce signal a également été observé comme induisant des changements métaboliques dans les feuilles et les racines. Selon la littérature, plusieurs candidats ont été postulés comme molécules potentielles de signalisation interne à longue distance telles que les formes glycosylées de l’acide azélaïque et de l’acide pimélique et les peptides sécrétés 70 , 71 , 72 Cependant, de tels mécanismes n’ont pas encore été caractérisés dans la BK.
En examinant de plus près les composés spécifiques régulés à la hausse par les voisins intraspécifiques ou interspécifiques, il existe une réponse générale limitée à la présence de l’une ou l’autre des espèces voisines testées, comme le montre le diagramme de Venn de la Fig. 4d qui n’a qu’un chevauchement d’environ 7 % des métabolites régulés à la hausse. Il est évident que la plupart des changements dans les exsudats racinaires propres aux espèces testées en tant que voisins différents déclenchent des réponses distinctes. Des résultats similaires ont été rapportés précédemment dans une autre étude où l’accumulation et l’exsudation des polyphénols BK différaient selon que la plante voisine était Lolium rigidum Gaud. ou Portulaca oleracea L 73 . Nous postulons que la différence de réponse pourrait être due à deux raisons. Le sarrasin peut reconnaître d’autres voisins de sarrasin ou d’amarante à racine rouge (par exemple, grâce aux composés spécifiques à l’espèce mis en évidence) et répondre à leurs signaux uniques. Les héritages chimiques du sol spécifiques à l’espèce affectent également la composition et la dynamique de la végétation par le biais d’effets de rétroaction plante-sol 74 . Français Des études montrent que la rétroaction négative chez le blé entraîne la libération de métabolites secondaires de la famille des benzoxazinoïdes 75 . Cependant, des informations supplémentaires sont nécessaires pour suggérer que c’est ce qui se passe spécifiquement, et d’autres études seraient nécessaires pour évaluer la persistance des métabolites dans le substrat, la prochaine génération de plantes et les conséquences de cette rétroaction possible. En alternative ou en plus de cette reconnaissance chimique spécifique, les différents voisins peuvent induire différents types de stress (compétition des ressources, physique et/ou chimique) et la plante de sarrasin fendu peut réagir en conséquence. Une étude précédente appuie cette hypothèse en montrant que les exsudats racinaires étaient corrélés à des traits compétitifs (respiration racinaire, concentration en N) pour 18 espèces ligneuses 76 .
Modifications dans l’architecture racine BK
En analysant les effets des plantes voisines sur la dynamique du système racinaire, la diminution observée dans les compartiments où les voisins BK et P étaient présents sans contact racine-racine (Fig. 5 i) pourrait faire partie de la réponse aux signaux, car les extrémités des racines améliorent la capacité des plantes à répondre à la fois aux signaux internes et aux stimuli externes de l’environnement, à explorer la rhizosphère et à absorber l’eau et les nutriments 77 , 78 . Les extrémités des racines sont les premières parties de la plante à explorer un nouvel environnement, elles peuvent influencer la dynamique des interactions plante-plante. Une étude précédente a montré que les espèces de graminées envahissantes avec un nombre plus élevé d’extrémités de racines ont une plus grande chance de survie dans des conditions de terrain 79 .
Dans notre étude, la diminution du nombre d’extrémités racinaires en présence d’un voisin BK et P pourrait être due à plusieurs facteurs : BK pourrait avoir concurrencé des ressources essentielles et les exsudats racinaires jouent un rôle dans la mobilisation des nutriments du sol, ce qui à son tour influence l’architecture du système racinaire. Dans une étude précédente, la composition de l’exsudat racinaire a montré une variation entre différentes espèces et en fonction de la morphologie racinaire 80 . Les altérations de l’architecture du système racinaire affectent l’exsudation racinaire, l’attraction des micro-organismes, ainsi que la fonction, la décomposition et le devenir des exsudats racinaires 81 . Par conséquent, la composition microbienne de la rhizosphère pourrait être différente et/ou les exsudats racinaires libérés par les plantes voisines pourraient avoir eu un effet inhibiteur sur la croissance des racines de BK. Dans des études précédentes menées sur des semis de radis, l’exposition non pas à des exsudats racinaires mais à des extraits aqueux de Fallopia a gravement endommagé les extrémités des racines de radis et supprimé leur croissance 82 , 83 .
Dans notre configuration, bien que les semis P nécessitent moins d’eau, de nutriments et d’espace en raison de leur plus petite taille par rapport aux plantes BK, ils entraînent toujours une diminution significative du nombre d’extrémités de racines BK. De plus, les paramètres racinaires qui sont souvent associés à la compétition, tels que la longueur totale des racines (qui offrirait un avantage pour accéder aux ressources si elle était plus longue 84 ) et la surface racinaire totale (offrant une plus grande surface pour absorber l’eau et les nutriments 85 ) n’étaient pas significativement différents entre les compartiments avec et sans voisin. Cela suggère que la réduction des extrémités des racines pourrait ne pas s’expliquer uniquement par la compétition pour les ressources et que la composition des exsudats racinaires libérés par la plante voisine pourrait jouer un rôle.
Le fait que la longueur totale des racines, le diamètre moyen des racines, le nombre d’extrémités racinaires et le nombre de fourches racinaires étaient plus faibles dans le compartiment avec contact racine-racine direct que dans le compartiment sans (Fig. 5 ) indique que BK préférait allouer ses racines dans un compartiment qui n’était pas déjà occupé par une autre plante, et déplaçait l’allocation de ses racines en réponse à l’épuisement des ressources ou simplement à la présence de plantes voisines. Les racines de BK dans le compartiment où il y a un contact racine-racine direct détectent les racines des plantes voisines, la disponibilité de l’eau et des nutriments, générant ensuite des réponses locales en déclenchant des voies de signalisation spécifiques. En conclusion, non seulement le profil d’exsudat racinaire a changé lors du SIREM, mais l’architecture du système racinaire de BK a également été altérée.
Modifications de l’architecture racinaire de P interagissant directement avec BK et en réponse aux traitements par exsudats racinaires BK
La présence de BK dans les systèmes à racines divisées a eu un impact négatif sur la croissance des racines du P voisin comme le montre précédemment la Fig. 6. Comme discuté précédemment pour BK, les changements dans les paramètres des racines du P voisin, en comparaison des paramètres des racines du P cultivé seul, peuvent être attribués à de multiples facteurs tels que la compétition des ressources entre les plantes BK et P, les contraintes spatiales, les composés chimiques libérés par les racines du BK et les effets de l’ombre. Les changements dans la croissance, le placement et l’architecture des racines du P par la présence d’une plante voisine sont décrits de manière éparse dans la littérature. Dans notre étude précédente, BK a supprimé la croissance du P sans interactions physiques avec les racines 56 . Dans une autre étude, la présence de maïs a significativement réduit la densité racinaire du P dans les couches superficielles du sol alors que les racines s’étendaient dans un sol plus profond en présence du maïs voisin 86 . Dans une autre étude, bien que la densité racinaire ait été affectée, il a été démontré que le blé n’affectait pas la réponse au placement des racines du P. Cependant, lorsque le 6-méthoxy-benzoxazolin-2-one, un allélochimique du blé, a été appliqué, il y a eu une réponse 87 .
Étant donné que les interactions entre plantes impliquent une interaction complexe entre la compétition, les interactions chimiques et les réponses adaptatives qui permettent aux plantes de survivre et de prospérer, il était pertinent de contrôler autant de facteurs environnementaux que possible qui ont un impact sur la vigueur des plantes au cours des expériences. Plus précisément, lors de l’application d’exsudats racinaires, il était essentiel d’éliminer les effets des variations de nutriments entre les différentes conditions de croissance. De plus, la plupart des tests biologiques impliquent des essais en boîte de Petri où les exsudats racinaires ne sont appliqués qu’une seule fois sur de très jeunes plants. Lorsque les plantes sont cultivées ensemble dans des systèmes à racines divisées ou dans des conditions de terrain, elles sont exposées à des composés libérés en continu par les racines de chaque plante voisine ; cette exposition continue peut induire des réponses dans chaque plante voisine. Pour imiter ce processus d’exsudation sans qu’une plante voisine soit présente pour avoir un impact sur l’espace physique, des exsudats racinaires BK ont été appliqués quotidiennement en petites quantités (environ 7,5 % du volume total extrait de la moitié d’un système racinaire).
La longueur des racines, un paramètre associé à la performance globale d’une plante et à sa capacité à occuper l’espace souterrain 88 , a été réduite chez P lorsqu’elle a été traitée avec des exsudats racinaires de BK interagissant avec les voisins P, à la fois sans contact racine-racine direct et avec contact racinaire direct (Fig. 7 a). Cela concorde avec nos expériences précédentes 89 où des composés dérivés des racines de BK cultivés à proximité immédiate de P ont été appliqués à des semis de P, ce qui a conduit à une diminution de l’élongation primaire des racines par rapport aux composés dérivés des racines obtenus à partir de monocultures de BK.
Ces résultats suggèrent que des changements dans la composition chimique des exsudats racinaires BK induits par un voisin P ont conduit à la réduction de la longueur totale des racines des plantules P. Les exsudats racinaires BK obtenus à partir de systèmes racinaires divisés interagissant avec P, qu’ils aient un contact racinaire direct, entraînant des réponses locales ou qu’ils n’aient pas de contact racinaire direct, entraînant des réponses systémiques, ont provoqué une diminution significative de la longueur totale des racines de P. D’autre part, le traitement des exsudats racinaires obtenus à partir du compartiment où les racines BK et P sont en contact direct a significativement diminué le nombre de fourches racinaires de P (Fig. 7 f). Nous supposons que parmi les 46 métabolites régulés à la hausse dans BK en présence de P, un ou plusieurs d’entre eux sont impliqués dans la réduction de la longueur totale des racines observée par l’interaction interspécifique BK-P.
De plus, nous avons observé une réduction plus importante de la longueur totale des racines du voisin P dans les systèmes à racines divisées que dans les traitements aux exsudats racinaires. De plus, divers autres paramètres racinaires du P étaient significativement différents dans les systèmes à racines divisées en présence de BK (Fig. 6 ). Comme prévu, l’interaction directe entre les plantes BK et P cultivées ensemble entraîne davantage de changements dans les paramètres racinaires du P. Cela pourrait être dû à la compétition entre BK et P ainsi qu’à une période d’interaction plus longue (14 jours de croissance dans les systèmes à racines divisées par rapport à 10 jours d’application d’exsudats racinaires). Cela pourrait également être associé à une meilleure répartition/diffusion/concentration plus élevée des exsudats racinaires lorsque les plantes sont cultivées ensemble que lors de l’application d’exsudats racinaires.
Conclusion
Cette étude démontre que le profil métabolique de l’exsudat racinaire de BK change en réponse aux plantes voisines et que le système racinaire et la morphologie de BK et de son voisin P sont affectés par leur interaction. De plus, les changements dans l’exsudation racinaire sont principalement propres aux espèces voisines testées. De plus, même lorsque BK et P ne partagent pas le même espace, les exsudats racinaires obtenus à partir de la co-culture ont toujours un impact sur le système racinaire P. En montrant un lien direct entre la présence physique, l’exsudation chimique et la réponse morphologique, ces résultats mettent en évidence la nature dynamique des exsudats racinaires et les implications de ces signaux sur les plantes poussant à proximité dans le cadre des communications plante-plante. Dans des études futures, obtenir des informations plus approfondies en ciblant les composés d’intérêt exprimés de manière différentielle détectés dans cette étude pour élucider leur structure chimique et leur génétique pourrait ouvrir la voie au développement de nouvelles stratégies de lutte contre les mauvaises herbes. Une fois identifiés, ces composés pourraient être purifiés et testés pour leurs effets sur différentes espèces de mauvaises herbes. Cela permettrait d’améliorer les variétés ou les pratiques agricoles pour augmenter la concentration et la persistance des composés suppresseurs de mauvaises herbes dans les exsudats des cultures de couverture afin de maximiser l’effet de ces exsudats sur la communauté des mauvaises herbes.
Matériel et méthodes
Matériel végétal et conditions de croissance
Des boîtes de Petri carrées de 120 × 15 mm (Corning) ont été recouvertes de deux feuilles de papier filtre Whatman autoclavé et humidifiées avec une solution de Hoagland à demi-concentration (Hoagland’s No. 2 Basal Salt Mixture, Sigma-Aldrich) avec un pH de 5,8. Une rangée de cinq graines de BK (variété : Lileja) a été placée dans chaque boîte de Petri et recouverte de papier filtre de demi-taille. Elles ont été scellées à l’aide d’un parafilm et placées sur un support à un angle de 90° dans un phytotron (Aralab, Clitec) réglé à 24 °C pendant 16 h et à 18 °C pendant 8 h avec une humidité relative de 70 % et conservées dans l’obscurité pendant 3 jours.
Les racines BK émergentes ont été soigneusement coupées quelques millimètres au-dessus de l’apex racinaire à l’aide d’un scalpel stérilisé (Fig. 1 a) pour induire le développement de racines secondaires 90 facilitant la division ultérieure du système racinaire (Fig. 1 c). La coupe des racines est une procédure induisant du stress qui nécessite un processus de récupération. La coupe partielle des racines avec 2 semaines de récupération a été choisie car elle induit moins de stress que l’éradication 91 . Les boîtes de Petri ont été à nouveau scellées avec du parafilm et transférées dans le phytotron réglé sur une photopériode de 16:8 h de lumière/obscurité, 24/18 °C et une humidité relative de 70 % pendant 5 jours. Les semis BK âgés de 7 jours ont été transférés dans des systèmes à racines divisées (Fig. 1 b).
Préparation du système racinaire divisé
Toutes les plantes ont été cultivées dans un récipient d’extraction en phase solide (SPE) de 60 ml (Bond Elut 12131018, Agilent Technologies) rempli de billes de verre de 250 à 400 µm (Guyson SA). L’extérieur des cartouches a été recouvert d’un film autocollant noir (Fig. 1 e). Pour les systèmes à racines divisées, deux cartouches SPE ont été modifiées en faisant fondre un petit demi-cercle à leur sommet pour stabiliser les plantules, puis elles ont été fixées ensemble. Pour les conditions sans racines divisées, une seule cartouche SPE a été remplie de billes de verre. Les plantules BK ont été soigneusement transférées des boîtes de Petri. Les racines ont été comptées pour chaque plantule et divisées en deux parties égales ; les plantules avec un nombre impair de racines ont été équilibrées en plaçant la racine la plus longue dans le compartiment avec le moins de racines (Fig. 1 c). Les racines divisées ont été placées dans les cartouches SPE pour créer deux compartiments, qui seront appelés compartiments A et B à partir de maintenant. Après avoir divisé les racines BK, les graines des plantes voisines ont été placées uniquement dans le compartiment B. Les voisines étaient soit des graines BK pour les interactions homospécifiques, soit des graines P pour les interactions hétérospécifiques. Les graines P ont été récoltées dans un champ d’Agroscope, Changins, Suisse et l’utilisation de plantes P dans la présente étude est conforme aux directives internationales, nationales et institutionnelles et l’étude a été menée conformément à la législation en vigueur. Cela a établi trois conditions de système à racines divisées, chacune avec deux compartiments, ainsi que deux conditions sans racines divisées et des témoins à blanc (Fig. 1 d). Chaque cartouche remplie de billes de verre a été humidifiée avec une solution de Hoagland à demi-concentration. Initialement, deux graines BK et dix graines P ont été semées dans leurs compartiments B respectifs. Après la germination, les semis BK ont été éclaircis à une et les semis P à trois. Les plantes ont été cultivées dans un phytotron avec une photopériode de 16:8 h de lumière/obscurité à 24/18 °C et 70 % d’humidité relative pendant 2 semaines. Chaque compartiment a été irrigué quotidiennement avec 5 ml de solution de Hoagland à demi-concentration, y compris les blancs sans plantes. L’extraction de l’exsudat racinaire a été effectuée le 14e jour (n = 3–5).
Installation du collecteur et extraction de l’exsudat racinaire
Les exsudats racinaires ont été collectés à partir de plantes à racines fendues et non fendues cultivées dans des cartouches SPE. Les exsudats ont été extraits à l’aide d’un collecteur à vide SPE (Macherey-Nagel) connecté à une pompe à vide (V-300, Buchi) contrôlée par une interface Buchi I-300 Pro. Des tubes à centrifuger coniques de 50 ml (Corning) ont été placés sous des aiguilles en acier inoxydable (Macherey-Nagel). L’interface avec la pompe a été réglée à 780 mbar, maintenant la pression de la chambre en verre à 5 mmHg. Les exsudats racinaires ont été collectés dans (i) le compartiment A sans contact racinaire direct : BK à racines divisées sans voisin (BK-0/A), BK à racines divisées avec BK voisin (BK-BK/A) et BK à racines divisées avec P voisin (BK-P/A), (ii) le compartiment B avec contact racinaire direct : BK à racines divisées avec P voisin (BK-P/B), et iii) BK et P sans racines divisées, et témoins vierges (Fig. 1 d et e).
Collecte d’exsudats racinaires pour analyse par spectrométrie de masse
Les cartouches SPE ont été placées sur les robinets d’arrêt du collecteur. La pompe à vide a été démarrée et 30 ml de solvant d’extraction ont été ajoutés à chaque cartouche sur une période de 30 s. Le solvant d’extraction était composé de 95 % (p/v) de méthanol (Merck Uvasol), de 4,95 % (p/v) d’eau nano pure et de 0,05 % (p/v) d’acide formique (VWR, HiPerSolv Chromanorm pour LC–MS) avec un étalon interne d’acide 3,5-di-tert-butyl-4-hydroxybenzoïque (Sigma-Aldrich) ajouté à une concentration finale de 0,5 µmol·L -1 . Les robinets d’arrêt ont été laissés ouverts pendant 30 s supplémentaires, ce qui a permis d’aspirer les exsudats racinaires pendant un total de 1 min par échantillon afin de minimiser l’exposition des racines au solvant d’extraction. À partir de chaque échantillon, 10 ml ont été transférés dans des tubes à essai Pyrex de 16 × 160 mm (SciLabware) et évaporés à l’aide d’un concentrateur d’échantillons sous vide (Genevac EZ-2 Plus) réglé à 35 °C. Le concentrateur a été initialement réglé sur « mode HPLC » pendant une heure, suivi d’un « mode aqueux » pendant 2 heures ou plus si un séchage supplémentaire était nécessaire pour atteindre un volume final approximatif de 200 µl afin de garantir que les échantillons ne soient pas complètement séchés.
Collecte d’exsudats racinaires pour application sur P
Les exsudats racinaires ont été collectés à partir de systèmes à racines divisées en utilisant la configuration du collecteur mentionnée précédemment. Cependant, cette fois, de l’eau nano pure a été utilisée comme solvant d’extraction. 30 ml d’eau nano pure ont été ajoutés pendant 30 s à chaque cartouche et aspirés pendant une minute pour éliminer la solution de Hoagland. Ensuite, 15 ml d’eau nano pure ont été ajoutés à chaque cartouche et les plantes ont été replacées dans le phytotron pendant 24 h pour permettre la régénération et la libération des exsudats racinaires. Les exsudats racinaires ont ensuite été à nouveau extraits avec 30 ml d’eau nano pure. Cela a donné lieu à un deuxième ensemble d’exsudats racinaires dont les concentrations en sel de Hoagland ne variaient pas dans différentes conditions expérimentales. La consistance de la matrice des extraits a été confirmée en mesurant la conductivité électrique et le pH. Les seconds extraits obtenus après l’incubation de 24 h ont été regroupés pour obtenir un mélange homogène. Dix graines de P ont été semées dans des cartouches SPE individuelles. Trois millilitres de solution de Hoagland à demi-concentration ont été ajoutés à chaque tube chaque jour pendant les 5 premiers jours. Les plants P ont été éclaircis à quatre plantes le cinquième jour. Au cours des 10 jours suivants, les plants P ont reçu 3 ml d’exsudats racinaires BK-0, BK-P/A ou BK-P/B, et les témoins ont reçu 3 ml d’eau nano pure chaque jour. Ils ont également reçu 1 ml de solution de Hoagland à demi-concentration tous les deux jours pour s’assurer qu’ils avaient suffisamment de nutriments (n = 10). À la fin du traitement, une analyse de la morphologie des racines a été réalisée sur les plants P.
Préparation, numérisation et analyse d’échantillons de racines
Les plantes ont été délicatement retirées de leurs cartouches et soigneusement lavées pour éliminer les billes de verre après la collecte des exsudats racinaires et l’application de ces derniers. Les échantillons de racines ont été transférés dans un plateau transparent (Reagent Instruments Inc.) et immergés dans l’eau. Ils ont été soigneusement étalés pour minimiser le chevauchement et scannés à l’aide d’un scanner (Epson Perfection V700 Photo). Paramètres racinaires : longueur totale des racines (mm), surface racinaire (mm2 ) , diamètre total moyen des racines (mm), volume racinaire (mm3 ) et nombre d’extrémités et de fourches racinaires ont été analysés à l’aide de WinRHIZO Basic 2021 (Regent Instruments Inc.). De plus, le poids sec des racines et des racines au-dessus du sol (mg) a été mesuré en les plaçant dans une étuve à 50 °C pendant 48 h, puis en les pesant. La signification statistique (p < 0,05) des paramètres racinaires a été évaluée soit par un test t de Student, soit par une ANOVA à un facteur suivie d’un test de comparaisons multiples post hoc de Dunnett considérant BK-0/A comme contrôle et comparant chaque moyenne à ce contrôle en utilisant GraphPad Prism (version 9.2.0 pour MacOS, GraphPad Software).
Préparation d’échantillons et analyse spectrométrique de masse non ciblée
Des extraits d’échantillons concentrés (~ 200 µl) ont été transférés dans des flacons en verre ambré HPLC de 1,5 ml (Altmann Analytik) et reconstitués à une concentration 30 fois supérieure au volume d’origine dans 89,9 % d’H2O ultrapure (MilliQ avec accessoire LC-Pak, Merck), 10 % de méthanol (CHROMASOLV, Honeywell) et 0,1 % d’acide formique (% v/v, Fluka, Honeywell). Les particules ont été éliminées à l’aide d’un filtre centrifuge Amicon 30 kDa Ultra-0,5 (Merck). Les échantillons de contrôle qualité (CQ) comprenaient un échantillon groupé. Les échantillons, y compris les CQ, ont été séparés en deux aliquotes de 100 µl pour les modes d’ionisation négative et positive et stockés à -80 °C jusqu’à la mesure, puis stockés à 4 °C dans l’échantillonneur automatique (1290 Infinity II, Agilent Technologies) pendant la séquence de mesure. Le système de chromatographie liquide à temps de vol quadripolaire (LC-QTOF-MS) était contrôlé par le logiciel d’acquisition MassHunter (version 10.1, Agilent Technologies). Les échantillons ont été injectés dans un ordre aléatoire. Les contrôles de qualité ont été mesurés tous les 13 ou 14 échantillons pour surveiller les performances du système LC-QTOF-MS et normaliser les données. Un système UHPLC avec pompe binaire (1290 Infinity II, Agilent Technologies) a été utilisé pour effectuer une séparation chromatographique sur une colonne de pentafluorophényle Discovery HS F5 (150 × 2,1 mm, taille de particule de 3 μm, Sigma-Aldrich) associée à une cartouche Discovery HS F5 Supelguard (Sigma-Aldrich). La phase mobile A était de l’eau ultra pure avec 0,1 % d’acide formique (% v/v, Fluka, Honeywell) et la phase mobile B était du méthanol (CHROMASOLV, Honeywell) avec 0,1 % d’acide formique (% v/v). Français Le gradient est indiqué dans le tableau S3 a. Le volume d’injection était de 5 μL. Le temps d’analyse total était de 15,5 min par injection, avec un débit constant de 350 μL min −1 et une température de four à colonne de 50 °C (1290 Infinity II). La solution de masse de référence (HP-0921, Purine, TFANH 4 , Agilent Technologies) a été pompée (1260 Infinity, Agilent Technologies) en tandem via un pulvérisateur secondaire vers l’interface d’ionisation par électrospray pour l’étalonnage de masse en ligne (m/z = 121,0509 et 922,0098 (+) ; m/z = 119,0363 et 966,0007 (−)).
Les données ont été collectées avec un LC-QTOF-MS (6560, Agilent Technologies, Santa Clara, CA, USA) avec une source Dual AJS ESI. Les données ont été acquises en mode d’acquisition dépendante des données (DDA) avec un rapport masse/charge (m/z) compris entre 50 et 1700 et cinq précurseurs max par cycle et stockées en mode profil. Les paramètres de la source et des informations plus détaillées sur l’acquisition des données sont disponibles dans le tableau S3 b.
Un mélange d’exsudats racinaires factices a été constitué de 58 étalons chimiques de composés connus dans la littérature comme étant exsudés par les racines des plantes (tableau S4 ). Il a été utilisé pour vérifier la répétabilité de l’intensité du signal et des temps de rétention de l’instrument.
Évaluation des données LC–MS/MS non ciblées
Après l’acquisition des données, celles-ci ont été retraitées avec le logiciel de retraitement Agilent (MassHunter Workstation version 10.0, Agilent Technologies) en centrisant les données et en les recalibrant par rapport à la solution de référence.
Le prétraitement a été effectué à l’aide de MS DIAL (version 4.9 92 ). Seuls les pics qui ont élué au-delà du seuil inférieur du temps de rétention de 1,8 min avec une hauteur minimale de 1E3 et une largeur de pic minimale de 6 points de données ont été sélectionnés. Les isotopologues ont été agrégés et les adduits ont été annotés. Une base de données interne a été appliquée pour la confirmation de l’identité qui correspondait aux caractéristiques en fonction de leur temps de rétention, de leur m/z et de leur modèle de fragmentation MS2. Cette base de données a été générée à l’aide des données du mélange d’exsudats racinaires factices susmentionné dans MS FINDER, version 3.6. Ces métabolites ont été identifiés à un niveau 1 selon Schymanski et al. 65 . Les pics sélectionnés ont ensuite été alignés sur les échantillons avec une tolérance MS1 de 15 mDa et une tolérance de temps de rétention de 0,2 min. Après l’alignement, le remplissage des espaces vides des valeurs manquantes a été effectué. Une filtration supplémentaire à blanc (moyenne de l’échantillon quintuple/moyenne à blanc) et un minimum de 60 % de présence de groupe ont été appliqués. Les données de tous les composés ont été normalisées par rapport à la norme interne et aux échantillons de contrôle qualité groupés à l’aide d’une régression de lissage de nuage de points pondéré localement (LOWESS). Des paramètres de prétraitement MS DIAL plus détaillés sont disponibles dans le tableau S5 .
D’autres manipulations de données et analyses statistiques ont été réalisées dans RStudio (version 2023.06.0+421). Un seuil moyen de signal sur bruit (S/N) de 10 a été appliqué. Les adduits qui n’avaient pas de valeur protonée ou déprotonée correspondante ont été ré-annotés comme des caractéristiques M+H ou M−H. Les adduits ont été mis en correspondance avec leurs homologues protonés ou déprotonés et les valeurs de surface de pic ont été additionnées pour générer une valeur de signal composé total (TCS). Pour trouver un paramètre approprié pour la normalisation biologique, les valeurs TCS ont été corrélées soit au nombre d’extrémités de racines, soit au poids des racines en grammes, puis normalisées en divisant le TCS par le nombre d’extrémités de racines. Pour BK-P/B (voir Fig. 1 d), il y avait des composés exsudant des racines BK et P. Le mélange de métabolites exsudés n’a pas permis de normaliser biologiquement en une seule espèce pour la plupart des métabolites. Cependant, si un composé était spécifique à une seule espèce, la valeur était normalisée biologiquement en fonction de l’espèce à laquelle ce métabolite était unique dans le compartiment BK-P/B. Étant donné que les échantillons de contrôle qualité ont été générés à partir d’un échantillon groupé, ils ont été normalisés en fonction du nombre moyen d’extrémités de racines par compartiment.
Pour chaque échantillon, les valeurs individuelles du TCS ont été additionnées pour réduire les données en une seule variable cumulative. De plus, chaque échantillon comportait encore des centaines de variables individuelles du TCS pour chaque composé. Les valeurs cumulatives du TCS et chaque signal individuel du TCS ont fait l’objet d’une évaluation statistique univariée. Les moyennes, les distributions et la variation ont été calculées et visualisées par la création de diagrammes en boîte et à moustaches. Les valeurs aberrantes ont été définies et calculées comme tout ce qui est supérieur à 1,5 * écart interquartile (IQR) au-dessus du troisième quartile ou en dessous du premier quartile. La variation entre les groupes a été évaluée par le test F lorsque deux groupes ont été comparés ou par le test de Bartlett pour plusieurs groupes. Le test de signification a été effectué à l’aide d’un test t lors de la comparaison de deux groupes ou d’une ANOVA lors de la comparaison de plusieurs groupes. Lors de la comparaison de groupes avec une variance inégale, le test t et l’ANOVA ont été modifiés en variantes de Welch. Selon les comparaisons effectuées, un test post-hoc T3 de Dunnett modifié pour permettre un groupe témoin (calculé à l’aide de GraphPad Prism version 9.2.0) ou un test post-hoc Games-Howell ont été calculés. Les métabolites importants d’intérêt ont été visualisés grâce à la création de tracés volcaniques qui ont utilisé le test t de Welch susmentionné en plus des calculs de changement de repli.
Une réduction dimensionnelle multivariée a été réalisée en utilisant chaque TCS individuel comme variable d’entrée et visualisée par analyse en composantes principales (ACP) et analyse discriminante des moindres carrés partiels (PLS-DA). Toutes les données ont été centrées et mises à l’échelle automatiquement avant l’analyse multivariée.
Disponibilité des données
Les ensembles de données utilisés et/ou analysés au cours de l’étude actuelle sont disponibles auprès de l’auteur correspondant sur demande raisonnable.
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Remerciements
Les auteurs remercient Mme Pauline Canelle pour son aide dans la conduite des expériences en laboratoire. Ils remercient tout particulièrement le Prof. Dr. Niko Geldner pour ses commentaires et ses précieuses suggestions. Ce projet a été soutenu par EQ-BOKU VIBT GmbH et BOKU Core Facility Mass Spectrometry.
Financement
Cette étude a été financée par le Fonds national suisse de la recherche scientifique (FNS) (205321L-189174) et le Fonds scientifique autrichien (FWF) I4527-B.
Informations sur l’auteur
Notes de l’auteur
- Ces auteurs ont contribué à parts égales : Çağla Görkem Eroğlu et Alexandra A. Bennett.
Auteurs et affiliations
- Herboristerie en grandes cultures, Systèmes de production végétale, Agroscope, Nyon, SuisseÇağla Görkem Eroğlu, Judith Wirth & Aurélie Gfeller
- Département de chimie, Institut de chimie analytique, Université des ressources naturelles et des sciences de la vie, Vienne (BOKU), 1190, Vienne, AutricheAlexandra A. Bennett, Teresa Steininger-Mairinger et Stephan Hann
- Département des sciences de la forêt et des sols, Institut de recherche sur les sols, Groupe d’écologie et de biogéochimie de la rhizosphère, Université des ressources naturelles et des sciences de la vie, Vienne, Konrad-Lorenz-Strasse 24, 3430, Tulln, AutricheMarkus Puschenreiter
Contributions
Tous les auteurs ont lu et approuvé le manuscrit final. CGE et AB ont réalisé des expériences en laboratoire, des analyses et des analyses de données, et ont préparé les figures. CGE, AB et AG ont contribué à la rédaction du manuscrit, et tous les auteurs ont participé à la révision du manuscrit.
Auteur correspondant
Déclarations éthiques
Intérêts concurrents
Les auteurs ne déclarent aucun conflit d’intérêt.
Informations Complémentaires
Note de l’éditeur
Springer Nature reste neutre à l’égard des revendications juridictionnelles dans les cartes publiées et les affiliations institutionnelles.
Informations complémentaires
Informations complémentaires.
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À propos de cet article
Citer cet article
Eroğlu, Ç.G., Bennett, AA, Steininger-Mairinger, T. et al. Les changements induits par le voisinage dans les schémas d’exsudation racinaire du sarrasin entraînent une altération de l’architecture racinaire de l’amarante à racine rouge. Sci Rep 14 , 8679 (2024). https://doi.org/10.1038/s41598-024-58687-3
Continuer avec allélopathie :
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https://www.nature.com/articles/s41598-024-65938-w?fromPaywallRec=false
https://www.nature.com/articles/s41598-022-16203-5?fromPaywallRec=false
https://www.nature.com/articles/s41598-022-24144-2?fromPaywallRec=false

