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Dernière mise à jour : Mai 2018

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AgroResonance

Projet ANR OutLabMRI

AgroResonance coordonne le projet ANR OutLabMRI qui vise à développer un capteur pour mesurer localement des quantités et flux d’eau sur des plantes dans leur environnement naturel
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vegepolys logo

Le projet OutLabMRI a été financé par l'ANR (commission CE04) pour 48 mois, de janvier 2020 à décembre 2023.

Ce projet a été labellisé par le pôle de compétitivité VEGEPOLYS-VALLEY.

Les partenaires

Le projet est porté par Guilhem Pagès qui travaille sur la plateforme AgroResonance (Unité de Recherche QuaPA, Centre INRA de Theix). Les autres partenaires du projets sont les UMR Physique et physiologie Intégratives de l'Arbre en environnement Fluctuant  (PIAFClermont-Ferrand), Ecosystème Prairial (UREPClermont-Ferrand) et Environnement Méditerranéen et Modélisation des Agro-Hydrosystèmes (EMMAHAvignon).

Le Dr Carel Windt du Forschungszentrum Julich (Allemagne) collabore également au projet.

Le projet

Les écosystèmes prairiaux et forestiers sont les deux principaux écosystèmes terrestres permettant de limiter le réchauffement climatique grâce à leur forte capacité à séquestrer le carbone. Les flux de sèves ascendant (xylème) et descendant (phloème) jouent un rôle primordial en amenant l’eau nécessaire pour réaliser la photosynthèse puis en transportant les produits carbonés vers les puits de carbone. Dans le contexte actuel de changement climatique, une meilleure compréhension des mécanismes de transport est indispensable pour s’assurer que ces écosystèmes puissent continuer à jouer ce rôle tampon fondamental. Malheureusement aucun capteur permettant d’étudier ces mécanismes directement sur la plante dans son environnement naturel n’existe actuellement.

Dans le cadre de ce projet, nous développons un nouvel instrument de mesure hors du laboratoire basé sur le principe de l’IRM. Le but de ce projet sera de valider cet appareil sur les deux agroécosystèmes : prairiaux et forestiers.

Pour plus de détail, vous pouvez télécharger le résumé complet du projet.

Le projet est organisé en 3 tâches scientifiques complétées par le management et la dissémination des résultats.

T1 : Développement de l'IRM in situ

Responsable : Amidou Traore, AgroResonance

mouse vecteur

L'objectif de cette tâche est de développer, en partant du capteur commercial NMR MOUSE, un capteur facile d'utilisation pour un non expert, déplaçable et positionnable dans le milieu naturel des plantes d’intérêt. Nous développerons des séquences d’acquisition spécifiques et des logiciels d'analyse des données. Pour cette partie, AgroResonance s'appuiera sur des études préliminaires menées au laboratoire depuis l'acquisition de cet instrument.

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Une thèse financée par l'axe Instrument de l'I-SITE Clermont-Ferrand  a démarré sur cette partie en octobre 2019 (thèse Magali Nuixe).

T2 : Mesure des quantités et flux d'eau sur les parties aériennes des plantes

Responsable : Hervé Cochard, PIAF

Le capteur développé en T1 sera ici validé puis appliqué sur les parties aériennes de différentes plantes modèles, principalement des arbres. La validation sera faite par comparaison aux techniques existantes et à l'IRM haut champ de laboratoire. Les avantages de ce nouveau capteur seront démontrés et sa sensibilité à la détection de la cavitation du xylème sera étudiée. Nous mesurerons enfin sa capacité à estimer le stockage du carbone, à la fois par la mesure du flux de phloème et l'obtention de sa concentration en sucre.

T3 : Mesure des quantités et flux d'eau sur les racines des plantes

Responsable : Catherine Picon-Cochard, UREP

Nous démontrerons la complémentarité de notre outil avec les techniques existantes pour les mesures sur les systèmes racinaires de plantes modèles. Les résultats des mesures de quantité et flux d'eau permettront de caractériser la complexité de tels systèmes. Enfin, nous déterminerons les limites de sensibilité de notre capteur, en fonction de la nature des sols et dans des conditions de sécheresse.

Une seconde thèse partagée entre ces 3 tâches scientifiques débutera à l'automne 2020 et un post-doc de 18 mois sera recruté en 2021 pour la mise en application de notre capteur sur les différentes plantes du projet, dans leurs milieux naturels.