En savoir plus

(1) Jusqu'à 1516 plantes d' Arabidopsis thaliana peuvent maintenant être cultivées dans PHENOPSIS.

En 2007, deux autres automates ont été construits dans deux autres chambres de culture indépendantes. Ainsi, 1516 plantes peuvent maintenant être pesées, irriguées, et prises en images de façon automatique. Depuis, une très large diversité de génotypes d'A. thaliana a été phénotypée dans PHENOPSIS dans différentes conditions environnementales.

Cette diversité de génotypes comprend : des lignées génétiquement modifiées (Massonnet et al., 2015), des populations de lignées recombinantes (Tisné et al., 2008, 2010; Vasseur et al., 2014), des collections d'accessions (Bac-Molenaar et al., 2015, 2016), des hybrides épigénétiques (Dapp et al., 2015). L'effort de phénotyapge haut-débit a été combiné avec des analyses de génétique quantitative (Tisné et al., 2008, 2010; Vasseur et al., 2014; Bac-Molenaar et al., 2015, 2016),de la modélisation statistique (Lièvre et al., 2016), des analyses biochimiques (Ghandilyan et al., 2009; Bourdenx et al., 2011; Pascal et al., 2013) ou des analyses de transcrits et protéines (Baerenfaller et al., 2012, 2015). Tout ceci a permis de larges avancées dans la compréhension de la régulation du développement des feuilles et leur plasticité en réponse au stress hydrique.

Pour en savoir plus, lire les papiers :

Bac-Molenaar J.A., Granier C., Vreugdenhil D., Keurentjes J.J.B. (2016) Genome wide association mapping of time-dependent growth responses to moderate drought stress in Arabidopsis. Plant, Cell & Environment. 39, 88-102.

Bac-Molenaar J.A., Vreugdenhil D., Granier C., Keurentjes J.J.B. (2015) Genome wide association mapping of growth dynamics detects time-specific and general QTLs. Journal of Experimental Botany. 66, (18) 5567-5580.

Baerenfaller K. et al., (2012) Systems-based analysis of Arabidopsis leaf growth reveals adaptation to water deficit. Molecular Systems Biology 8:606

Baerenfaller, K., Massonnet, C., Hennig, L., Russenberger, D., Sulpice, R., Walsh, S., Stitt, M., Granier, C., Gruissem, W. (2015) A long photoperiod relaxes energy management in Arabidopsis leaf six. Current Plant Biology, 2, 34-45.

Blonder B. et al., (2015)Testing models for the origin of the leaf economics spectrum with leaf and whole-plant traits in Arabidopsis thaliana. AoB Plants. 7

Bourdenx B., Bernard A., Domergue F. et al (2011) Overexpression of Arabidopsis ECERIFERUM1 promotes wax very-long-chain alkane biosynthesis and influences plant response to biotic and abiotic stresses. Plant Physiology 156, 29-45.

Dapp M. et al., (2015) Heterosis and inbreeding depression of epigenetic Arabidopsis hybrids. Nature Plants. 1, 15092.

Ghandilyan A. et al.,(2009)Genetic analysis identifies quantitative trait loci controlling rosette mineral concentrations in Arabidopsis thaliana under drought. New Phytologist 184:180-192.

Lièvre M., Granier C., Guédon Y. (2016) Identifying developmental phases in Arabidopsis thaliana rosette using integrative segmentation models. New Phytologist. doi: 10.1111/nph.13861.

Massonnet C. et al. (2011) New insights into the control of endoreduplication: endoreduplication is driven by organ growth in Arabidopsis leaves. Plant Physiology 157: 2044-2055.

Massonnet C. et al., (2015) Individual leaf area of early flowering arabidopsis genotypes is more affected by drought than late flowering ones: a multi-scale analysis in 35 genetically modified lines. American Journal of Plant Sciences. 6, 955-971.

Pascal S., Bernard A., Sorel M., Pervent M., Vile D., Haslam R.P., et al. (2013) The Arabidopsis cer26 mutant, like the cer2 mutant, is specifically affected in the very-long-chain fatty acid elongation process. Plant J. 73:733-746.

Tisné S. et al.,(2008) Combined genetic and modeling approaches reveal that epidermal cell area and number in leaves are controlled by leaf and plant developmental processes in Arabidopsis. Plant Physiology 148, 1117-1127.

Tisné S. et al.,(2010) Keep on growing under drought: genetic and developmental bases of the response of rosette area using a recombinant inbred line population. Plant Cell & Environment 33: 1875-1887.

Vasseur F. et al., (2012) A common genetic basis to the origin of the leaf economics spectrum and metabolic scaling allometry. Ecology Letters 15: 1149-1157.

Vasseur F, et al., (2014) Multivariate genetic analysis of plant responses to water deficit and high temperature revealed contrasted adaptive strategies. Journal of Experimental Botany. 65 (22), 6457-6469.

Westgeest, A. J., Dauzat, M., Simonneau, T., & Pantin, F. (2023). Leaf starch metabolism sets the phase of stomatal rhythm. The Plant Cell, 35(9), 3444-3469.

(2) D'autres variables que la surface de la rosette ou la transpiration des feuilles peuvent être mesurées de façon automatique ou semi-automatique dans PHENOPSIS.

La station d'imagerie embarquée sur le bras de l'automate PHENOPSIS a été modifiée de façon à pouvoir accueillir des caméras supplémentaires : une caméra latérale pour des mesures d'hyponastie (Vasseur et al., 2014), une caméra de fluorescence pour estimer l'efficience photosynthétique (Bresson et al., 2014, Bresson et al., 2015) et une caméra infra-rouge pour mesurer la température des feuilles (Vasseur et al., 2014). Par ailleurs nous avons développé des protocoles pour mesurer la croissance à l'échelle cellulaire (Wuyts et al., 2010).

Nos résultats ont mis en évidence à maintes reprises qu'avoir un automate avec une caméra embarquée pour mesurer la surface des feuilles n'était pas une condition suffisante pour définir le phénotype 'croissance foliaire' d'un génotype (Lièvre et al., 2013). De plus, la mesure d'une variable dynamique comme la surface foliaire à une date sur un grand nombre de génotypes ne donne pas nécessairement d'information sur le comportement de ces génotypes ou sur le contrôle génétique de la surface foliaire (Lièvre et al., 2013; Bac-Molenaar et al., 2015, 2016). Comme cela a été illustré dans de nombreux de nos travaux, nous insistons sur le fait que la prise en compte des variations environnementales et temporelles du phénotype ainsi que la considération du phénotype à différentes échelles d'organisation permet une meilleure caractérisation des relations phénotype-génotype (Granier & Vile, 2014).

Pour en savoir plus, lire les papiers :

Bac-Molenaar J.A., Granier C., Vreugdenhil D., Keurentjes J.J.B. (2016) Genome wide association mapping of time-dependent growth responses to moderate drought stress in Arabidopsis. Plant, Cell & Environment. 39, 88-102.

Bac-Molenaar J.A., Vreugdenhil D., Granier C., Keurentjes J.J.B. (2015) Genome wide association mapping of growth dynamics detects time-specific and general QTLs. Journal of Experimental Botany. 66, (18) 5567-5580.

Bresson J. et al., (2015) Quantifying spatial heterogeneity of chlorophyll fluorescence during plant growth and in response to water stress. Plant Methods. 11, 23.

Bresson J. et al., (2014) Interact to survive: Phyllobacterium brassicacearum improves Arabidopsis tolerance to severe water deficit and growth recovery. PLoS ONE 9(9): e107607.

Granier C, Vile D (2014) Phenotyping and beyond: modelling the relationships between traits. Curent Opinion in Plant Biology, 18: 96-102.

Lièvre M. et al., (2013) Phenotyping the kinematics of leaf development in flowering plants: recommendations and pitfalls. WIREs Developmental Biology, 2(6):809-821. 

Vasseur F. et al., (2014) Multivariate genetic analysis of plant responses to water deficit and high temperature revealed contrasted adaptive strategies. Journal of Experimental Botany. 65 (22) 6457-6469.

(3)    PHENOPSIS peut être utilisé pour analyser la réponse des plantes à la sécheresse mais aussi à d'autres conditions stressantes.

La possibilité de cultiver les plantes avec le même automate dans 3 chambres de culture indépendantes a permis de les cultiver à différentes températures, différentes photopériodes et combiner ces situations avec des situations de stress hydriques (Baerenfaller et al., 2015; Vasseur et al., 2014). La combinaison de ces facteurs environnementaux avec des scenarios plus complexes a nécessité le développement d'une nouvelle station d'irrigation. Ainsi il est possible maintenant de cultiver les plantes d'une même expérimentation avec deux solutions nutritives différentes. Ceci a été utilisé pour tester l'effet de différentes concentrations en métaux lourds (collaboration F. Gosti, BPMP Montpellier, France). Nous avons également été amenés à modifier l'interface informatique de pilotage de l'automate pour pouvoir utiliser différents types de sols dans une même expérimentation par exemple avec ou sans rhizobactérie (collaboration F. Varoquaux, LSTM Montpellier, France; Bresson et al., 2013 & 2014).

Pour en savoir plus, lire les papiers :

Baerenfaller K. et al., (2015) A long photoperiod relaxes energy management in Arabidopsis leaf six. Current Plant Biology. 2, 34-45.

Bresson J. et al., (2013). The PGPR strain Phyllobacterium brassicacearum STM196 induces a reproductive delay and physiological changes that result in improved drought tolerance in Arabidopsis. New Phytologist 200: 558–569.

Bresson J. et al. (2014) Interact to survive: Phyllobacterium brassicacearum improves Arabidopsis tolerance to severe water deficit and growth recovery. PLoS ONE 9(9): e107607.

Vasseur F. et al., (2014) Multivariate genetic analysis of plant responses to water deficit and high temperature revealed contrasted adaptive strategies. Journal of Experimental Botany. 65 (22) 6457-6469.

Vile D. et al., (2012) Arabidopsis growth under prolonged high temperature and water deficit: independent or interactive effects? Plant Cell and Environment 35(4): 702-718.

Westgeest, A. J., Dauzat, M., Simonneau, T., & Pantin, F. (2023). Leaf starch metabolism sets the phase of stomatal rhythm. The Plant Cell, 35(9), 3444-3469.

(4) D'autres espèces qu'Arabidopsis thaliana peuvent être cultivées dans PHENOPSIS

Ces dernières années de nombreux efforts ont permis de transférer les connaissances obtenues sur des plantes modèles vers des plantes cultivées (Blonder et al. 2015). Les récents développements sur PHENOPSIS vont dans ce sens puisqu'ils permettent aujourd’hui de cultiver des plantes dans des pots de plus grands volumes (1,2,3,8 L).  Lorsque des pots plus grands sont utilisés dans PHENOPSIS, le nombre de plantes cultivées par expérimentation diminue mais des résultats prometteurs ont d'ores et déjà été obtenus sur le colza (Dambreville et al., 2016), la tomate, Brachypodium distachion. En 2023, une expérimentation test sur blé jusqu’au stade grain dans des pots de 3 L) a permis de montrer la qualité des résultats comparés à une culture sous serre ou au champ.

Pour en savoir plus, lire les papiers :

Blonder B., Vasseur F., Violle C., Shipley B., Enquist B., Vile D. (2015) Testing models for the origin of the leaf economics spectrum with leaf and whole-plant traits in Arabidopsis thaliana. AoB Plants. 7, DOI: 10.1093/aobpla/plv049.

Dambreville, A., Griolet, M., Rolland, G., Dauzat, M., Bédiée, A., Balsera, C., Muller, B., Vile, D., Granier, C. (published online) Phenotyping oilseed rape growth-related traits and their responses to water deficit: the disturbing pot size effect. Functional Plant Biology. FP16036.