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Prévoir la capacité photosynthétique d’une feuille à partir d’une combinaison de ses traits fonctionnels : le test en milieu naturel. Projet de maîtrise.

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1 Prévoir la capacité photosynthétique d’une feuille à partir d’une combinaison de ses traits fonctionnels : le test en milieu naturel. Projet de maîtrise en biologie de Giancarlo MARINO Directeur de recherche Bill SHIPLEY

2 Eau + Lumière + CO 2 -> Oxygène + Glucose L’assimilation de C est la fonction la plus importante dans la majorité des feuilles. L’assimilation de C est la fonction la plus importante dans la majorité des feuilles. Un excellent indicateur pour l’évaluer : taux de photosynthèse de la feuille + L’intensité de lumière est le patron fondamental du taux de photosynthèse L’intensité de lumière est le patron fondamental du taux de photosynthèse= La réponse photosynthétique (A) vs la radiation lumineuse (I) est un bon instrument pour prédire la productivité des plantes La réponse photosynthétique (A) vs la radiation lumineuse (I) est un bon instrument pour prédire la productivité des plantes

3 Influence de l'éclairage sur la photosynthèse L'éclairage saturante ou optimale A max : c'est l'éclairage pour laquelle la courbe atteint un plateau. L'éclairage saturante ou optimale (A max ) : c'est l'éclairage pour laquelle la courbe atteint un plateau. Le rapport quantique q(  )) : une mesure de l’efficience avec laquelle les plantes utilisent l’énergie absorbée pour produire des sucres. Le rapport quantique (q(  )) : une mesure de l’efficience avec laquelle les plantes utilisent l’énergie absorbée pour produire des sucres. Le point de compensation de la lumière (L.C.P. Le point de compensation de la lumière (L.C.P.). Le taux de respiration en absence de lumière (R d ). Le taux de respiration en absence de lumière (R d ). La convexité (Θ). La convexité (Θ). A max RdRdRdRd q(  ) L.C.P. Θ

4 Comparaison de la photosynthèse des plantes de lumières et des plantes d'ombres

5 Contexte et problématiques de la recherche Existent-ils des contraintes générales sur les différentes organisations structurelles et fonctionnelles des plantes de différentes espèces? Existent-ils des contraintes générales sur les différentes organisations structurelles et fonctionnelles des plantes de différentes espèces? Besoin : développer des méthodes pour comprendre s’il existe des façons de «construire» les plantes et comment ces façons varient en fonction de l’environnement. Besoin : développer des méthodes pour comprendre s’il existe des façons de «construire» les plantes et comment ces façons varient en fonction de l’environnement.  175 sites  6 variables (LMA, A, N, P, LL, R d )  6 variables (LMA, A max, N, P, LL, R d ) Wright et al The worldwide leaf economics spectrum. Nature 428:  2548 espèces

6 Le 82% de la variation de A mass, LMA et N mass entre les espèces se distribue autour d’une droite dans l’espace à trois dimensions.

7 Recherches antérieures du laboratoire l’étude de M. Aqil est basée sur seulement 25 espèces herbacées, cultivées dans conditions constantes d’intensité lumineuse, disponibilité des nutriments, température, etc. l’étude de M. Aqil est basée sur seulement 25 espèces herbacées, cultivées dans conditions constantes d’intensité lumineuse, disponibilité des nutriments, température, etc. Le projet de M.Sc. de Marouane Aqil SLA azote chlorophylle  prévision interspécifique possible sur le terrain où les conditions de culture sont beaucoup plus variables?  q(Ф) Amax RdRd

8 photosynthèse lorsque la feuille est saturée de lumière (Amax/Wmax) photosynthèse lorsque la feuille est saturée de lumière (Amax/Wmax) taux de respiration en absence de lumière (R d ) taux de respiration en absence de lumière (R d ) Le point de compensation de la lumière (L.C.P.) Le point de compensation de la lumière (L.C.P.) Le rapport quantique ( q(  ) ) Le rapport quantique ( q(  ) ) Θ = convexité Θ = convexité Masse fraîche Masse fraîche Surface spécifique des feuilles (SLA) ou masse des feuilles pour unité de surface (LMA=1/SLA) Surface spécifique des feuilles (SLA) ou masse des feuilles pour unité de surface (LMA=1/SLA) Contenu en azote des feuilles (N) Contenu en azote des feuilles (N) Chlorophylle (Chl) Chlorophylle (Chl) Leaf dry matter content (LDMC) Leaf dry matter content (LDMC) Épaisseur Épaisseur Mes variables ParamètresAttributs

9 Puissance de prédiction Trouver une méthode pour prévoir les paramètres A max, LCP, q(  ) et R d à partir des quelques traits des feuilles, peut nous permettre d’extrapoler les données pour construire des courbes de photosynthèse a partir de la base de données mondiale. Trouver une méthode pour prévoir les paramètres A max, LCP, q(  ) et R d à partir des quelques traits des feuilles, peut nous permettre d’extrapoler les données pour construire des courbes de photosynthèse a partir de la base de données mondiale. La réalisation d’un tel objectif est importante pour améliorer les modèles en foresterie et en agriculture en tenant compte de la réponse photosynthèse – lumière dans les projets de gestion. La réalisation d’un tel objectif est importante pour améliorer les modèles en foresterie et en agriculture en tenant compte de la réponse photosynthèse – lumière dans les projets de gestion.

10 Dispositif expérimental 1 mesure de photosynthèse à la seconde (moyenne sur 15s, 3 répliques). 1 mesure de photosynthèse à la seconde (moyenne sur 15s, 3 répliques). Base de données: Site1 Espèce1 Individu1feuille soleil feuille ombre Individu2 Espèce2 Espèce3 Espèce4 Espèce5 Site2 Site3 Site4 Site5 Site6 Site7 Site8

11 Plan des sites

12 Espèces Espèces 1. Acer negundo 1. Acer negundo 2. Acer pensylvanicum 2. Acer pensylvanicum 3. Acer rubrum 3. Acer rubrum 4. Acer saccharinum 4. Acer saccharinum 5. Acer saccharum 5. Acer saccharum 6. Alnus rugosa 6. Alnus rugosa 7. Aesculus hippocastanum 7. Aesculus hippocastanum 8. Betula alleghaniensis 8. Betula alleghaniensis 9. Betula papyrifera 9. Betula papyrifera 10. Betula populifolia 10. Betula populifolia 11. Castanea sativa 11. Castanea sativa 12. Celtis occidentalis 12. Celtis occidentalis 13. Cornus alternifolia 13. Cornus alternifolia 14. Cornus stolonifera 14. Cornus stolonifera 15. Crataegus sp. 15. Crataegus sp. 16. Fagus grandifolia 16. Fagus grandifolia 17. Fraxinus americana 17. Fraxinus americana 18. Fraxinus pennsylvanica lanceolata 18. Fraxinus pennsylvanica lanceolata 19. Juglans cinerea 19. Juglans cinerea 20. Malus pumila 20. Malus pumila 21. Ostrya virginiana 21. Ostrya virginiana 22. Parthenocissus quinquefolia 22. Parthenocissus quinquefolia 23. Polygonum cuspidatum 23. Polygonum cuspidatum 24. Populus balsamifera 24. Populus balsamifera 25. Populus deltoides 25. Populus deltoides 26. Populus tremuloides 26. Populus tremuloides 27. Prunus serotina 27. Prunus serotina 28. Quercus macrocarpa 28. Quercus macrocarpa 29. Quercus robur 29. Quercus robur 30. Quercus rubra 30. Quercus rubra 31. Rhamnus frangula 31. Rhamnus frangula 32. Rhus typhina 32. Rhus typhina 33. Rosa rugosa 33. Rosa rugosa 34. Salix nigra 34. Salix nigra 35. Syringa vulgaris 35. Syringa vulgaris 36. Tilia americana 36. Tilia americana 37. Tilia cordata 37. Tilia cordata 38. Ulmus americana 38. Ulmus americana 39. Ulmus rubra 39. Ulmus rubra 40. Vitis riparia 40. Vitis riparia

13 Méthodologie : Mesures de photosynthèse CI-340 Portable Photosynthesis System Les mesures des échanges gazeux pour la détermination de l’activité photosynthétique des feuilles sur le terrain ont été effectuées avec le nouvel appareil CI-340 Portable Photosynthesis System qui permet en même temps de contrôler plusieurs variables environnementales pendant la prise de mesures. Concentration de CO 2 Intensité de lumière Humidité Température Débit de CO 2 Surface de la feuille  Nous avons commencé au mois de mai, après que les feuilles soient sorties et aient atteintes leurs tailles normales.

14 Méthodologie : Mesures de photosynthèse [CO 2 ]=400ppm Humidité=60% T=20°C Débit de CO 2

15 Méthodologie: Mesures des attributs de la feuille

16 Analyses statistiques préliminaires Outils mathématiques l’équation de Mitscherlich : l’équation de Mitscherlich : (photosynthèse nette) (photosynthèse nette) l’équation de l’hyperbole non rectangulaire : l’équation de l’hyperbole non rectangulaire : (photosynthèse brute) (photosynthèse brute) Am, Wm = le taux maximal de photosynthèse nette quand la lumière n’est plus limitante (I)  = le point de compensation de la lumière (L.C.P.) q(…) = le rapport quantique, taux de variation instantané de la photosynthèse par rapport à la variation de l’intensité de lumière (dA / dI).  = convexité, paramètre qui contrôle les comportements de la fonction aux niveaux intermédiaires de lumière R d = le taux de respiration de la feuille

17 Les paramètres de la courbe photosynthétique de Mitscherlich ont été calculés en utilisant la fonction « nls » de R (régression non linéaire). Une fois les points tracées, on trouve la meilleure interpolante et on détermine les valeurs de: Amax Amax LCP LCP q(Φ) q(Φ)  fit<-nls(photo~Am*(1-exp(q*(LCP-lumiere)/Am))), data=gcphoto,start=list(Am=8, q=0.08.LCP=5, suset=sel,na.action=na.omit, trace=T) Reg. Non Lin. – Prévisions des paramètres

18 Les paramètres de la courbe d’hyperbole non rectangulaire ont été calculés en utilisant le logiciel « Photosynthesis Assistant »: Wmax Wmax q(Φ) q(Φ) R d R d Θ Θ Light response curve analysis

19 Détermination des attributs des feuilles - Mitscherlich SLA o, Chl o, N o SLA o, Chl o, N o A max o, q( Φ) o, LCP o SLA , Chl , N , SLA , Chl , N , A max , q( Φ) , LCP  SLA ●, Chl ●, N o● SLA ●, Chl ●, N o● A max ●, q( Φ) ●, LCP ● Chaque courbe correspond à une feuille avec ses attributs spécifiques.

20 Détermination des attributs des feuilles - hyperbole non rectangulaire SLA o, Chl o, N o SLA o, Chl o, N o Θ o, q(0) o, A max o, R 0o SLA , Chl , N , SLA , Chl , N , Θ , q(0) , A max , R 0 , Θ , q(0) , A max , R 0 , SLA ●, Chl ●, N o●, SLA ●, Chl ●, N o●, Θ ●, q(0) ●, A max ●, R 0●, Θ ●, q(0) ●, A max ●, R 0●, Chaque courbe correspond à une feuille avec ses attributs spécifiques.

21 Construction de la base de données pour la prévision EPFSlaChlN1A A A A B B :::: : : : 160Z

22 Extrait de la base de données

23 Analyses avancées Les relations entres les paramètres et les attributs morphologiques et chimiques des feuilles peuvent être développées en utilisant les régressions linéaires multiples et les corrélations. Les relations entres les paramètres et les attributs morphologiques et chimiques des feuilles peuvent être développées en utilisant les régressions linéaires multiples et les corrélations.

24 Linear Mixed-Effects models Prévision de A max, W max, R d, sur la base des attributs des feuilles: Prévision de A max, W max, R d, θ sur la base des attributs des feuilles: A m ln(A max ) = – * ln(SLA) r 2 =0.59 ( espèce) (0.5363) (0.0984) W m ln(W max ) = – * ln(SLA) r 2 =0.55 (espèce) (0.4825) (0.0885) R d ln(R d ) = * ln(épaisseur) r 2 =0.20 (espèce) (0.6808) (0.3728) θ θ = – – * ln(N) r 2 =0.08 (feuille) (0.1051) (0.2548)

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