L'agroécologie pour tous - N° 1 - Sept. 2012

N° 1. Septembre 2012
L’agroécologie pour tous
Presse, Posters et Publications
Réalisé par Dominique Aouchiche, Sylvie Belotti, Dominique Millot et Eric Lichtfouse
Cellule d’ingénierie des connaissances et d’assistance à la publication (CICAP)
UMR1347 Agroécologie
E-mail : cicap@dijon.inra.fr
Publications de l’UMR : http://www6.dijon.inra.fr/umragroecologie/Publications
Intranet : https://intranet6.dijon.inra.fr/umragroecologie/Cellules/Ingenierie-des-Connaissances-et-Assistance-a-
la-Publication-CICAP

(suite)
2
Ambrosia 2012
Le colloque Ambrosia 2012 s’est tenu à Lyon les 29 et
30mars2012(http://www.inra.fr/toute_l_actu/manifes-
tations_et_colloques/mars_avril_2012/ambrosia_2012).
Organiséparl’observatoiredel’ambroisieetlaDirection
Générale de la santé, ce colloque avait pour objectif
de sensibiliser l’ensemble des acteurs concernés par
la lutte contre l’ambroisie et de favoriser la coordina-
tion des actions de prévention et de lutte, tant aux
niveaux international, européen que national et local.
Par rapport au premier colloque organisé à Aix-les-
Bains en 2008, l’accent a été mis sur les témoi-
gnages de gestionnaires d’autres pays impactés.
Des présentations de travaux réalisés en Allemagne, en
Autriche,auCanada,enHongrie,enItalie,enSerbieeten
Suisseontpermisaux200personnesprésentesdeprendre
lamesuredesactionsréaliséesdanscesdifférentspays.
Il en est ressorti que les efforts réalisés en France
depuis plusieurs années sont nombreux : dans les
départementslesplustouchés,lesactionssemultiplient.
Mais il semble que l’impact sanitaire soit de plus en
plus important dans le couloir Rhodanien. En termes
de coûts, pour la seule région Rhône-Alpes, ce sont 14
à 20 millions d’euros qui ont été remboursés en 2011.
Aussi, la mise en place d’actions préventives semble
indispensable à une gestion intégrée de l’ambroisie,
préventionquel’observatoiredel’ambroisiemetenplace
actuellement en Côte d’Or. De même, une réglemen-
tation, au niveau européen ou national constituerait le
supportattenduparuncertainnombredegestionnaires.
Les résumés du colloque seront disponibles sur le
site ambrosie.info
Bruno Chauvel et Quentin Martinez
Autre manifestation, prévue le 26 juin, un moment
d’échanges et de communication autour de l’essai
système « longue durée » au Domaine d’Epoisse,
avec la venue de Marion Guillou. L’objectif de ce
grand projet est de tester de nouveaux modèles de
production végétale, dans le cadre de l’agriculture
durable (protection intégrée).
Le mouvement se poursuivra ensuite avec d’autres
colloques scientifiques, avec une participation aux évè-
nements traditionnels liés à la « Culture scientifique ».
Enfin, très prochainement, le 15 mai aura lieu une
conférence sur la thématique "changements climatiques
et impacts sur les agrosystèmes et l’environnement",
avec pour objectif un éclairage pertinent et appliqué
sur cette problématique qui nous touche tous. Nous
comptons sur votre participation.
Je tiens à remercier les différents acteurs, organisateurs
de toutes ces manifestations, qui sont des moments
d’échange et de communication privilégiés, que ce
soit en interne comme en externe, et indispensables
pour la vie commune, la dynamique scientifique et la
visibilité du Centre à l’extérieur.
A vos agendas !
Patrick Etiévant,
Président du Centre INRA de Dijon

1er
cru - Journal d’information du Centre INRA de Dijon
Responsable de la publication : Patrick Etiévant
Comité de rédaction :
Marie-Reine Allard, Alexandre Benani, Sylvie Courtois,
Martine Genty, Alain Hartmann, Sandrine Petit,
Séverine Siblot, Gérard Simonin ( Rédacteur en chef).
INRA Dijon
17 rue Sully BP 86510
21065 Dijon cedex
www.dijon.inra.fr
Le projet PeaMUST
AdaptationMulti-STressetRégulations
biologiques pour l’amélioration du
rendement et de la stabilité du pois
protéagineux.
Ce projet est porté par l’UMR AgroEcologie, pole
Génétique et Ecophysiologie.
L’objectif du projet PeaMUST est de développer de
nouvellesvariétésdepoisetd’optimiserleursinterac-
tions avec les microorganismes symbiotiques du sol
pour stabiliser le rendement et la qualité des graines
depois,danslecontexteduchangementclimatiqueet
delaréductiondel’utilisationdespesticides.Différents
stresssontresponsablesdel’instabilitédurendement
du pois : les maladies majeures, le gel, la sécheresse
et les fortes températures au moment de la floraison
et du remplissage des grains, ou encore les attaques
d’insectes.PeaMUSTmettraàprofitlestechnologies
de séquençage, génotypage et phénotypage à haut
débit pour aborder le défi de l’augmentation de la
tolérance aux stress multiples.
Le projet apporte des solutions innovantes, notam-
ment en matière de sélection génomique et fournira
de nouveaux outils et des résultats novateurs :
le clonage de gènes de résistance, une meilleure
compréhension de l’impact sur la tolérance aux
stress, des interactions entre l’architecture de la
plante et ses organismes symbiotiques, et l’iden-
tificationdesrégionsdugénomeimpliquéesdans
la stabilité du rendement.
L’augmentationdessurfacesenpoisprotéagineux
en France permettrait de réduire la dépendance
parrapportauximportationsdetourteauxdesoja
et à l’utilisation des engrais azotés. La diversité
dans les rotations améliorera la structure et la
fertilisation des sols ainsi que la biodiversité.
Au niveau économique, la marge brute devrait
augmenter sur ces cultures.
Ce projet s’inscrit dans les thématiques du Grou-
pement d’Intérêt Scientifique Biotechnologies
Vertes et dans les thèmes retenus pour la coopé-
ration franco-allemande en matière de biotech-
nologies vertes et blanches. Le consortium inclut
de nombreux semenciers, ce qui permettra une
traductionrapidedesconnaissancesgénomiques
acquisesenapplicationsutilesauxsélectionneurs
de pois, avec la création de variétés améliorées.
Régions impliquées : Bourgogne, Île-de-France,
Midi-Pyrénées, Languedoc-Roussillon,
Bretagne, Rhône-Alpes, Pays de la Loire, Nord-
Pas-de-Calais, Auvergne, Picardie
Contact : Judith Burstin, UMR Agroécologie,
(coordinatrice du projet)

Les OGM ont perdu la guerre
contre les mauvaises herbes
Par Yves Miserey. Le Figaro. 25/05/2012
Les agriculteurs américains ont l'impression d'avoir été floués par les semenciers qui leur avaient dit qu'avec les
OGM résistants aux herbicides ils n'auraient plus jamais de problèmes avec les mauvaises herbes. Aux États-
Unis, des millions d'hectares sont infestés par des plantes sauvages résistantes au Roundup, l'herbicide produit
par Monsanto. L'Académie américaine des sciences organisait le 10 mai un sommet sur les plantes
génétiquement modifiées résistantes aux herbicides. Une réunion de crise. Les agriculteurs américains ont
l'impression d'avoir été floués par les semenciers qui leur avaient dit qu'avec les OGM résistants aux herbicides
ils n'auraient plus jamais de problèmes avec les mauvaises herbes. Il leur suffisait de pulvériser du glyphosate -
une molécule créée par Monsanto aujourd'hui dans le domaine public - pour être tranquilles. Un seul passage
était nécessaire pour tout détruire sauf les cultures dotées d'un gène de résistance. Les agriculteurs ont bénéficié
de ce système au début: les rendements étaient meilleurs, le temps de travail et les coûts réduits. Aujourd'hui, ils
déchantent.
Crédits photo : DERRICK CEYRAC/AFP
Les mauvaises herbes deviennent résistantes elles aussi au Roundup, elles se multiplient très vite et envahissent
les champs de soja, de maïs, de coton et de colza. Près de 8 millions d'hectares sont d'ores et déjà infestés. «Avec
les herbicides, il se passe la même chose qu'avec les antibiotiques. À les utiliser trop souvent et
systématiquement, ils perdent leur efficacité car les plantes développent des résistances», explique Xavier
Reboud, de l'Inra de Dijon. La crise actuelle ne le surprend pas ; il l'attendait même plus tôt. Les OGM ont fait
exploser la consommation de glyphosate: elle est passée dans les champs de maïs de 1,8 million de tonnes en
2000 à 30 millions de tonnes l'an dernier.
Chaque année, de nouvelles plantes sauvages développent des résistances. Leurs mécanismes de défense sont
efficaces et, une fois sélectionnés, ils sont transmis à leur nombreuse descendance. L'organisation internationale
chargée de leur contrôle (ISHRW) a déjà recensé 23 espèces sauvages résistantes. «Mais ce chiffre sous-estime
le problème car il ne prend en compte que les plantes résistantes à une dose quatre fois supérieure à celle
couramment appliquée, explique Bill Freese, du Centre américain de sécurité alimentaire, dans une interview à la
revue The Scientist. Quantité d'autres mauvaises herbes tolèrent des doses plus basses de glyphosate et ce sont
elles qui ont un gros impact dans les cultures.» Il y en aurait en fait plus de 380, selon Harold Coble, du
ministère américain de l'Agriculture.
En Alabama, l'amarante de Palmer, une grande plante buissonnante qui pousse très vite et produit des millions de
graines minuscules, infeste 80 % des champs de coton OGM et 61 % des champs de soja OGM. Le préjudice
pour les agriculteurs est estimé en tout à 82 millions de dollars.
Graves conséquences

Pour faire face à la situation, les industriels projettent d'associer d'autres herbicides, ce qui accroîtra la pollution,
et d'ajouter un nouveau gène de résistance dans les plantes cultivées. «Ils abusent les gens en disant que c'est une
solution. Les plantes vont devenir résistantes aux deux herbicides», estime Henri Darmency, de l'Inra de Dijon,
qui a participé à l'expertise collective sur le sujet publiée par l'Inra en novembre 2011. «Dans les mélanges, les
doses sont moins importantes, ce qui accroît les risques de développement de résistance. C'est une fuite en
avant», ajoute Xavier Reboud. En attendant, Monsanto offre gratuitement aux agriculteurs un deuxième
herbicide. L'utilisation d'un même herbicide sur d'énormes surfaces comme c'est le cas avec le glyphosate aux
États-Unis, en Amérique du Sud ou en Australie peut avoir de graves conséquences, comme l'abus des
antibiotiques. «La sensibilité des plantes aux herbicides est un bien commun et l'agriculture industrielle est en
train de le détruire, estime Xavier Reboud. On va dans le mur.»
Des alternatives aux OGM sont d'ores et déjà recherchées. Des moissonneuses-batteuses capables de trier à part
les graines des mauvaises herbes et de les broyer sont testées en Australie. La maîtrise des mauvaises herbes
demandera sûrement plus de travail. «Les OGM résistants aux herbicides ont apporté tellement de confort aux
agriculteurs américains qu'ils ne sont pas prêts à les abandonner», souligne le chercheur.

1
CIRAD, UR SIA, F-34398 Montpellier cedex 5, France, 2
NAFRI, NCAC, PO Box 7170, Vientiane, Lao PDR
3
INRA, UMR1347 Agroécologie, BP 86510, F-21000 Dijon, France, 4
INRA, Plateforme GenoSol, UMR1347 Agroécologie, BP 86510, F-21000 Dijon,
France, 5
PROSA / MAF, PO Box 10118, Vientiane, Lao PDR,
6
AgroSup, UMR1347 Agroécologie, BP 86510, F-21000 Dijon, France, * Correspondant: Lionel Ranjard - E-mail: ranjard@dijon.inra.fr

Le semis direct sous couverture végétale
favorise les microbes du sol
Pascal Lienhard1,2,3
, Florent Tivet1,2
, André Chabanne1
, Samuel Dequiedt3,4
, Mélanie Lelièvre3,4
,
Sengphanh Sayphoummie5
, Bounma Leudphanane5
, Nicolas Chemidlin Prévost-Bouré3,6
, Lucien Séguy1
,
Pierre-Alain Maron3,4
et Lionel Ranjard3,4*
Les pratiques agricoles modifient les propriétés physiques et chimiques des sols, qui à leur tour peuvent affecter les micro-
organismes qui y vivent avec des conséquences sur le fonctionnement biologique et la qualité de ces sols. Nous connaissons
cependant peu de choses sur les interactions entre les pratiques agricoles, les propriétés physico-chimiques et les communautés
microbiennes des sols. Peu d'études ont notamment été conduites dans les savanes herbacées des zones tropicales, fortement
acides et lessivées, alors que ces espaces représentent des réservoirs importants de terres agricoles, aujourd’hui peu mis en
valeur, alors qu’ils pourraient répondre, dans de bonnes conditions d’exploitation, au besoin local et régional d’augmentation et
de pérennisation de la production agricole.
Gauche: Levée de riz semé directement dans un paillage d’éleusine (Eleusine coracana Gaern) et de pois d’Angôle
(cajanus cajan), 25 jours après semis. Droite : Levée de riz sur sol labouré, 25 jours après semis. Crédit photos :
Lienhard, 2008
Dans cette étude, nous nous sommes intéressés à l’impact de pratiques culturales (avec ou sans labour) sur les propriétés
physiques, chimiques et microbiennes des sols d’une savane herbacée acide du nord-est laotien. Une rotation triennale riz/
maïs/ soja a été initiée en 2008, conduite selon 4 modalités culturales : 3 systèmes « zéro-labour » de semis direct sur
couverture végétale (SCV) se différenciant par les plantes de couvertures associées avant et avec les cultures principales, et un
système conventionnel (CONV) basé sur un labour annuel. L’impact de ces pratiques a été évalué deux ans après la conversion
de ces terrains en terre agricole, en référence au pâturage naturel environnant (PAS).
Malgré un nombre limité d’années de culture, nos résultats montrent un effet rapide des pratiques sur les caractéristiques des
sols : contrairement à CONV, les SCVs améliorent les caractéristiques physico-chimiques des sols (stabilité structurale,
matières organiques des sols et capacité d’échange cationique) ainsi que l'abondance microbienne (biomasse totale, densités
bactérienne et fongique). Nous avons également observé des différences significatives de structure génétique des communautés
bactériennes du sol entre SCVs, CONV, et PAS. De façon intéressante, l'abondance et la diversité bactérienne sont apparues
différemment influencées par les changements d'environnement du sol: alors que la densité bactérienne a été affectée par la
quantité et la diversité des résidus de récolte restitués au sol, à la teneur en carbone organique du sol et à la somme des bases
échangeables du sol, la structure génétique bactérienne de sol a, de son coté, été principalement déterminée par la teneur en
aluminium, le pH, la capacité d'échange cationique et le rapport C /N du sol. Cette étude, qui représente l’une des évaluations
environnementales de pratiques agricoles les plus complètes en milieu tropical acide, nous amène à recommander les systèmes
de semis direct sans labour avec restitutions élevées en résidus de récolte afin d'améliorer les propriétés physiques, chimiques
et microbiennes des sols acides tropicaux
et de contribuer ainsi à la durabilité de l'agriculture dans ces écosystèmes.

Un code-barre pour les champignons
La détermination d'un gène-type pour tous les champignons va faciliter les analyses
de biodiversité à large échelle.
Le 17 avril 2012, est paru dans la revue internationale « Proceedings of the Academy of the Sciences of the USA »
(PNAS) au sujet de la détermination d’un gène type pour tous les champignons. Ce travail dirigé par le Dr. Conrad
Schoch du National Center for Biotechnology Information (USA) est le fruit du travail d’un consortium de chercheurs
mycologistes, le « Fungal Barcoding Consortium » de près de 160 scientifiques de 74 laboratoires (25 pays) différents
dont deux laboratoires français : le Muséum National d’Histoire Naturelle à Paris et l’UMR 1347 Agroécologie
(INRA/AgroSup/Université de Bourgogne) de Dijon. Ce travail a permis de déterminer un gène type pour
l’identification moléculaire standardisée à très large échelle (« barcoding ») des champignons. Des efforts similaires
avaient déjà été entrepris pour les animaux et les plantes, pour lesquels on avait choisi d’autres gènes.
Le « barcoding » va permettre d’analyser facilement la biodiversité des organismes en déterminant des séquences de
l’ADN présentes : on peut imaginer que dans un avenir proche de telles méthodes vont permettre de dénombrer et
d’identifier automatiquement l’ensemble des espèces présentes dans un habitat donné. Une telle approche est
particulièrement utile pour les champignons, parce qu’ils se développent pour la plus grande partie de leur vie sous
forme de filaments microscopiques, cachés dans le sol ou dans d’autres substrats.
Les participants de Dijon, le Pr. Dirk Redecker et le Dr. Herbert Stockinger sont des spécialistes d’un groupe de
champignons, les Gloméromycètes, qui font des associations bénéfiques avec des plantes, les mycorhizes. Les
mycorhizes sont extrêmement importantes pour la croissance des plantes parce qu’elles améliorent la nutrition minérale
de leurs plantes-hôtes. La contribution de ces deux chercheurs à lʼétude, a été la production de séquences d’ADN de
champignons du groupe des Gloméromycètes ; groupe qui ne comporte que 200 espèces connues et ainsi ne représente
qu’une relativement petite partie de la diversité des champignons. Néanmoins, pour les chercheurs dijonnais, il était
essentiel de contribuer à cette forte avancée pour la communauté mycologique.
Contact:
Dirk REDECKER Professeur, Université de Bourgogne
UMR 1347 Agroécologie, AgroSup/INRA/uB
Pôle Interactions Plantes-Microorganismes - ERL CNRS
6300 BP 86510, 17 rue Sully, 21065 Dijon cedex, France
Phone +33 3 80 69 36 42, Fax +33 3 80 69 37 53
Sources: http://www.u-bourgogne.fr/-Publication-de-l-UMR-1347-.html, http://ufr-svte.u-
bourgogne.fr/toute-lactualite/actualites-internes/255-publication-dans-pnas-du-pr-dirk-redecker-et-
du-dr-herbert-stockinger.html

Info Bourgogne - RECHERCHE
Publié le 14/07/2012 | 16:32
Dijon : une serre robotisée pour l'INRA
Par L.G.
Le système permet de photographier chaque plante pour étudier ses réactions au stress hydrique notamment.
France 3
L'institut de recherche agronomique vient d'inaugurer une plateforme de 240 m² à la pointe de la technologie.
Le site dijonnais de l'INRA a inauguré le 6 juillet dernier ses nouvelles serres automatisées et robotisées. 1800
plantes y seront étudiées dans le but d'élaborer des semences plus adaptées aux fortes chaleurs ou au manque
d'eau.
Ce système ultra moderne est baptisé "Plateforme de Phénotypage Haut Débit (PPHD)". Il permet aux
chercheurs d'aller plus vite dans l'étude des plantes. Selon l'INRA "la plateforme de phénotypage haut débit est
constituée d’un bâtiment, de serres modulables et de chambres climatisées équipées de convoyeurs, de cabines
de phénotypage à haut débit contenant robots et caméras. Deux systèmes de phénotypage basé sur l’analyse
d’image acquises par des caméras dans différentes longueurs d’ondes, permettent de caractériser par des moyens
non destructifs automatisés et sur une base journalière, les unités biologiques, contrastées dans leur taille (de la
graine à la plante). Elles sont soit véhiculées automatiquement des serres vers les cabines de phénotypage soit
directement phénotypées in situ dans des chambres phytotroniques. Ce dispositif unique permettra l’analyse de la
variabilité génétique par grandes séries de génotypes, en fonction de différents scénarios environnementaux
modifiant des paramètres comme les teneurs en eau ou les conditions de température".
Vidéo
•
INRA Dijon : des serres automatisées et robotisées.
http://bourgogne.france3.fr/info/dijon--une-serre-robotisee-pour-l-inra-74893043.html

Prédire l’occurrence des espèces adventices :
quelles échelles de temps et d’espace ?
Audrey ALIGNIER*, Benoît RICCI & Sandrine PETIT
INRA, UMR 1347 Agroécologie ECOLDUR BP86510 F-21000 Dijon; * audrey.alignier@dijon.inra.fr
Les agroécosystèmes sont des systèmes dynamiques où les pratiques culturales se succèdent.
Comprendre la distribution spatiale des communautés
adventices et les processus écologiques sous-jacents
constitue un enjeu pour la gestion intégrée des
agroécosystèmes. Les agroécosystèmes se caractérisent
par une succession de cultures et de pratiques. Bien
qu'étudiée le plus souvent en relation avec la culture
présente et à l'échelle de la parcelle, on peut faire
l'hypothèse que la composition de la flore dépend aussi
des pratiques et/ou du contexte paysager.
n-1n-2n-3 Année n
Relevé annuel de flore
Nord
Fénay, sud de Dijon
(47°13’N, 5°03’E)
- 58 parcelles suivies annuellement
- Relevés de flore 2008-2011, quadrats de 40 x 50 m
- Description de toutes les bordures
- Recensement des pratiques de gestion depuis 2004
Présence/Absence
d’une adventice
Nb de cult. de printemps
de la bordure ?
Influence des parcelles voisines ? Succession de cultures
Succession de pratiques
Quelles échelles d’espace ?
Ce travail a reçu le soutien financier du 7e programme cadre de l’Union Européenne (FP7/ 2007-2013) sous l’agrément n°265865.
Variables à l’année n
Culture
Classes de culture
Type de culture
(hiver ou printemps)
Variables cumulées sur
plusieurs années
+ Labour
+ IFT
+ Labour cumulé
+ IFT cumulé
+ Type de bordures
+ Labour des parcelles voisines
+ IFT des parcelles voisines
+ Labour cumulé
+ IFT cumulé
des parcelles voisines
Echellelocale
Modèle
Modèle
Modèle
Echellelarge
1
4
3
Sélection du meilleur modèle ( 1 2 3
Une approche par sélection de modèles sur critère d’AIC
Prendre en compte des échelles larges pour mieux expliquer l’occurrence des adventices.
× : les variables inclues dans le meilleur modèle ; en rouge, les variables significatives au seuil de 5 %.
Sélection des 13 espèces adventices les plus fréquentes.
Les espèces répondent mieux au cumul des pratiques sur plusieurs années qu’aux pratiques à l’année n. Il faut remonter assez
loin dans le temps (au moins 3 ans) pour mieux expliquer l’occurrence des espèces adventices.
Quelles échelles de temps ?
des pratiques
locales?
Echellelocale
Petite
cigüe
Mouron
des
champs
Euphorbe
fluette
Morelle
noire
Geranium
découpé
Vulpin des
champs
Chénopode
blanc
Coquelicot
Gaillet
grateron
Véronique
à feuille
de lierre
Renouée
liseron
Cirse des
champs
Renouée
des
oiseaux
Culture (n = 13)
Classes de culture (n = 5) × ×
Type de culture (hiver/printemps) × × × ×
Nb de cult. de printemps × (5 ans) × (4 ans) × (3 ans) × (5 ans) × ×
Labour ×
Labour cumulé × × × × × × ×
IFT ×
IFT cumulé × × (4 ans) × (4 ans) × (3 ans) ×
Bordure × × × × × × × × × × ×
Pratiques des parcelles voisines non testé non testé × (5 ans) × (5 ans)
Meilleur modèle
AIC 242,09 163,61 145,66 111,44 107,40 197,05 223,22 210,78 287,87 225,65 290,04 284,32 222,59
AIC modèle nul 265,10 176,82 176,82 151,96 142,93 218,40 260,70 227,38 308,97 265,10 318,62 295,46 243,83
3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 4 4
Les résultats montrent que prendre en compte les pratiques à l’échelle locale permet de mieux expliquer l’occurrence des adventices.
A l’échelle locale, le type de culture (considéré ici comme une proxy de la date de semis) est plus informatif que la culture per se. L’Indice
de Fréquence de Traitement (IFT) explique plus souvent de manière significative la présence des espèces adventices que le labour.
A échelle plus large, prendre en compte le type de bordures (herbacées, boisées) permet de mieux expliquer la présence des espèces (a
contrario des pratiques des parcelles voisines).
2Modèle
4 ) par AIC

STRATÉGIE D’ÉCHANTILLONNAGE DE LA FLORE
DES BORDURES HERBACÉES DES PARCELLES CULTIVÉES
A.COFFIN, S.GABA et B.CHAUVEL
UMR1347 Agroécologie 21065 Dijon cedex, France
OBJECTIF : Identifier une stratégie d’échantillonnage qui permet un rapport satisfaisant entre
qualité des observations/temps d’observation.
RESULTATS :
Remerciements ANR Systerra ADVHERB et les agriculteurs de Fenay (21)
CONTEXTE : 84% des espèces cultivées en Europe et 80% des espèces
végétales dans le monde dépendent des insectes pollinisateurs pour leur
reproduction alors que le déclin de ceux-ci est avéré. La flore des bordures des
champs pourraient jouer le rôle de réservoirs de ressources pour les insectes
pollinisateurs. Un pré-requis pour tester cette hypothèse est de caractériser la
flore des bordures des champs. Or, peu d’études abordent le sujet de
l’échantillonnage sur un linéaire.
-Richesse spécifique (RS) augmente
avec le nombre de quadrats.
-Médianes identiques entre 4 et 5 MAIS
nombre moyen d’espèces plus important
avec 5 quadrats.
mean 4 quadrats= 3.915 p-value<0.0001
mean 5 quadrats=4.539
Test de combinaisons
- 4 combinaisons testées
et comparées :
3 quadrats sur 25m
3 quadrats sur 50m
4 quadrats sur 50m
5 quadrats sur 50m
- Pas de différence
significative entre la
richesse spécifique des
combinaisons 1 et 2.
p-value=0.1571
a a
MATÉRIEL ET MÉTHODES :
Différentes stratégies sur un linéaire ont été comparées sur un
dispositif de 26 parcelles de la zone d’étude de Fénay (21).
- Échantillonnage sur 50m de chaque côté d’un point GPS
- 5 quadrats de 0,2m*0,5m (Q1 à Q5)
- 2 distances linéaires d’échantillonnage (25 et 50 m)
-Comptage du nombre de fleurs par espèce dans chaque quadrat
- Statistiques avec :
4ème Journées Francophones des Sciences de la conservation
2-4 mai 2012 - Dijon
Données
relevés
Données
BootstrapDonnées
Bootstrap
Données
BootstrapDonnées
Bootstrap
Richesse Spécifique /nb quadrats
Richesse Spécifique /combinaisons
Test de Wilcoxon entre chaque
nombre de quadrats
Test de Wilcoxon entre chaque
combinaisons
CONCLUSIONS et PERSPECTIVES :
(1) La Richesse Spécifique augmente avec le nombre de quadrats;
(2) La Richesse Spécifique pour 3 quadrats ne dépend pas leur position (RS sur 50m = RS sur 25m).
Perspectives : Déterminer le nombre optimal de quadrats pour atteindre une RS maximale.
Richesse spécifique/combinaisons
Richesse spécifique/nb de quadrats
b
c

Changing agricultural practices modifies
the species and trait composition of the weed flora.
A simulation study with a cropping system model
N. COLBACH, S. GRANGER, S.H.M. GUYOT, D. MÉZIÈRE, H. DARMENCY
INRA, UMR1347 Agroécologie, F-21000 Dijon, France (Nathalie.Colbach@dijon.inra.fr)
AgroSup Dijon, UMR1347 Agroécologie, F-21000 Dijon, France
(Colbach et al. 2010,
Gardarin et al. 2012,
Munier-Jolain et al.)
Figure 1. Weed flora
simulated with
FLORSYS for Aquitaine
(control = maize
monoculture with annual
mouldboard ploughing).
Maximum weed density
in crops averaged over
27 years and 10 weather
repetitions.
Total weed density
Alopecurus myosuroides
Avena fatura
Capsella bursa-pastoris
Galium aparine
Geranium dissectum
Stellaria media
Veronica hederiifolia
Total weed density (plants/m²)
Percentage of each species
Control (maize with plough)
No plough
1 + early sowing
2 + different herbicides
Winter wheat in rotation
8 + no plough
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
No till
4 + glyphosate
5 + early sowing
Catch crop
PracticesfrequentwithGMHTcrops
Cropping systems
where density was
analysed
Effect of seed traits on weed density
Coat
thickness
Weight Shape
index#
Lipid
content
Area
Control scenarios
Burgundy OWB
*
1 P/3
$
0.0517 -0.219 -6.13 0.50
Poitou-Ch. OWsW 3 P/4 0.0495 0.220 3.38 -2.84 -0.506
Aquitaine m 1 P/1 -0.0382 0.363 8.05 -0.284
Prospective scenarios averaged over the 3 regions
No plough 1.77
Less tillage 0.0209 -0.149 -7.70 0.306
No till 0.0313 -0.338 -6.85 1.81 0.491
Glyphosate
Modified herbicides 1.33 -0.023
Early sowing -0.0082 2.19
Catch crop 0.0547 -0.349 -9.11 1.45 0.209
Shorter rotation -0.023
Longer rotation 0.0056 -0.0612
Table 1. Results of linear regression analysing weed density in
crops over 27 years and 10 weather repetitions. The higher a
regression parameter, the more the species trait increases weed density
# The higher this index, the more seeds are elongated and/or flattened. * O=oilseed rape, W=wheat,
B=barley, s=sunflower, m=maize. $ Ploughing frequency, i.e. number of ploughing operations per
number of years
Introduction. Cropping systems change to adapt to socioeconomic and environmental constraints (e.g. simplified tillage) and
to profit from technological innovations (e.g. genetically-modified crops). These changes can result in unexpected side-effects
which are difficult to determine, ex ante, in fields.
Aim. The generic FLORSYS model was designed for that purpose (Colbach et al., 2010; Gardarin et al., 2012; Munier-Jolain
et al.) and will be used to assess the effects of management scenarios on weeds.
Model structure. Life-cycle processes in FLORSYS are related to species seed traits and depend on input variables.
Input variables
FLORSYS: a model of cropping system effects on weed dynamics Examples of trait effects
Life cycle Traits
process Coat
thickness
Weight Shape
index
Lipid
content
Area
Seed mortality -
Seed dormancy + + -
Germination
earliness
- + +
Germination
speed
+
Germination
depth
+
Pre-emergence
mortality
-
Result 1. Weed density and species composition simulated
with FLORSYS depend on initial cropping system and on the
tested prospective changes
Result 2. Cropping systems select different traits, and this
selection is related to life-cycle processes
Literature
- Colbach N, Gardarin A, Munier-Jolain NM (2010) In: Proc 15th Int EWRS
Symposium Kaposvár, Hungary, 12-15 July 2010
- Gardarin A, Dürr C, Colbach N (2012) Ecol Modelling, in press
- Munier-Jolain NM, Guyot SHM, Colbach N (submitted) Ecol Modeling
Perspectives. FLORSYS will be upgraded with additional species and linked
to other models (e.g. crop pathogen) and indicators (e.g. trophic ressource)
for a multicritera evaluation of cropping systems. The present methodology is
currently being adapted to evaluate the impact on biodiversity of crop
management practices accompanying GM varieties in the EU project AMIGA
(Assessing and Monitoring Impacts of Genetically modified plants on Agro-
ecosystems).
Acknowledgments
ANR -07-POGM-003-01 VIGIWEED, ANR -08-SYSTERRA-02 ADVHERB, EC-funded FP7-KBBE-2011-5-CP-CSA AMIGA
ANNUAL
LIFE-
CYCLE
Cropping system
Pedo-climate
Initial weed
seed bank
community

Taxonomic and Functional Characterization of Microbial Communities
in Technosols Constructed for Reclamation of a Contaminated
Industrial Wasteland
Farhan Hafeez1, Fabrice Martin-Laurent1, Jérémie Béguet1, David Bru1, Jérôme Cortet2, Christophe Schwartz2,
Jean-Louis Morel2 and Laurent Philippot1
Introduction
Soil is a non-renewable resource that carries out essential functions for terrestrial
ecosystem services such as plant production, nutrient cycling and filtering1,2.
However, soil is under increasing pressure from human activities and soil
contamination has become a major issue. The construction of Technosols is an
emergent technology based on the assemblage of technogenic materials for
ecological reclamation of polluted land and waste recycling3.
Although this technology is in expansion, knowledge about the microbial
communities in Technosols is limited, despite their central role in ecosystem
functioning.
(i) to examine structure and the diversity of the bacterial community in two types of
Technosols constructed on industrial wasteland that had previously been
contaminated by both PAHs and metals (ii) to quantify the abundance of microbial
communities involved in the nitrogen cycling processes, nitrification and
denitrification
Nitrification
NO2
- NO N2O N2NO3
-
nosZ
Denitrification
NH4
+
NO2
- NO3
-
amoA
The study was carried out on a 1 ha experimental site
built in 2007 on industrial wasteland in Homécourt,
France (Fig. 1).
References
Acknowledgements: The PhD work was funded by HEC (Pakistan) and Doctoral School of the University of Burgundy (France). This work
was part of the ‘Biotechnosol program’ carried out as part of the Gessol program, funded by the French Ministry of Ecology, Sustainable
development and Land management in cooperation with the ADEME. We should also like to thank the Valterra Company as well as the
GISFI for soil construction and technical assistance.
1INRA, UMR 1347 AgroEcologie , F-21065 Dijon cedex; France,
2Nancy-Université,Laboratoire Sols et Environnement, UMR INRA/INPL 1120, BP 172, F-54505 Vandœuvre-lès-Nancy cedex; France
Technosol Samples
DNA extraction
Real time-PCR
Amplification
Clone-library analysis
(Sequencing)
Fig. 3. Bacterial community composition analysis by
construction of 16S rRNA clone libraries from three different
plots based on 2009 A-RISA fingerprinting (plots 14, 18, 21
for T1 and plots 3, 7, 16 for T2)
Fig. 2. Principal component analysis of the A-RISA profiles of
the total bacterial community structure from the 24 plots from
the two types of Technosols (T1 and T2) for 2008 (a) and
2009 (b).
10.7%
21.8%
20
16
15
23
22
21
17
24
18
5
6
12
4 7
13
10
2 3
1
8
11
19
14
9
T1
T2
10.9%
56.6%
19
11 7
5
6
1
2
2022
15
16
17
12
9
21
13
18
4
10
8
3
23
14
24
T1
T2
a) b)
Fig. 1. Technosols construction
1. Nannipieri P et al. 2003. Eur. J. Soil Sci. 54:655-670 2. Heijden MGAvd 2008. Ecol. Lett. 11:296-310. 3. Sere et al. 2008. J.
Soils Sediments 8 (2) 130-136.
Fingerprint analysis
(ARISA; PCA)
Conclusions
This study indicates that the two types of constructed Technosols can host diverse
and abundant microorganimss and that they have the potential to perform important
soil ecosystem functions, such as N-cycling.
16S rRNA sequencing showed that Proteobacteria was the main phylum in the
Technosols (50-80%). The other significant phyla identified were Bacteroidetes,
Firmicutes, Choloroflexi and Actinobacteria. (Fig. 3). At the phyla and class levels,
the composition and the diversity of the microbial community in constructed
Technosols were very similar to ‘natural’ soils.
Principal component analysis (PCA) of the A-RISA fingerprints revealed that
differences in the genetic structure of the microbial community were greater
between plots than between the two types of constructed Technosols (Fig. 2). This
high spatial variability, which was likely due to heterogeneous nature of the
Technosols, decreased with time suggesting early pedogenic evolution of recently
constructed Technosols leading to homogenization of the microbial habitat.
Real time PCR quantifications revealed that both the total bacteria and microbial
guilds involved in N-cycling were abundant (Fig. 4) and in the same ranges as those
observed in other soil systems. However, we did not detect any crenarchaeal
ammonia-oxidizers and indicating that in contrast to most ‘natural’ soils, bacteria
and not crenarchaea were the numerically dominant ammonia-oxidizers in the two
types of Technosols.
The objectives of this study were
Fig. 4. Abundance of amoA (bacteria) ammonia oxidizers and nosZ denitrifiers quantified in Technosols (T1 and T2) in
2008 ( black bars) and 2009 ( grey bars), by qPCR assays. Bars indicate gene copy numbers expressed per ng extracted
DNA. For the same year, identical letters above the bars (mean standard deviation, n=3) indicate that plots are not
significantly different
amoAcopynumberperngDNA
1
5
13
19
21
23
4
2
7
12
9
18
20
22
3
24
6
11
T1 T2
c
abc
abc
ab
a
ab
ab
abc
a
a
ab
abc
abc
abc
abc
abc
bc
abc
abc
ab
abc
ab
abc
ab
abcde
ab
abcd
abc
bcde
abcde
de
abcde
bcde
e
abc
abcde
abcd
bcde
bcde
a
bcde
abc
abcde
abcde
abc
ab
bcde
cde
102
104
106
1
5
13
19
21
23
4
2
7
12
9
18
20
22
3
24
6
11
T1 T2
ab
ab
ab
ab
ab
ab
ab
ab
ab
a
ab
ab
ab
ab
ab
b
ab
ab
ab
ab
ab
ab
ab
ab
abc
abcde
a
abcde
ef
abcd
abcde
abcdef
abcdef
abcdef
abcdef
def
bcdef
ef
f
ab
abcdec
abcdef
cdef
bcdef
ef
bcdef
abcde
abc
nosZcopynumberperngDNA
102
104
106
Green waste compost, treated industrial soil and paper
by-products were staked to built two different Technosols
(T1 and T2) at the contaminated site. For both
Technosols, the first and second layers consisted of
compost and mixture of paper by-products and treated
industrial soil respectively. The bottom layer of T1 and T2
was composed of paper by-products and limed paper by-
products, respectively.
Samples were collected in 2008 and 2009 in 13 plots of
20 x 20 m for T1 and in 11 plots of 20 x 20 m for T2.
The abundances of the bacterial (AOB) and crenarchaeal
(AOA) ammonia oxidizers and denitrifiers were assessed
by quantitative PCR (qPCR) using the genes encoding
the catalytic enzymes responsible for ammonia oxidation
(amoA), and denitrification (nosZ) as molecular markers.
Automated Ribosomal Intergenic Spacer Analysis (A-
RISA) was used to study the genetic structure of baterial
community. DNAs from three plots from both types of
Technosols were selected to construct six 16S rRNA
clone libraries for sequencing.
Materials and Methods Results

The success of Agronomy for Sustainable Development:
from IF 0.566 rank 29/53 to IF 2.9 rank 4/75
8-10 June 2012, Tallinn (Estonia)
11th EASE General Assembly and Conference
Editing in the Digital World
Marjolaine HAMELIN 1 and Eric LICHTFOUSE 2
1 INRA, UR0050, Laboratoire de Biotechnologie de l’Environnement, Narbonne, F-11100, France - marjolaine.hamelin@supagro.inra.fr
2 INRA, UMR1347 Agroécologie, Dijon, F-21065, France - eric.lichtfouse@dijon.inra.fr
Agronomy for Sustainable Development (ASD) is edited by the French National Institute for Agricultural Research, ranked number one agricultural research institute in
Europe. From 2003 the journal has adapted its editorial policy to the highly competitive environment of scientific publishing to stand out and improve its impact 1.
Rejected reviews
published in
Sustainable
Agriculture Reviews
decrease author
disappointment
[1] Eric Lichtfouse, Mireille Navarrete, Philippe Debaeke, Véronique Souchère, Caroline Alberola and Josiane Ménassieu (2009). Agronomy for sustainable agriculture. A review.
Agron. Sustain. Dev. 29 1-6. DOI: 10.1051/agro:2008054
[2] http://sciencewatch.com/inter/jou/2010/10novAgrSusDev/
[3] http://www.slideshare.net/lichtfouse/facebook-age-science-publishing
Editorial office Agronomy for Sustainable Development
INSTITUT NATIONAL DE LA RECHERCHE AGRONOMIQUE
UR050 - Laboratoire de Biotechnologie de l’Environnement
Avenue des Etangs • Narbonne • F-11100 • FRANCE • Tél : + 33(0)4 68 42 51 90 • Courriel : agronomy@supagro.inra.fr
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Scientific publishing is changing very fast. Improving journal quality is possible by considering new literature search, author
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with the publisher.
REVIEW ARTICLE INCREASE
REFERENCES
HIGHER IMPACT
SISTER BOOK SERIES
Journal reviews
gathered in topical
book Sustainable
Agriculture• +50% reviews in 5 years
• Reviews issued first
yearly
• Higher topic diversity, eg.
“Ants and agriculture”
• Higher Thomson &
SCImago impact
factors
• 2010 top citation
increase in
Agricultural Sciences -
Essential Science
Indicators2
• Teach authors, not only
judge3
• Understand culture
diversity3
• Topic watch, Springer
Realtime
• Google title-abstract design
• Wiki, Tweeter
• Color photos in Introduction
• Think different
EDITORS SECRETS
Keywords of the 100 most cited review and research articles
in the category “Agronomy” of the WOS (15/05/2012)

Materials and methods
1- Watershed sampling
14 sites along a 40 km transect were sampled (Figure 1). Sites were
designated A to N. For each site, samples of water (500ml), sediment
and aquatic plants were collected. For two sites located upstream and
downstream of the main waste water treatment plant of Dijon (site I) 7
species of fish were collected and their digestive tract contents
analysed.
The aim of this study was to survey freshwater
environment impacted by effluents from urban waste
water treatment plants to determine if they are potential
reservoirs for CTX-M producing E. coli. We chose a
small watershed near Dijon which receives urban
effluents and the study was designed to investigate
several compartments : water, sediment, biofilm, and
macrofauna (several fish species and Gammarus
pulex).
The growing incidence of CTX-M producing E. coli strains in clinical
infections is a major worldwide health concern. Fecal carriage of such
strains by healthy humans has been reported in several European
countries and these strains has been found in effluents from waste water
treatment plants. The fate of such strains released from waste water
treatment plants in the freshwater environment remains to be elucidated.
Contamination of fresh water environment and fauna with ESBL E. coli
might participate to the dissemination of these strains among healthy
people through aquatic recreational activities and fish consumption…
Results
1- Occurrence of CTX-M producing E. coli
Water samples were contaminated in sites C to N, sediment and
plant biofilm were contaminated in 40 and 75% of the same sites,
respectively.
2- Detection of CTX-M producing E. coli in fish
Prevalence of CTX-M producing E. coli strains in a
French river : occurrence in biofilm and fauna.
Introduction Objectives
Conclusions
CTX-M producing E. coli were present in all sampling sites, other than the two sites in proximity to the river source.
 To our knowledge, this is the first report of the occurrence of CTX-M producing E. coli in the digestive tract of fish.
 Fish contamination was ubiquitous throughout the study area (no difference in fish contamination between sites located upstream and
downstream of a waste water treatment plant).
Fish feeding preference, omnivorous versus predatory, was the key determinant of carriage of CTXM-producing E. coli.
The group 1 and 9 blaCTX-M genes, occurring in E. coli isolated from the river environment , are those most frequently encountered in
clinical E. coli isolates.
Acknowledgments
Conseil Général de Bourgogne, MERIAL
A. Hartmann1, G. Depret1, E. Bardet², C. Neuwirth3, L. Bollache ²;
1 INRA UMR 1347 Agroécologie, Dijon, France, 2University of Burgundy, Dijon, France, 3CHU
Dijon/University of Burgundy, Dijon, France
2- Isolation of CTX-M producing E. coli
Cefotaxim resistant E. coli were isolated on TBX plates
supplemented with 4 mg.l-1 cefotaxim (after enrichment on EPT, or
not). Isolates were screened by real time Taqman PCR detection
systems targeting bla CTX-M genes encoding group 1 and group 9
CTX-M enzymes.
.
3- ESBL phenotype and antibiotic succeptibility testing
Antibiotic susceptibility of E. coli isolates to 16 antibiotics was
determined with the disc diffusion method in agar medium; the
ESBL phenotype was confirmed with the double disk synergy test
(Figure 2).
AMX TIC PIP CF
CTX AMC ATM TZP
FOX CAZ IMP FEP
CPO TCC CFS MOX
AMX TIC PIP CF
CTX AMC ATM TZP
FOX CAZ IMP FEP
CPO TCC CFS MOX
Figure 2: Antibiotic susceptibility testing
4- bla CTX-M identification
bla genes were amplified by PCR
from DNA extracted from selected
isolates and sequenced.
Figure 1: Sampling sites in the Ouche watershed
grey/red color : absence/presence of CTX-M producing E. coli.
3- blaCTX-M genes sequencing
Three types of blaCTX-M genes were found among the strains
isolated in the Ouche watershed : blaCTX-M 1 and blaCTX-M15
belonging to group 1 and blaCTX-M14 belonging to group 9.
Group 1 blaCTX-M genes are predominant.
A
B
C
E
H
G
I
J
F
K
D
N
L
M
NumberofFish
Fish studied classified in 3 categories according to their diet and
behavior.
Figure 3: Distribution of CTX-M producing E. coli amongst fish
groups (pelagic omnivores : chub,minnow, vairone; benthic
omnivores : gudgeon, stone loach; predators : perch, bullhead) .
** Yates Chi2 P=0.0004
**
**
**
0
20
40
60
80
100
120
140
160
180
pelagic
omnivorous
benthic
omnivorous
predatory
Fish harboring ESBL E.
coli.
Fish harboring E. coli.
Fish without E. coli

Koegel S¹ Arnoud C² Boller T¹ Wipf D² Wiemken A¹ Courty PE¹
Expression of Sorghum bicolor
ammonium transporters upon colonization
with arbuscular mycorrhizal fungi
Koegel S , Arnoud C , Boller T , Wipf D , Wiemken A , Courty PE
¹Botanical Institute, University of Basel, Hebelstrasse 1, 4056 Basel, Switzerland
² INRA Dijon, 17 rue Sully, 21000 Dijon, France
Introduction:
In nature, 80% of land plants are colonized by arbuscular mycorrhizal fungi (AMF). AMF help the
plant in acquiring key nutrients as Phosphorus (P) and Nitrogen (N). In exchange, the plant delivers
photosynthesis products to the fungi. Because of their potential to promote nutrient uptake on
marginal lands, AMF are of great interest for sustainable agriculture and have been the focus of 40
60
80
100
n fertilizer
World‐USSR)
g , g g
many studies in the last decades. The global increase in the use of N fertilizer (see Figure) has a
negative impact on the environment and on the arbuscular mycorrhizal symbiosis. Considering this,
we intend to understand the nitrogen uptake by mycorrhized plants. Here, we study the effect of
AMF symbiosis on the ammonium transporters (AMT) of Sorghum bicolor, the fifth world leading
crop. It can grow under relatively arid conditions and is an important source of food, feed and fibers
in many developing countries. Bioinformatic analyses of the Sorghum genomic sequence revealed
eight AMT. In our experiment, the AMF used for plant colonization was Glomus mosseae ISCB13.
Total global use of Nitrogen (except formar USSR
not included) (Picture modified after Tilman et al.,
Nature 2002)
Gene expression of ammonium transporters (AMT):
0
20
40
1960 1970 1980 1990 2000
Nitrogen
(10⁶ tones; W
Is  AMT3‐1 expression systemic?p p ( )
elative expression of
AMT3‐1
20
40
60
80
100
+AMF‐ AMF
b b
b
b
b
aa a aa
10
20
30
40
50
60
+AMF/‐AMF
a a a a a a a
b
Effect of AMF colonization
Is AMT3 expression systemic?
‐ AMF +AMF Reference condition:
with AMF/without NO₃⁻ 1x
R f Ubi i i
After formation of many roots, the
root system was equally partitioned
between two pots. One side was
inoculated with AMF, the other side
not.
Re
0
Results: ‐ AMF colonization induces AMT3‐1 expression
‐ No effect of N treatment on AMT3‐1 expression
1) Ratio of the relative gene expression with
and without AMF. Reference gene: Ubiquitin
Reference condition: without AMF/with N
Reference condition: without AMF/with
NO₃⁻ 1x . Reference  gene: Ubiquitin
0
Relative expression
of AMT3‐1
0
20
40
60
80
100
a
b
Reference gene: Ubiquitin
Result: AMT3‐1 was only
induced in the AMF
containing part of the split
root system
Cellular AMT3‐1 gene expression using laser microdissection:
We used laser microdisection technology to compare gene expression in root cells with or
without arbuscules. To confirm presence /absence of fungi in sections, we measured
transcripsts of a fungal specific and constitutive gene (elongation factor, EIF).
MT 3‐1 and EIF (log)
-AMF + AMF
Immunolocalization of AMT3‐1:
1) 2) 3)
4) 5)
1e-2
1e-1
1e+0
a
b
b
AMT3;1
AMT3;1
EIF
Cells with
arbuscules
Cells without
arbuscules
f b
Normalized expression of AM
1) Arbuscule of the AMF G mosseae (Red: WGA‐Alexa 594)
4) 5)
Results:
1e-5
1e-4
1e-3
a
ND ND
Reference gene: Ubiquitin
Samples of arbuscules yielded a strong
signal for fungal EIF
Samples without arbuscules yielded no
detectable (ND) signal
Result: AMT3‐1 was induced in root cells with and
without arbuscules meaning that cells are
prepared for AMF infection.
Conclusion:  AMT3‐1 is specifically induced in mycorrhizal roots, both in cells with and without arbuscules.
This project was supported by SNF grant 130794 to AW. PEC is an Ambizione fellow of the SNF and has also received a travel fellowship from the European
Science Foundation (ESF) under the title“Nitrogen in Europe: Assessment of current problems and future solutions” .
1) Arbuscule of  the AMF G.mosseae (Red: WGA Alexa 594)
2) Plant AMT3‐1 protein (Green: sec. Antibody Alexa 498)
3) Colocalization of G.mosseae and AMT3‐1 on the arbuscule
4) Picture of the root
5) Superposition of picture 1, 2, 3 and 4

A L I M E N T A T I O N
A G R I C U L T U R E
E N V I R O N N E M E N T
"2000-2009 Publication metrics reveal world trends of grain legume research”
D. Millot1, F. Bridet-Guillaume2,, D. l’Hostis3, A. Baranger4, J. Buitink5, M.H. Jeuffroy6, M.B. Magrini7, B. Tivoli4, G. Duc1
1 : INRA, UMR1347 Agroécologie, GEAPSI, BP 86510, 21000 Dijon, France France /.2 : INRA, UAR116, Equipe Régionale d’Information Scientifique et Technique, F-35000 Rennes, France /.3 : INRA, UAR0581, Equipe Régionale d’Information Scientifique et Technique, F-
44000 Nantes, France /.4 : INRA, UMR1349 Institut de Génétique Environnement et Protection des Plantes, F-35000 Le Rheu, France / 5 : INRA, UMR1191, Physiologie Moléculaire des Semences, F-49000 Angers, France / 6 : INRA, UMR0211, Agronomie INRA-AgroParis
tech, F-78000 Thiverval-Grignon, France / 7 : INRA, UMR1248, AGrosystèmes et développement terrItoRial, F-31326 Castanet-Tolosan. / Corresponding author : duc@dijon.inra.fr
Geographic distribution of scientific research papers for CSGL and soybean
Two citation corpus were built by a
selection of keywords and subject
areas in the international,
multidisciplinary
citation database “Web of Science ®
Thomson Reuters”. As this data
base provides information on the
address of each co-author, we could
establish a geographical distribution
by country.
Journal ranking on last 2 years
The distribution according to
journal ranking was studied in
the world corpus “Web of
Science ® Thomson Reuters”,
following the methodology
developed by Magri and Solarie
(1996) . This method is based
on Impact Factors of the last 2
years in « Journal Citation
Report » (© 2010 Thomson
Reuters JCR®) and using the
Box Plot method. The analysis
represents a frequency of
Impact Factors and a quartile
positioning of journals.
Example of weak signal detection
The publications
relative to organic
farming represent a
weak signal (less than
1% of the global
corpus) that are mainly
and evenly distributed
by references related
to soybean and pea.
Bibliometric approaches provide useful tools to evaluate and guide
priority research. We present here some examples of criteria and
measurements that can be extracted from a publication analysis on
grain legumes.
Grain legumes grown in Europe produce protein-rich seeds of good
nutritional value for feed or food. They can partially replace
imported soybean amounting to about 35 Mt in 2010 in Europe. A
symbiosis established with rhizobiaceae bacteria on legume roots
allows the plant to use naturally fixed N2 which reduces nitrogen
fertilizer inputs in cropping systems, and related fossil energy
costs and glasshouse gas emissions risks.
We studied 2000-2009 worldwide publications on major «cool
season grain legumes = CSGL» (pea=Pisum sativum L., faba
bean=Vicia faba L., lupins=Lupinus sp., chickpea=Cicer arietinum
L., lentil=Lens culinaris) and compared them to soybean=Glycine
max L. corpus (Bridet-Guillaume et al., 2010). We analysed research
weight by species, disciplines, topics, countries, journals.
The networks of collaborations between scientists and institutions
reflected by co-authorships will be the next step of our study.
Research discipline distribution
Using the international
bibliographic data «CAB
Abstracts ® CAB International»,
we built two world corpus :
« cool season grain legumes
CSGL» and Soybean.
Subgroups were created for
different research disciplines by
relevant choices of Cabicodes
and descriptors available in
«CAB Abstract» database.
Relative world species distribution
Using «CAB Abstracts ®
CAB International» data, we
build a world corpus
gathering the publications
on cool season grain
legumes (CSGL), on two
tropical grain legumes
(Glycine max L. and
Phasoleus Vulgaris L.) and
on model species that are
used to understand grain
legume behaviour (Medicago
truncatula, Lotus japonicus,
Arabidopsis thaliana).
References :
-Bridet-Guillaume F., Millot D., Buitink J., Gueguen J., Jeuffroy M.H., Le Gall M., Munier-Jolain N., Tivoli B., Duc G., 2010. Analyse bibliométrique des publications scientifiques françaises et mondiales sur les protéagineux au
cours de la période 2000-2009 : comparaison au soja et aux espèces modèles. Innovations Agronomiques 11, 137-145.
- Magri, M.-H. and Solari, A. 1996. The SCI journal citation reports: a potential tool for studying journals? Scientometrics 35: 93–117.

Vers une optimisation de la procédure d’extraction d’ADN des sols pour
caractériser la diversité microbienne tellurique par le pyroséquençage des
gènes ribosomiques
Pierre PLASSART (1,2), pierre.plassart@dijon.inra.fr, Sébastien TERRAT (2), Mélanie LELIEVRE (2), Tiffanie REGNIER (2), Samuel DEQUIEDT (2), Bruce THOMSON (3),
Robert GRIFFITHS (3), Mark BAILEY (3), Christophe MOUGEL (1,2), Philippe LEMANCEAU (1), Lionel RANJARD (1,2).
(1) UMR 1347 INRA Agroécologie, Dijon, France; (2) Plateforme GenoSol, UMR 1347 INRA Agroécologie, Dijon, France; (3) CEH, Wallingford, Oxfordshire, UK.
Procédures expérimentales
3 procédures d’extraction d’ADN testées sur 5 sols
Evaluation de la qualité des ADN extraits:
Quantification de l’ADN total extrait
Quantification (qPCR) des gènes des ARNr 16S et 18S
Profils de diversité (tRFLP) des Bactéries, Archaea, Fungi
Introduction
Depuis plusieurs années, les communautés microbiennes du sol sont étudiées au travers de leur ADN. Le mode d’extraction de l’ADN du sol revêt donc une importance
capitale pour décrire la biodiversité microbienne. A ce jour, de nombreuses procédures d’extraction d’ADN des sols sont disponibles et certaines sont mêmes standardisées
(norme ISO 11063). Ces différentes techniques sont généralement basées sur une étape de lyse physique et de lyse chimique et sont surtout adaptées aux outils moléculaires
de type qPCR et empreintes moléculaires. Le développement récent des techniques de séquençage massif parallèle (pyroséquençage 454), qui permettent d’aborder des
inventaires taxonomiques précis et représentatifs, nous conduit à revisiter les biais associés à ces procédures d’extraction d’ADN. L’objectif de cette étude est de définir le
protocole d’extraction d’ADN du sol le plus approprié pour accéder au maximum de diversité microbienne tellurique.
Procédures GenoSol-II et ISO-FastPrep: extraction d’autant ou plus d’ADN que la procédure ISO
ISO-FastPrep: en moyenne 1,9 fois plus d’ADN fongique extrait qu’avec la méthode standard
Comparaison de trois méthodes d’extraction
ADN total ADN bactérien ADN fongique
Bactéries
Fungi
Archaea
Conclusions - Perspectives
La procédure de broyage du sol (Bead Beating / FastPrep) influence fortement les profils de diversité
Plus grande reproductibilité des résultats obtenus après broyage FastPrep
Une modification simple de la procédure ISO (passage à un broyage FastPrep) permet d’extraire plus
d’ADN, de détecter plus d’ADN d’Archaea et Fungi, et d’obtenir des profils de diversité plus reproductibles.
Le pyroséquençage 454 va confirmer laquelle de ces procédures est la mieux appropriée pour détecter un
maximum de diversité microbienne.

Experimental procedures
Extracted DNA quality evaluation:
Total extracted DNA quantification
16S and 18S gene quantification (qPCR)
Diversity patterns (tRFLP) for bacteria, archaea, fungi
GnS-GII and ISOm protocols yield as much or more
DNA than the ISO procedure
ISOm yields an average of 1.9 times more fungal DNA
than the standardized method
Results
Conclusions - Perspectives
The three procedures allow distinction of communities coming from different soil types
Soil grinding procedure (Bead Beating / FastPrep) has a strong impact on the observed fungal diversity
A simple modification of the ISO procedure (i.e. FastPrep grinding) leads to a higher microbial DNA
extraction yield and to a better discrimination of soil microbial communities.
The ISO is good for studying bacteria, but the ISOm is better to study microbial communities.
454 pyrosequencing will confirm which of these procedures is better adapted to study complex communities
Soil Collection site Origin
Clay
(mg.g-1
)
Fine loam
(mg.g-1
)
Coarse loam
(mg.g-1
)
Fine sand
(mg.g-1
)
Coarse sand
(mg.g-1
)
Organic Carbon
(mg.g-1
)
Total N
(mg.g-1
)
C/N
CaCO3
(mg.g-1
)
pH
C Agricultural Site Crop soil 504 180 145 73 98 24.9 2.8 9 102 7.75
E INRA Experimental Site Crop soil 392 320 228 34 26 16.5 1.65 10 2 7
F Forest Observatory Plot Forest soil 101 167 205 217 310 103.3 3.1 34 <1 3.8
L INRA Experimental Site ACBB Lusignan Grassland 175 369 304 73 79 13.2 1.33 9.92 <1 6.6
R Agricultural Experimental Site Crop soil 79 66 44 315 496 50.2 2.16 23.3 22 7.5
ISO GnS-GII ISOm
soil 1g 1g 1g
beads
glass beads 106 µm 2g -
glass beads 2 mm 8 -
ceramic beads 1.4 mm - 2.5g 2.5g
glass beads 8 mm - 4 4
silica beads 100 µm - 2g 2g
lysis buffer
lysis buffer 1 * 4ml - 4ml
lysis buffer 2 * - 4ml -
grinding
bead bitting 1600 rpm, 30 sec - -
fastprep - 3*30sec, 4m/sec 3*30sec, 4m/sec
chemical lysis 70°C 10 min 2*15min 2*15min
supernatant
recovery
Centrifugation 1 min, 14000g 5 min, 7000g 5 min, 7000g
Deproteinisation
(for 1ml
supernatant)
Potassium acetate pH5.5 100µl 100µl 100µl
incubation on ice 10 min 10 min 10 min
Centrifugation 5 min, 14000g 5 min, 14000g 5 min, 14000g
DNA precipitation
ispropanol -20°C 900µl 900µl 900µl
incubation -20°C 15 min 30min 30min
centrifugation 30min, 14000g 30 min, 13000rpm 30 min, 13000rpm
ethanol 70% -20°C 400µl 400µl 400µl
centrifugation 15 min, 14000g 5 min, 13000rpm 5 min, 13000rpm
DNA pellets drying 15 min, 37°C 15 to 25 min, 50°C 15 to 25 min, 50°C
DNA suspension (U.P. water) 100µl 100µl 100µl
*
lysis buffer 1
100ml 1M Tris-HCl (pH 8), 200ml 0,5M EDTA (pH8),
100ml 1M NaCl, 50ml 20% PVP 40, 100ml 20% SDS,
450ml ultrapure water
lysis buffer 2
100ml 1M Tris-HCl (pH 8), 200ml 0,5M EDTA (pH8),
100ml 1M NaCl, 100ml 20% SDS, 500ml ultrapure water
Bacteria Archaea Fungi
F R2 F R2 F R2
ISO 56.39 0.96* 50.62 0.95* 2.09 0.46*
GnS-GII 37.38 0.94* 34.29 0.93* 8.41 0.77*
ISOm 31.34 0.93* 9.48 0.79* 9.29 0.79*
Introduction
For the last two decades, soil microbial diversity studies have been dependent upon the extraction and characterization of soil DNA. Therefore, the DNA extraction procedure
has become a critical step in describing soil microbial biodiversity. Numerous soil DNA extraction procedures are available, including a standardized one (ISO 11063). All these
procedures rely on physical and chemical lysis steps, and are adapted to molecular tools like qPCR or fingerprinting techniques. The recent development of massively parallel
sequencing technologies which permit more representative and accurate taxonomical inventories, has instigated a reassessment of the biases associated with the DNA
extraction procedure. This study aims to give an alternate procedure for extracting soil microbial DNA, which could give a less biased picture of soil microbial diversity.
Evaluation of the ISO standard 11063 “Soil DNA Extraction Procedure”
for Assessing Microbial Abundance and Community Structure
Pierre PLASSART (1,2), pierre.plassart@dijon.inra.fr, Sébastien TERRAT (2), Bruce THOMSON (3), Robert GRIFFITHS (3), Samuel DEQUIEDT (2), Mélanie LELIEVRE (2), Tiffanie REGNIER (2), Virginie NOWAK (1,2),
Mark BAILEY (3), Philippe LEMANCEAU (1), Antonio BISPO (4), Abad CHABBI (5), Pierre-Alain MARON (1,2), Christophe MOUGEL (1,2), Lionel RANJARD (1,2).
(1) UMR 1347 INRA Agroécologie, 21065 Dijon cedex France; (2) Plateforme GenoSol, UMR 1347 INRA Agroécologie, 21065 Dijon cedex France; (3) CEH, Maclean Building, Benson Lane, Crowmarsh Gifford, Wallingford,
Oxfordshire, OX10 8BB, UK; (4) ADEME, Service Agriculture et Forêt, 20 Avenue du Grésillé, 49004 Angers, France; (5) INRA-UEFE, Les Verrines, 86600 Lusignan, France
3 DNA extraction protocols tested on 5 contrasted soils
Bacteria Archaea Fungi
PerMANOVA analysis showing the effect of soil type on microbial communities assessed
by the three extraction methods. *denotes significance (p < 0.01).
GnS-GII and ISOm better discriminate soil
type differences in fungal communities

Matériel and Méthodes
Workshop « Interactions des microorganismes avec leurs environnements : circulation, adaptation » Dijon 6 et 7 juin 2012
Comparaison de la structure bactérienne du caecum, du colon et des
fèces équin par ARISA (Automated Ribosomal Intergenic Spacer
Analysis) S. Sadet-Bourgeteaua,b, C.Philippeaua,b, M. Lelièvrec et V. Jullianda,b
Introduction
Résultats
Conclusions
aAgroSup Dijon, F-21079 Dijon, France
bINRA, USC1335 Nutrition du cheval athlète, F-21079 Dijon, France
cINRA GenoSol, 17 rue de Sully, 21065 Dijon, France
Fistulisés (caecum et colon)
Régime :
75% fourrage
25% concentré
X 4
Prélèvement de contenu
digestif
4h après repas du matin
(Caecum/Colon/Féces)
Extraction ADN total (Yu
and Morisson (2004))
Amplification ADN Bactérien
(PCR 16S – 23S)
Clustering (Correlation
de Pearson / UPGMA)
Test de permutation
(P value)
La structure des communautés bactériennes du gros intestin est
significativement différente d’un individu à l’autre (P<0.05)
La structure de la communauté bactérienne du caecum n’est pas
significativement différente de celle du côlon (P>0.05)
La structure de la communauté bactérienne fécale est
significativement différente de celles du caecum et du
côlon (P=0.04 et P=0.002; respectivement)
D’après les résultats obtenus, la structure de la communauté
bactérienne fécale équine est différente de celles du caecum et du
côlon. Ceci remet donc en cause la représentativité des fèces
évoquée dans certains travaux. Cependant, il est nécessaire
d’effectuer des travaux complémentaires, dans des conditions
environnementales différentes (ex: autres régimes alimentaires),
pour confirmer les résultats obtenus. De plus il semble important de
compléter ces données en comparant entre segments digestifs
l’activité enzymatique (Acides Gras Volatiles, lactate, NH3, pH) de
ces communautés bactériennes. Enfin, l’étude de la structure des
communautés ne permet pas l’identification des espèces
bactériennes en présence. D’autres outils comme le
pyroséquençage pourraient permettre d’évaluer, en terme de
diversité, la représentativité de la communauté bactérienne fécale
équine.
Chez les équins, l’écosystème microbien présent au niveau du gros intestin (=GI) (caecum et côlon)
est essentiel pour digérer les aliments fibreux de la ration tels que les fourrages. Au sein de cet
écosystème, les bactéries sont les microorganismes les plus nombreux (107 à 1011 UFC/g de contenu
digestif) et les plus actifs. Des prélèvements au niveau du GI nécessitent de requérir à l’abattage ou
encore d’avoir à disposition des chevaux fistulisés. Pour des raisons éthiques et économiques, bon
nombre de laboratoires utilisent les fèces, facilement accessibles, comme matériel biologique et
extrapolent les résultats obtenus au GI.
Objectif: Evaluer la représentativité des fèces
Dendrogramme (UPGMA) généré
à partir des profils ARISA
Gel ARISA
Profil Bactérien
=
Structure
(1 bande = 1 espèce)

0.00
5000.00
10000.00
15000.00
20000.00
25000.00
30000.00
35000.00
40000.00
45000.00
0 1 3 5 10 20 40 80
D0_Control D3_Control
D5_Control D0_Hg
D3_Hg D5_Hg
D0_Heat D3_Heat
Les activités anthropiques telles que le changement d’occupation des sols et l’industrialisation
ont conduit à une diminution importante de la biodiversité à l’échelle mondiale. Face à cette
érosion, la compréhension de la relation entre la biodiversité et le fonctionnement des
écosystèmes a suscité depuis ces dernières années un intérêt croissant dans les sciences
environnementales et écologiques. En 1999, Yachi et Loreau développent le concept
d’assurance écologique selon lequelle une forte diversité d’espèces dans un écosystème
conduit a une meilleure stabilité des communautés suite à une perturbation, et par conséquent
au maintien des fonctions essentielles de l’écosystème. Cette relation entre diversité-stabilité-
fonction a largement été étudiée chez les végétaux mais reste encore inconnue chez les
microorganismes du sol.
L’assurance écologique est elle applicable aux
communautés microbiennes telluriques ?
V.TARDY1, O. MATHIEU2, J. LEVEQUE2, P. LEMANCEAU1, L. RANJARD1 et P.A. MARON1
1 Laboratoire de Microbiologie du Sol et de l’Environnement et Plateforme GenoSol (UMR 1229), INRA/Université de Bourgogne, DIJON
2 Université de Bourgogne, UMR Biogéoscience 5561, UFR Science Terre & Environnement, 6 Bd Gabriel, F-21000 Dijon,
France.
100 10-510-3
Forte Faible
100 10-3 10-5
Inoculation
Dilution
Microcosmes de sol stérile
DiversitéSuspension de sol
(sol de prairie, ORE, Lusignan)
Etudier l’impact d’une érosion artificielle de biodiversité sur la stabilité (i.e. la résilience et la résistance par rapport à une perturbation) des
communautés microbiennes en réponse à deux types de perturbation: un stress métallique (rémanent) et un stress thermique (non rémanent).
Forte diversité Plus résistant ? Plus résilient ?
Faible diversité Moins résistant ? Moins résilient ?
Hypothèses
Application de deux perturbations
Erosion de biodiversité
Temps d’incubation (en jours) 0 31 105 20 40 8030 50 60 70
Suivi de la dynamique des communautés microbiennes : Biomasse moléculaire
Suivi de la minéralisation du carbone du sol : Prélèvement de gaz et mesure du CO2 par CPG.
Stress métallique
Hg : 20 µg/g de sol
Stress thermique
50 °C pendant 24 heuresControl
Résultats
Stratégie Expérimentale
Cinétique de respiration (CO2 en µg/g de sol) des différents niveaux de diversité pour chaque traitement pendant 80 jours d’incubationBiomasse moléculaire à différents temps
d’incubation
ngd’ADN/gdesolsec
Temps d’incubation (j)
Quantité d’ADN semblable selon les niveaux de diversité pour chaque
traitement
Fort impact du stress thermique sur la biomasse moléculaire
Contexte Scientifique
Maintien du
fonctionnement
du sol
3 niveaux de diversité
Expérimentation en microcosmes
Allons libérer Carentan
Stress
Objectif
-80.00
-60.00
-40.00
-20.00
0.00
20.00
40.00
0 1 3 5 10 20 30 40 50 60 70 80
D0_Control-Heat
D3_Control-Heat
D5_Control-Heat
-5.00
0.00
5.00
10.00
15.00
20.00
25.00
30.00
35.00
0 1 3 5 10 20 30 40 50 60 70 80
D0_Control-Hg
D3_Control-Hg
D5_Control-Hg
L’ érosion de diversité n’impacte pas la respiration du carbone du sol dans les microcosmes contrôles (non montré)
Les perturbations (mercure et chaleur) impactent la respiration du sol par une diminution de la concentration en CO2 dégagé
quel que soit le niveaux de diversité (D0, D3 et D5).
Résilience fonctionnelle des 3 niveaux de diversité pour les 2 perturbations à 80 jours
0.00
10.00
20.00
30.00
40.00
50.00
60.00
0 10 20 30 40 50 60 70 80
D0_Control
D0_Hg
D3_Control
D3_Hg
D5_Control
D5_Hg
Respiration(CO2enµg/gdesol)
Control + Mercure
Temps d’incubation (j) 0.00
10.00
20.00
30.00
40.00
50.00
60.00
70.00
80.00
90.00
100.00
0 10 20 30 40 50 60 70 80
D0_Control
D0_Heat
D3_Control
D3_Heat
D5_Control
D5_Heat
Respiration(CO2enµg/gdesol
Control +Chaleur
Temps d’incubation (j)
Réponses similaires entre les 3 niveaux de diversité
Control - Mercure Control - Chaleur
Réponses différentes entre niveaux de diversité
(D0 ≈ D3 ≠ D5)
A 20, 30 et 40 jours d’incubation, les microcosmes les moins diversifiés (D5) ont été plus fortement impacté dans leur capacité
de minéralisation du carbone que les microcosmes les plus diversifiés (D0 et D3) lorsque l’on applique un stress thermique
Différence de fonctionnement expliquées par une différence de diversité
et non par une différence de biomasse
Conclusions
Référence bibliographique
Yachi, S., Loreau, M., 1999. Biodiversity and ecosystem productivity in a fluctuating environment: The insurance hypothesis. Proc. Natl. Acad. Sci.
96: 1463-1468
Pour le stress thermique, la baisse de minéralisation est accentuée par l’érosion de diversité (Exemple de D5)
(D0 ≈ D3 ≈ D5)
Erosion de diversité
Capacité de résilience observée
mais
Vitesse de résilience ralentie
Cinétiques de minéralisation similaires entre les niveaux de diversité
L’intensité de minéralisation diminue au plus faible niveaux de diversité
Perte de fonction pour la faible diversité lors d’un stress thermique
Etudes des communautés microbiennes
Structure : ARISA, ratio B/F
Diversité taxonomique
Perspectives
Stabilité de la diversité
des communautés
microbiennes
Stabilité
fonctionnelleFaire le lien
Ecart des moyennes des respirations perturbées par rapports aux respirations contrôles

Contacts : sebastien.terrat@dijon.inra.fr - lionel.ranjard@dijon.inra.fr
S. TERRAT1, P. PLASSART1, R. CHRISTEN2, S. DEQUIEDT1, T. REGNIER1, M. LELIEVRE1, V. NOWAK1, P. LEMANCEAU1, PA.
MARON1, C. MOUGEL1 et L. RANJARD1.
1 Laboratoire de Microbiologie du Sol et de l’Environnement et Plateforme GenoSol (UMR 1229), INRA/Université de Bourgogne, DIJON
2 Laboratoire de Biologie virtuelle (UMR CNRS 6543), Université de Nice, NICE
Optimisation du pyroséquençage haut-débit pour caractériser la
diversité taxonomique des communautés bactériennes des sols.
La diversité bactérienne d’un sol est difficile à caractériser. Toutefois, d’importantes avancées en biologie moléculaire, comme le développement du pyroséquençage, ont permis d'obtenir
plusieurs centaines de milliers de séquences à partir d’un ADN métagénomique, permettant une meilleure caractérisation de la diversité des communautés microbiennes du sol.
Toutefois, dans un contexte ou l’écologie microbienne du sol commence à s’accaparer les échantillonnages de grande envergure afin de mieux hiérarchiser les filtres environnementaux et
les processus impliqués dans l’assemblage de ces communautés, il est nécessaire d’identifier tous les biais méthodologiques liées a ces nouvelles techniques (procédure d’extraction,
profondeur de séquençage nécessaire, influence des tags ajoutés pour le multiplexage) qui peuvent entraîner une faible généricité des résultats obtenus.
Problématique
0
1
2
3
4
5
0 1 2 3 4 5
MOBIO
GnS-GII
0
1
2
3
4
5
0 1 2 3 4 5
SY3
GnS-GIIAbondancerelative(%)
Abondance relative (%)
Gemmatimonadetes
Nitrospira
Crenarchaeota
Firmicutes
TM7
WS3
OP10
(A) (B)
Fig2. Comparaison d’abondances relatives obtenues pour chaque protocole et chaque sol. Sols sous
culture : ● ♦; forêt à feuilles caduques : ▲ ▼; forêt de conifères : ■; prairies : ◄ et vignes : ►. (A)
Comparaison de GnS-GII avec MOBIO, et (B) de Gns-GII avec SY3. Les Firmicutes et les Crenarchaeota
sous largement sous-estimés par SY3 et MOBIO.
 Pour un même sol, le nombre de genres détectés varie de 1 à 26 % entre deux procédures,
le protocole GnS-GII donnant la meilleure couverture (Fig1).
 Les Firmicutes et Les Crenarchaeota sont fortement sous-estimés avec SY3 et MOBIO, en
comparaison avec GnS-GII (Fig2).
Procédure d’extraction d’ADN de sol
Profondeur de séquençage
Fig3. ACP générées avec les abondances relatives au niveau du
phylum des sols étudiés. Les chiffres sont indiqués en milliers
de séquences, Total: nombre de séquences maximal pour le sol
donné.
 Quelque soit le nombre de séquences utilisées, la discrimination des différents sols étudiés
est similaire (ACP globale, Fig3).
 De 10 000 à 50 000 séquences, l’abondance relative des groupes minoritaires (moins de 1%
de la communauté totale) varie fortement, ce qui entraîne une variabilité des inventaires
(sous-ACP, Fig3).
Conclusion & Perspectives
Ces premières études nous ont permis d'évaluer certains biais pour optimiser l'usage du pyroséquençage, ceci afin d’ étudier la diversité taxonomique microbienne des sols.
D’autres études sont actuellement en cours, comme l’évaluation de l’influence du multiplexage des échantillons, nécessitant l’ajout de tags et/ou d’adaptateurs.
Au final, toutes ces informations nous permettront de caractériser au mieux la diversité taxonomique des microorganismes du sol, et de l’appliquer en
moyen débit sur les réseaux de surveillance des sols ou sur des chrono séquences à long terme.
(Milliers de séquences)
50 40010 100 250
0
200
400
600
800
1000
1200
1400
1600
1800
0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 14000
Nombred'OTUs
Nombre de séquences
Sol sous culture
0
200
400
600
800
1000
1200
1400
0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 14000
Nombred'OTUs
Forêt à feuilles caduques
0
200
400
600
800
1000
0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 14000
Nombred'OTUs
Prairies
Fig1. Courbes de saturation déterminées pour chaque protocole et chaque sol au niveau du genre. Noir:
GnS-GII, Gris foncé: SY3, Gris clair: MOBIO. Le protocole GnS-GII semble le protocole le plus adapté pour
obtenir une bonne couverture des sols étudiés.
 10 000 séquences est un minimum pour obtenir un bon génotypage et comparer efficacement différents sols.
 Cependant, pour avoir un bon inventaire de la diversité bactérienne des sols étudiés, il faut au moins 50 000 séquences.
 Evaluation de 3 procédures d’extraction d’ADN (SY3, GnS-GII, un kit: Ultraclean Soil DNA Kit, MOBIO) pour déterminer la méthode la plus représentative de la diversité indigène des sols.
 Les sols étudiés ont été choisis pour leurs caractéristiques physico-chimiques variables et leurs différents modes d’usage.
 La diversité bactérienne de chaque sol extrait a été déterminée par pyroséquençage de l’ADNr 16S (Figs 1&2).
 La procédure d’extraction GnS-GII est la plus efficace pour détecter un maximum de groupes bactériens au sein des sols étudiés.
Vignes
(pH = 8.3)
Prairies
(pH = 5.4)
Forêt à feuilles
caduques
(pH = 7.8 )
Sol sous cultures
(pH = 8.2)
1030
200
100
150
70
506080
10
4060
10
9050 8070
10
50
300
150
30
d = 2
1850
02468
30
105040
20
60
100
9070Total
80
Forêt de conifères
(pH = 4.0)
20
10
40
10070
50 6080
20090
250400350Total
Sol sous cultures
(pH = 8.2)9030
200
20801502506040
100
Total
70
Prairies
(pH = 5.4)
2030
100Total
Vignes
(pH = 8.3)
20
30
4050Total
102030 70
Sols sous cultures
(pH = 7.9)
Total
(pH = 7.9)
2040
60
80
250
50
Total
40
90
(pH = 7.8 )
 La diversité bactérienne de chaque sol (choisis pour leurs caractéristiques physico-chimiques
variables et leurs différents modes d’usage) a été déterminée par pyroséquençage de l’ADNr 16S.
 Afin de déterminer le nombre de séquences permettant une bonne estimation de la diversité des
communautés bactériennes des sols étudiés, des sous-jeux de séquences ont été tirés aléatoirement
sur les jeux complets obtenus (allant à plus de 400 000 séquences brutes pour certains sols).
 La structure des communautés bactériennes détectées a été comparée par ACP avec les abondances
relatives au niveau du phylum (Fig3).
Les sous-ACP sont réalisées avec les sous- jeux de chaque sol de manière indépendante.

Contacts : sebastien.terrat@dijon.inra.fr ‐ lionel.ranjard@dijon.inra.fr
S. TERRAT1, S. DEQUIEDT1, D. BACHAR2, R. CHRISTEN2, C. MOUGEL1,3, M. LELIEVRE1, PA. MARON1,3, P. PLASSART3, P.
WINCKER4, C. CRUAUD4, C. JOLIVET5, D. ARROUAYS5, A. BISPO6, P. LEMANCEAU3, and L. RANJARD1,3.
1 INRA, GenoSol Plateform, UMR 1347, DIJON, FRANCE
2 Laboratory of Virtual Biology, UMR CNRS 6543, Nice University, NICE, FRANCE
3 INRA, UMR 1347 Agroecology, DIJON, FRANCE
4 French Alternative Energies and Atomic Energy Commission (CEA), Genomic Institute, Genoscope, EVRY, FRANCE
5 INRA, US 1106 INFOSOL, ORLEANS, France
6 French Environment and Energy Management Agency (ADEME), ANGERS, FRANCE.
Deep sequencing of 16S rRNA gene to efficiently assess bacterial
richness and the rare biosphere in soils
Soil is one of the most important reservoirs of microbiological diversity on our planet. Since two decades, numerous molecular tools have been developed to assess
accurately this huge diversity. The recent development of high‐throughput sequencing technology allows the scientific community to assess metagenomic studies by
getting hundreds of thousands of ribosomal rRNA gene sequences from a single metagenomic soil DNA. The impressive power of these tools calls now for a more
thorough examination of microbial diversity in terms of richness (efficient detection of major and minor populations) and evenness. To date, only a small number of
the estimates have been based on a sufficient number of sequences to provide clear information. The aim of this study was to determine the number of reads needed
to obtain reliable information to efficiently compare soils microbial diversity and richness.
Seven soils were chosen from the soil library of the French Soil Quality Monitoring Network
(RMQS) for their contrasting pedoclimatic and land‐use characteristics (Table 1).
A pyrosequencing approach was used to obtain hundred of thousands of sequences of 16S
rRNA gene for each soil (Table 1).
To define the number of reads needed to obtain a good taxonomical inventory, the number of
raw sequences were randomly re‐sampled in subsets between 10,000 and 600,000 for each soil
(5 replicates for each subset).
An homemade bioinformatic pipeline named GnS‐PIPE was used to treat each subset of
sequences (preprocessing, clustering, multiple alignment, taxonomy, etc…).
Land use Clay Silt Sand Corg C:N pH Number of raw reads
Crop system in rotation with grassland 258 394 348 1.80 9.1 8.2 636 405
Crop system in rotation without grassland 318 571 111 0.34 4.6 7.9 095 450
Deciduous forest 477 449 74 10.8 15.3 7.9 133 461
Deciduous forest 174 128 698 1.70 14.4 7.8 421 313
Coniferous forest 38 32 930 1.80 27.7 4.0 215 001
Grassland 707 275 18 4.90 10.7 5.4 405 215
Vineyards 322 405 273 0.60 7.2 8.3 146 016
Table 1. Land‐use, physico‐chemical characteristics, and number of raw reads
obtained for each studied soil. Values are given in g.kg‐1 soil (dw), except for C:N and pH.
Taxonomy‐independent and dependent analyses were then realized to examine microbial diversity , evenness and richness thoroughly for all subsets of sequences.
Context and Objectives
Results & Discussion
Experimental Procedures
Conclusions
Eigenvalues
Crop system in rotation with grassland
Deciduous forest
Eigenvalues
GrasslandEigenvalues
(Thousand of raw reads)
50 60010 100 150 350
Figure 1. Principal component plots generated with the
taxonomic data of 16S rDNA sequences at the phylum level
from the different soils using all defined subsets of raw
sequences. Small PCAs have been generated for some soils
independently using all defined subsets of raw reads (similar
results were obtained for all seven soils).
Taxonomy‐independent analyses highlight that the number of
detected operational taxonomic units (or OTUs) increases with the
number of sequences, without reaching a clear plateau (Figure 2).
0
1000
2000
3000
4000
5000
6000
0 50000 100000 150000 200000 250000 300000 350000 400000
Number of OTUs detected at genus
level
Number of high‐quality reads
Crop system with rotation
Crop system without rotation
Deciduous forest
Deciduous forest
Coniferous forest
Grassland
Vineyards
Figure 2. Number of OTUs detected at the genus level (95.4% of
similarity) for each studied soil and each defined subset of raw reads.
The discrimination between soils is similar at the phylum level whatever
the number of raw reads (even with 10 000 raw reads) used to analyze
microbial diversity and composition (Figure 1).
BUT
A high number of raw reads are needed to obtain a good snapshot of the
total community composition and diversity (at least 50 000 raw reads).
80%
82%
84%
86%
88%
90%
92%
94%
96%
98%
100%
10000 30000 50000 70000 90000 110000 130000 150000
Percentage of OTUs recovered in
subsets of reads common with
complete datasets
Number of raw reads
Crop system with rotation
Crop system without rotation
Deciduous forest
Deciduous forest
Coniferous forest
Grassland
Vineyards
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
10000 30000 50000 70000 90000 110000 130000 150000
Percentage of OTUs recovered in
subsets of reads common with
complete datasets
Number of raw reads
Figure 3. Percentage of OTUs detected at the genus level (95.4% of similarity) common between
subsets of sequences and the complete dataset. (A) OTUs composed by more than 0.1% of total reads,
(B ) OTUs composed by less than 0.1% and more than 0.05% of total reads.
The majority (90% on average) of major OTUs are detected, even with 10 000
raw reads. But, only 60% of minor OTUs on average are detected with high
number of raw reads (e.g. 50 000 raw reads) (Figure 3).
Irrespective of the soil tested, results show that a high number of high‐quality
reads are needed to obtain a good snapshot of the total community richness.
(A) (B)
If the aim of the project is to compare different soils, 10 000 raw reads could be sufficient.
But, to obtain a good snapshot of microbial community composition and representativeness, a higher number of sequences (e.g. 50 000 raw reads)
are necessary, especially with taxonomy‐independent analyses.
In fact, with few sequences, rare OTUs (representing the ‘rare biosphere’) may be detected or not only by chance due to random sampling.

0
100000
200000
300000
400000
500000
600000
700000
800000
ARD009 DG303 DG304 DG305 DG306 DG307 positive
control
Biovolume,µm3
a,b
c
b,c
c
a
c
a,b
(74±9.4) (80±8.4) (75±2.8) (76±2.8) (80±10.5) (69±5.5) (98.3±1.5)
D. Garmyn1,2,, L. Gal1,2,, R. Briandet3, M. Guilbaud3, J.P. Lemaître1,2, A.Hartmann1,2 and P. Piveteau1,2
1Université de Bourgogne, UMR 1229, F-21000 Dijon; 2INRA, UMR 1229, F-21000 Dijon ; 3 INRA, UMR 1319 MICALIS, F-78350 Jouy-en-Josas
1. Introduction
The agr system is the sole communication system described
in the pathogenic bacterium Listeria monocytogenes.
We followed Agr expression during growth of six Listeria
monocytogenes isolates in homogenised liquid cultures and
during flow-cell biofilm formation.
The present study was designed to determine whether the
Agr system is dedicated to population density sensing, in
other words if Agr autoinduction resulted in a population-wide
response.
Figure 1. Agr expression in 24h-old flow cell biofilms:
Biovolumes, biofilm architectures and % of GFP cells.
Green indicates cells expressing Agr.
Conclusion
Under the conditions tested, two sub-populations coexisted.
Agr autoinduction did not result in a population-wide switch
from AGR-OFF to AGR-ON phenotypes.
These results suggest that the Agr system may mediate
adaptive functions other than the sole population density
sensing.
3. Results
• AGR-ON and AGR-OFF sub-populations were
detected in liquid cultures and in flow-cell
biofilms.
• The percentage of cells expressing Agr varied
according to the isolate
• The percentage of AGR-ON cells of the six
isolates was significantly lower than in the
positive control
• The size of the AGR-ON sub-population
dependent on the isolate
2. Methods
• Reporter strains which contain a fusion of the
agr promoter region with gfp were constructed
• GFP fluorescence was measured by mean of
flow cytometry and Confocal microscopy
during growth in batch homogenized cultures
and flow-cell biofilms respectively
• The percentage of cells expressing agr was
determined for each growth condition
Table 1. Percentage of cells expressing Agr in
Stationary phase – TSB homogenised culture.
Single cell analysis evidence heterogeneous
expression of the Agr communication system of Listeria monocytogenes
Strain Parental strain TSB 25°C TSB 37°C
ARD009 EGD-e Rabbit listeriosis 35±5.2 48.5±8.03
DG303 LO28 Healthy pregnant
women
15.1±0.10 15.4±1.11
DG304 12749River sample 67.2±0.57 23.4±3.17
DG305 NV4 Minced beef 68.4±0.12 27.8±1.85
DG306 ScottA Human listeriosis
outbreak
72.0±0.13 38.1±3.47
DG307
3E Cheese-making plant
73.5±0.03 41.1±1.38
Positive
control
EGD-e
pNF8-GFP
95±1.50 95±1.50

Densitéoptique,590nm
0.0
0.2
0.6
0.8
1.0
1.2
1.4
25 C 37 C
EGD-e DagrA EGD-e DagrA
Garmyn1,2 D., Gal2,3 L., Lemaître1,2 J.P., Piveteau1,2 P.*
1Université de Bourgogne, UMR 1347, F-21000 Dijon; 2INRA, UMR 1347, F-21065 Dijon, 3AgroSup, F21000 Dijon
1. Introduction
Le système Agr est le seul système de communication décrit chez la
bactérie pathogène Listeria monocytogenes. La délétion d’agrA
affecte la capacité de L. monocytogenes à s’adapter à son
environnement au cours de l’infection in vivo et pendant la formation
de biofilm à 25 C.
Afin de mieux caractériser l’opéron Agr, nous avons comparé le
transcriptome de la souche parentale et du mutant de délétion
DagrA ainsi que la capacité de ces deux souches à former des
biofilms à 25 C et 37 C.
Conclusion
 Biofilms plus importants à 37 C qu’à 25 C
 Invertion phénotypique entre DagrA et EGD-e en fonction de la température
 Rôle de l’acquisition de composés azotés (acides aminés, peptides et glutamine) et de leur métabolisme dans
l’inversion de phénotype à 37 C
 Gènes codant pour la synthèse des pyrimidines et à un niveau moindre des purines également représentés dans
l’analyse ontologique
2. Méthodes
Comparaison souche parentale L. monocytogenes EGD-e et mutant DagrA à 25 C et 37 C :
1. Culture de biofilms en microplaques 96 puits – milieu TSB - quantification au spectrophotomètre à 590 nm après
coloration au cristal violet .
2. Extraction des ARN totaux de cultures TSB en milieu de phase exponentielle –synthèse des cDNA et hybridation sur
puce contenant les 2857 ORF du génome de L. monocytogenes EGD-e – Analyse des résultats à l’aide du logiciel
DNASTAR ArrayStar.
Le système Agr de Listeria monocytogenes
et la croissance en biofilm :
approche transcriptomique de l’effet de la température
Comparaison de la formation de biofilm à 25 C
et 37 C.
0% 5% 10% 15% 20% 25%
1.2
1.5
2.2
2.3
4.3
5.2
6.0
Similar to unknown proteins (25 gènes)
No similarities (3 gènes)
Phage-related functions (12 gènes)
Metabolism of nucleotides and nucleic acids (11 gènes)
Metabolism of amino acids (17 gènes)
Motility and chemotaxis (7 gènes)
Transport proteins (41 gènes)
3. Resultats
Résultats de l’analyse ontologique des gènes surexprimés
chez le mutant DagrA vs EGD-e au cours de la croissance à
37 C. Répartition par catégorie fonctionnelle.

L'agroécologie pour tous - N° 1 - Sept. 2012

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