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Contexte et enjeux

Dans cette région, les plantations de pin maritime s’étendent sur environ 800 000 hectares ce qui constitue un enjeu majeur pour la filière forêt – bois au niveau régional mais aussi national avec 24% de la récolte française de bois.
Grâce au travail de recherche et développement mené par le Groupement d’Intérêt Scientifique « Groupe Pin Maritime du Futur », de nouvelles variétés améliorées pour la production du bois et l’adaptation sont régulièrement diffusées (28 millions de plants/an en année « normale », jusqu’à 44 millions suite au reboisement post tempête Klaus). Cette forêt cultivée représente par ailleurs au plan national la mobilisation de carbone par unité de temps la plus efficace.

Ce massif forestier est aujourd’hui confronté à des stress et perturbations biotiques et abiotiques qui s’accentuent avec les changements globaux. La plupart des scénarios de changement climatique prédisent une augmentation des températures moyennes, de la sévérité des sécheresses. De nombreux pathogènes seront ainsi susceptibles d’accroître leurs dommages en réponse à ces changements, notamment via l’augmentation de la sensibilité des arbres. Cependant, il est reconnu que les conifères ont mis en place des défenses chimiques contre de nombreux insectes et pathogènes, qu’elles soient constitutives et/ou induites. Il est aussi probable et parfois identifié que certaines voies métaboliques peuvent être partagées lors de ces différents stress biotiques. Mais plusieurs études suggèrent aussi que le stress hydrique aurait des conséquences sur la nature des composés exprimés.

Objectifs

Le projet MACARONI propose d'étudier les effets individuels et simultanés d'aléas multiples comme un stress abiotique de type hydrique (sécheresse) et des stress biotiques (fomes, pourridié racinaire déjà installé dans le massif forestier et le nématode du pin, non encore présent, mais considéré comme le pathogène potentiellement le plus dangereux pour les pinèdes européennes depuis son introduction accidentelle au Portugal en 1999). Il explorera ainsi les liens pouvant exister entre profil métabolique et résistance aux pathogènes et stress hydrique en développant une approche par métabolomique prédictive qui permet de prédire des traits phénotypiques d’intérêt à partir de l’analyse du métabolome par apprentissage automatique (machine learning). Cette thématique émergente pourrait à terme conduire à des méthodologies innovantes pour la sélection en proposant un outil de diagnostic sans précédent.

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