Une étude améliore la compréhension des structures nodulaires du soja pour une meilleure efficacité de fixation de l’azote

Une équipe de recherche a utilisé la tomodensitométrie micro-informatique à rayons X synchrotron (SR-μCT) pour obtenir de manière non invasive des images 3D de haute qualité de nodules de racines de soja frais, quantifiant les volumes de la zone infectée centrale (CIZ) et des faisceaux vasculaires (VB).

L’étude a également utilisé l’imagerie par fluorescence X synchrotron pour visualiser la distribution du fer et du zinc dans ces tissus. Cette méthode pionnière améliore notre compréhension de la fonction des nodules dans la fixation de N2, avec des applications potentielles dans la sélection de cultivars de soja pour une meilleure efficacité de fixation de l’azote et une activité accrue des nodules racinaires.

L’azote (N) est essentiel à la croissance des plantes car il forme des biomolécules essentielles. L’agriculture moderne s’appuie sur des engrais azotés synthétiques, qui sont énergivores et nocifs pour l’environnement. La symbiose légumineuses-rhizobiums offre une alternative durable, fixant efficacement N2 dans les nodules racinaires. Cependant, l’importance fonctionnelle des tissus nodulaires dans la fixation de l’azote n’est pas bien comprise.

Une étude publié dans Phénomique des plantes le 29 mai 2024, vise à utiliser des techniques d’imagerie avancées pour visualiser et évaluer les structures fonctionnelles des nodules racinaires du soja, améliorant ainsi notre compréhension de l’efficacité de la fixation de l’azote.

Cette étude a utilisé la microtomographie par rayonnement synchrotron (SR-μCT) et l’imagerie par fluorescence X (SR-XRF) pour visualiser de manière non invasive les structures internes des nodules racinaires de soja frais, en se concentrant sur les zones infectées centrales (CIZ) et les faisceaux vasculaires (VB). La SR-μCT a fourni des images de haute qualité et à contraste élevé sans préparation approfondie de l’échantillon, et l’algorithme de Biomedisa a rapidement segmenté les tissus nodulaires.

L’imagerie SR-XRF a révélé la localisation distincte du fer dans la CIZ et du zinc dans les VB sur trois génotypes de soja, en corrélation avec l’efficacité de la fixation de l’azote. Malgré des limitations telles que l’analyse d’un seul nodule par génotype, cette méthode innovante a démontré le potentiel de la SR-μCT et de la SR-XRF pour un phénotypage rapide et à haute résolution, offrant des informations précieuses sur les relations structure-fonction des nodules.

L’étude a souligné l’utilité de ces techniques pour faire progresser la compréhension des microstructures internes des plantes, suggérant que l’imagerie synchrotron est un outil puissant pour les recherches futures dans ce domaine.

Selon Leon Kochian, chercheur principal de l’étude, « les méthodes proposées permettent d’exploiter les caractéristiques anatomiques des nodules racinaires en tant que nouveaux caractères dans la sélection, visant à améliorer la fixation de N2 grâce à une meilleure activité des nodules racinaires. »

En résumé, cette étude met en évidence l’importance fonctionnelle du CIZ et des VB dans les nodules racinaires du soja pour la fixation de l’azote. Grâce à la microtomographie à rayons X synchrotron (SR-μCT), des visualisations 3D non invasives de haute qualité et des quantifications de volume de ces tissus ont été réalisées. L’imagerie par fluorescence X synchrotron a en outre révélé la localisation spécifique du fer et du zinc dans les nodules, mettant en évidence leurs rôles.

Les recherches futures pourraient exploiter les réseaux neuronaux profonds pour la segmentation automatique et la tomographie par fluorescence X synchrotron pour une cartographie 3D détaillée, améliorant potentiellement l’efficacité de la fixation de l’azote grâce à des stratégies avancées de sélection du soja.

Plus d’information:
Alireza Nakhforoosh et al, Visualisation et évaluation quantitative des structures fonctionnelles des nodules racinaires du soja via l’imagerie à rayons X synchrotron, Phénomique des plantes (2024). DOI: 10.34133/plantphenomics.0203

Fourni par l’Académie chinoise des sciences

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