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31326 Castanet Tolosan cedex - France

Dernière mise à jour : Mai 2018

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Pathologie végétale

Zone de texte éditable et éditée et rééditée

RIMBAUD Loup

Virologue & modélisateur en épidémiologie & évolution

Depuis le 1er septembre 2018, je suis Chargé de Recherche dans l’équipe Virologie de l’unité Pathologie Végétale (INRAE, Montfavet). Mes recherches visent à identifier des stratégies de gestion efficaces, durables et rentables des maladies végétales, en particulier celles causées par les virus sur les plantes cultivées.

 CONTACT/PROFIL

RIMBAUD Loup

Unité de Recherches de Pathologie Végétale
INRAE PACA

cm

Domaine St Maurice BP 94
67, allée des chênes
CS 60094
F84143 Montfavet cedex
France

Tel : 33 (0) 4.32.72.28.75

loup.rimbaud(a)inrae.fr

HAL INRAE

Mes publications dans HAL INRAE

Google Scholar

https://scholar.google.fr/citations?hl=fr&user=u-JfrNIAAAAJ&view_op=list_works

ORCID

http://orcid.org/0000-0002-8098-9984

ResearcherID

http://www.researcherid.com/rid/N-8909-2017

Portrait réalisé par le service de communication d'INRAE : Loup Rimbaud : des mathématiques à la biologie pour étudier les maladies des plantes

 ACTIVITES DE RECHERCHE

Je m’appuie sur des modèles de simulation spatiotemporels, complétés par des expérimentations en laboratoire ou sous serre, et l’analyse statistique de données épidémiologiques acquises sur le terrain. Ces expérimentations et données de terrain apportent des connaissances précieuses sur la biologie des interactions des agents pathogènes avec leurs plantes hôtes et éventuellement leurs agents vecteurs. En effet, outre la possibilité de calibrer certains paramètres des modèles de simulation ou de tester certaines prédictions, ces connaissances permettent également d’identifier les mesures de gestion les plus adaptées, ou des voies de lutte innovantes. Enfin, pour que de telles recherches aient un impact sur nos pratiques agricoles, il est essentiel pour moi d’identifier des stratégies qui répondent aux besoins de la profession agricole, et de les communiquer.

1. Modélisation de stratégies de lutte contre les épidémies

Les modèles de simulation sont particulièrement utiles pour optimiser les stratégies de gestion des épidémies, et s’affranchissent des contraintes éthiques, légales, logistiques ou financières associées aux expérimentations sur de grandes échelles spatio-temporelles. Mes modèles simulent la dynamique épidémique des agents pathogènes dans un paysage cultivé et soumis à une stratégie de lutte, en vue d’optimiser les modalités de cette stratégie. Les agents pathogènes ont cependant une extraordinaire capacité à s’adapter et contrecarrer les méthodes de lutte déployées sur le terrain, en particulier celles qui s’appuient sur l’emploi de variétés résistantes. En incluant l’évolution des agents pathogènes, les modèles épidémio-évolutifs que j’utilise permettent donc d’identifier des stratégies à la fois efficaces et durables pour la gestion des maladies des plantes.

Modélisation de stratégies de lutte contre les épidémies : stratégies de déploiement

En collaboration avec l’unité BioSP (INRAE Avignon) et le CSIRO (Canberra, Australie), j’ai contribué au développement du package R landsepi (Landscape Epidemiology and Evolution). Ce package permet d’étudier tout un panel de stratégies de déploiement de la résistance contre les agents phytopathogènes, et notamment de comparer les stratégies suivantes :

  • Pyramidage de gènes de résistances au sein d’une même variété
  • Rotation de plusieurs variétés résistantes sur une parcelle
  • Mélanges de plusieurs variétés résistantes au sein d’une même parcelle
  • Mosaïque de variétés résistantes à l’échelle du paysage.

L’une des premières conclusions de ces travaux est qu’il n’existe pas de stratégie universelle pour tous les agents pathogènes et toutes les situations : la meilleure stratégie va dépendre du contexte épidémique, du contexte local et de l’objectif poursuivi (efficacité épidémiologique, durabilité évolutive, rentabilité économique, …). Une interface shiny est en cours de développement à des fins pédagogiques.

→ Cliquer sur les images pour les agrandir

Modélisation de stratégies de lutte contre les épidémies : exemples de simulation de paysages en mosaïque de trois variétés

Exemples de simulation de paysages en mosaïque de 3 variétés. Un algorithme permet de contrôler les proportions et niveaux d’agrégation des différentes variétés.

(Extrait de : Rimbaud L, Papaïx J, Rey JF, Barrett LG and Thrall PH (2018). Assessing the durability and efficiency of landscape-based strategies to deploy plant resistance to pathogens. PLoS Comput. Biol. 14:e1006067 https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1006067)

Modélisation de stratégies de lutte contre les épidémies : architecture SEIR du modèle

Architecture SEIR du modèle. Les hôtes sains peuvent être infectés par des propagules. Après une période de latence, les hôtes infectés produiront de nouvelles propagules pendant toute la durée de la période infectieuse. Les propagules peuvent muter et se disperser dans le paysage.

(Adapté de : Rimbaud L, Papaïx J, Barrett LG, Burdon JJ and Thrall PH (2018). Mosaics, mixtures, rotations or pyramiding: What is the optimal strategy to deploy major gene resistance? Evol. Appl. 11(10):1791-1810. https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1111/eva.12681)

2. Calibrage des modèles par l’expérimentation

Pour identifier des stratégies de lutte adéquates et performantes, il est essentiel de bien comprendre la biologie des interactions entre agents pathogènes, plantes hôte, et agents vecteurs. L’emploi de résistances variétales permet notamment d’inhiber ces interactions. La résistance des plantes se traduit en effet par une diminution (possiblement totale) de la capacité du parasite à infecter, coloniser, ou exploiter son hôte pour son propre développement. Cependant, si de nombreux mécanismes moléculaires d’immunité des plantes ont été élucidés, très peu de données précises existent quant à leur effet sur les principales étapes du cycle infectieux. Ces données sont précieuses pour calibrer les modèles de simulation (notamment les étapes 1 à 4 de l’architecture SEIR, voir plus haut) destinés à évaluer plusieurs types de résistance variétale. En m’appuyant sur le Potato virus Y (Potyviridae, potyvirus) et le Cucumber mosaic virus (Bromoviridae, cucumovirus), mes expérimentations visent donc à caractériser différentes sources de résistance chez le piment (Capsicum annuum).

Calibrage des modèles par l’expérimentation

Nos premiers résultats montrent que le taux d’infection (étape 1) du PVY par puceron est légèrement inférieur chez une accession résistante (Perennial) que chez une accession sensible (Yolo Wonder). Cependant cette différence est trop faible pour expliquer le niveau de résistance constaté au champ chez l’accession résistante, qui doit probablement également inhiber d’autre étapes du cycle infectieux.

3. Transfert des connaissances

  • Enseignement (niveau Master 2)
    • Université Paris-Saclay : De l’Agronomie à l’AgroEcologie (AAE).
    • Montpellier SupAgro : Protection des Plantes et Environnement (PPE). Amélioration des plantes et ingénierie des plantes tropicales et méditerranéennes (APIMET).
  • Encadrement de stagiaires Master 2
    • 2020 Pierre Mustin (encadrant principal) : Evaluation de la résistance des plantes à la transmission des virus
    • 2020 Clarisse Vincent (co-encadrant) : Assurer la durabilité des résistances à la cercosporiose noire de nouvelles variétés de bananiers
    • 2019 Jean-Loup Gaussen (co-encadrant) : Développement d’outils spatiaux pour le package R landsepi
    • 2014 Samuel Marchat (co-encadrant) : Développement d’un protocole de détection précoce du virus de la sharka dans des Prunus