The interplay of rhizosphere components such as root exudates, microbes, and minerals results in small-scale gradients of organic molecules in the soil around roots. The current methods for the direct chemical imaging of plant metabolites in the rhizosphere often lack molecular information or require labeling with fluorescent tags or isotopes. Here, we present a novel workflow using laser desorption ionization (LDI) combined with mass spectrometric imaging (MSI) to directly analyze plant metabolites in a complex soil matrix. Undisturbed samples of the roots and the surrounding soil of Zea mays L. plants from either field- or laboratory-scale experiments were embedded and cryosectioned to 100 mm thin sections. The target metabolites were detected with a spatial resolution of 25 mm in the root and the surrounding soil based on accurate masses using ultra-high mass resolution laser desorption ionization Fourier-transform ion cyclotron resonance mass spectrometry (LDI-FT-ICR-MS). Using this workflow, we could determine the rhizosphere gradients of a dihexose (e.g., sucrose) and other plant metabolites (e.g., coumaric acid, vanillic acid). The molecular gradients for the dihexose showed a high abundance of this metabolite in the root and a strong depletion of the signal intensity within 150 mm from the root surface. Analyzing several sections from the same undisturbed soil sample allowed us to follow molecular gradients along the root axis. Benefiting from the ultra-high mass resolution, isotopologues of the dihexose could be readily resolved to enable the detection of stable isotope labels on the compound level. Overall, the direct molecular imaging via LDI-FT-ICR-MS allows for the first time a nontargeted or targeted analysis of plant metabolites in undisturbed soil samples, paving the way to study the turnover of root-derived organic carbon in the rhizosphere with high chemical and spatial resolution.

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Le but de cette thèse est de développer des méthodes pratiques plus performantes pour la détection d'instances de classes d'objets de la vie quotidienne dans les images. Nous présentons une famille de détecteurs qui incorporent trois types d'indices visuelles performantes - histogrammes de gradients orientés (Histograms of Oriented Gradients, HOG), motifs locaux binaires (Local Binary Patterns, LBP) et motifs locaux ternaires (Local Ternary Patterns, LTP) - dans des méthodes de discrimination efficaces de type machine à vecteur de support latent (Latent SVM), sous deux régimes de réduction de dimension - moindres carrées partielles (Partial Least Squares, PLS) et sélection de variables par élagage de poids SVM (SVM Weight Truncation). Sur plusieurs jeux de données importantes, notamment ceux du PASCAL VOC2006 et VOC2007, INRIA Person et ETH Zurich, nous démontrons que nos méthodes améliorent l'état de l'art du domaine. Nos contributions principales sont : Nous étudions l'indice visuelle LTP pour la détection d'objets. Nous démontrons que sa performance est globalement mieux que celle des indices bien établies HOG et LBP parce qu'elle permet d'encoder à la fois la texture locale de l'objet et sa forme globale, tout en étant résistante aux variations d'éclairage. Grâce à ces atouts, LTP fonctionne aussi bien pour les classes qui sont caractérisées principalement par leurs structures que pour celles qui sont caractérisées par leurs textures. En plus, nous démontrons que les indices HOG, LBP et LTP sont bien complémentaires, de sorte qu'un jeux d'indices étendu qui intègre tous les trois améliore encore la performance. Les jeux d'indices visuelles performantes étant de dimension assez élevée, nous proposons deux méthodes de réduction de dimension afin d'améliorer leur vitesse et réduire leur utilisation de mémoire. La première, basée sur la projection moindres carrés partielles, diminue significativement le temps de formation des détecteurs linéaires, sans réduction de précision ni perte de vitesse d'exécution. La seconde, fondée sur la sélection de variables par l'élagage des poids du SVM, nous permet de réduire le nombre d'indices actives par un ordre de grandeur avec une réduction minime, voire même une petite augmentation, de la précision du détecteur. Malgré sa simplicité, cette méthode de sélection de variables surpasse toutes les autres approches que nous avons mis à l'essai.

Cette thèse est consacrée au problème de la reconnaissance visuelle des objets basé sur l'ordinateur, qui est devenue un sujet de recherche très populaire et important ces dernières années grâce à ses nombreuses applications comme l'indexation et la recherche d'image et de vidéo , le contrôle d'accès de sécurité, la surveillance vidéo, etc. Malgré beaucoup d'efforts et de progrès qui ont été fait pendant les dernières années, il reste un problème ouvert et est encore considéré comme l'un des problèmes les plus difficiles dans la communauté de vision par ordinateur, principalement en raison des similarités entre les classes et des variations intra-classe comme occlusion, clutter de fond, les changements de point de vue, pose, l'échelle et l'éclairage. Les approches populaires d'aujourd'hui pour la reconnaissance des objets sont basé sur les descripteurs et les classiffieurs, ce qui généralement extrait des descripteurs visuelles dans les images et les vidéos d'abord, et puis effectue la classification en utilisant des algorithmes d'apprentissage automatique sur la base des caractéristiques extraites. Ainsi, il est important de concevoir une bonne description visuelle, qui devrait être à la fois discriminatoire et efficace à calcul, tout en possédant certaines propriétés de robustesse contre les variations mentionnées précédemment. Dans ce contexte, l’objectif de cette thèse est de proposer des contributions novatrices pour la tâche de la reconnaissance visuelle des objets, en particulier de présenter plusieurs nouveaux descripteurs visuelles qui représentent effectivement et efficacement le contenu visuel d’image et de vidéo pour la reconnaissance des objets. Les descripteurs proposés ont l'intention de capturer l'information visuelle sous aspects différents. Tout d'abord, nous proposons six caractéristiques LBP couleurs de multi-échelle pour traiter les défauts principaux du LBP original, c'est-à-dire, le déffcit d'information de couleur et la sensibilité aux variations des conditions d'éclairage non-monotoniques. En étendant le LBP original à la forme de multi-échelle dans les différents espaces de couleur, les caractéristiques proposées non seulement ont plus de puissance discriminante par l'obtention de plus d'information locale, mais possèdent également certaines propriétés d'invariance aux différentes variations des conditions d’éclairage. En plus, leurs performances sont encore améliorées en appliquant une stratégie de l'image division grossière à fine pour calculer les caractéristiques proposées dans les blocs d'image afin de coder l'information spatiale des structures de texture. Les caractéristiques proposées capturent la distribution mondiale de l’information de texture dans les images. Deuxièmement, nous proposons une nouvelle méthode pour réduire la dimensionnalité du LBP appelée la combinaison orthogonale de LBP (OC-LBP). Elle est adoptée pour construire un nouveau descripteur local basé sur la distribution en suivant une manière similaire à SIFT. Notre objectif est de construire un descripteur local plus efficace en remplaçant l'information de gradient coûteux par des patterns de texture locales dans le régime du SIFT. Comme l'extension de notre première contribution, nous étendons également le descripteur OC-LBP aux différents espaces de couleur et proposons six descripteurs OC-LBP couleurs pour améliorer la puissance discriminante et la propriété d'invariance photométrique du descripteur basé sur l'intensité. Les descripteurs proposés capturent la distribution locale de l’information de texture dans les images. Troisièmement, nous introduisons DAISY, un nouveau descripteur local rapide basé sur la distribution de gradient, dans le domaine de la reconnaissance visuelle des objets. [...] / This thesis is dedicated to the problem of machine-based visual object recognition, which has become a very popular and important research topic in recent years because of its wide range of applications such as image/video indexing and retrieval, security access control, video monitoring, etc. Despite a lot of e orts and progress that have been made during the past years, it remains an open problem and is still considered as one of the most challenging problems in computer vision community, mainly due to inter-class similarities and intra-class variations like occlusion, background clutter, changes in viewpoint, pose, scale and illumination. The popular approaches for object recognition nowadays are feature & classifier based, which typically extract visual features from images/videos at first, and then perform the classification using certain machine learning algorithms based on the extracted features. Thus it is important to design good visual description, which should be both discriminative and computationally efficient, while possessing some properties of robustness against the previously mentioned variations. In this context, the objective of this thesis is to propose some innovative contributions for the task of visual object recognition, in particular to present several new visual features / descriptors which effectively and efficiently represent the visual content of images/videos for object recognition. The proposed features / descriptors intend to capture the visual information from different aspects. Firstly, we propose six multi-scale color local binary pattern (LBP) features to deal with the main shortcomings of the original LBP, namely deficiency of color information and sensitivity to non-monotonic lighting condition changes. By extending the original LBP to multi-scale form in different color spaces, the proposed features not only have more discriminative power by obtaining more local information, but also possess certain invariance properties to different lighting condition changes. In addition, their performances are further improved by applying a coarse-to-fine image division strategy for calculating the proposed features within image blocks in order to encode spatial information of texture structures. The proposed features capture global distribution of texture information in images. Secondly, we propose a new dimensionality reduction method for LBP called the orthogonal combination of local binary patterns (OC-LBP), and adopt it to construct a new distribution-based local descriptor by following a way similar to SIFT.Our goal is to build a more efficient local descriptor by replacing the costly gradient information with local texture patterns in the SIFT scheme. As the extension of our first contribution, we also extend the OC-LBP descriptor to different color spaces and propose six color OC-LBP descriptors to enhance the discriminative power and the photometric invariance property of the intensity-based descriptor. The proposed descriptors capture local distribution of texture information in images. Thirdly, we introduce DAISY, a new fast local descriptor based on gradient distribution, to the domain of visual object recognition.

L’objectif général de cette thèse est de déterminer le rôle de l’exclusion compétitive, du filtrage environnemental et des limites de dispersion dans la distribution des espèces de fourmis de la litière en forêt guyanaise. Pour cela, nous avons évalué comment la diversité des assemblages de fourmis varie le long de gradients environnementaux et géographiques, en considérant les trois facettes de la diversité (i.e. taxonomique, phylogénétique et fonctionnelle) à différentes échelles spatiales. Des patrons observés de structure fonctionnelle et phylogénétique plus faibles qu’attendus au hasard suggèrent que le filtrage environnemental agit sur la distribution des espèces à l’échelle du site de récolte. En revanche, l’hypothèse d’une sur-dispersion fonctionnelle et/ou phylogénétique entre espèces qui co-occurrent localement résultant de l’exclusion d’espèces similaires n’est pas soutenue par nos résultats. A l’échelle régionale, nos résultats montrent que les communautés de fourmis sont fortement structurées par les variations environnementales. La distance spatiale influence également la distribution des espèces de fourmis à travers la région. D’après l’ensemble de nos résultats, le filtrage environnemental est la force majeure de structuration des assemblages d’espèces de fourmis en forêt guyanaise, tant à l’échelle locale qu’à l’échelle régionale. Les espèces sont réparties de manière fragmentaire sur le territoire, en réponse aux variations environnementales. Les patrons de diversité sont également influencés par la distance spatiale à l’échelle régionale, résultant en un turnover dans la composition spécifique des assemblages de fourmis entre localités éloignées. / The overall aim of this thesis is to determine the role of competitive exclusion, environmental filtering and dispersal limitation on the distribution of leaf-litter ant species in French Guianese forest. To this end, we evaluated how the diversity of ant communities varies along environmental and geographic gradients, using the three facets of diversity (i.e. taxonomic, phylogenetic and functional dimensions) at different spatial scales. Observed patterns of functional and phylogenetic structure lower than expected by chance suggest that environmental filtering acts on the distribution of ant species at the scale of sampled site. In contrast, the hypothesis of functional and/or phylogenetic overdispersion between locally co-occurring species resulting from the exclusion of similar species is not supported by our results. At the regional scale, our results show that ant communities are strongly structured by environmental variations. Spatial distance also influences the distribution of ant species throughout the region. Taken together, our results suggest that environmental filtering is the main driver structuring communities of ant species in French Guianese rainforest, both at local and regional scales. Species are distributed in a patchy way throughout the region, in response to environmental variations. Patterns of diversity are also influenced by the spatial distance at the regional scale, leading to a turnover in species composition of ant communities between distant areas.

Various types of woody vegetation are a key biodiversity refugee in intensively managed agricultural landscapes. However, the role of woodlots, representing an important type of such a vegetation, remains overlooked so far. Whereas the previous studies focused on the effect of their area, shape and isolation, consequences of variation in their habitat quality for biodiversity were not assessed up to now. This thesis is thus one of the first studies focusing on woodlots as a specific habitat for birds in agricultural landscape. My goals were: (I) to find out what is the bird community composition of woodlots in a Czech landscape, (II) to find out, what are the key habitat predictors of bird species richness and abundance in woodlots, (III) to describe differences in habitat preferences among various guilds and (IV) to formulate recommendations for conservational practice. I surveyed birds in 82 woodlots in an intensively managed landscape in Central Bohemia, Czechia, and measured variables describing woodlots' habitat quality together with woodlots' area, shape, isolation and types of surrounding land-use. I recorded numerous forest and non-forest bird species (57 in total), including some endangered farmland birds. The habitat variables showing significant relationships to bird community...

Les chiroptères sont reconnus comme de potentiels régulateurs des populations d’insectes. Ce sont aussi les mammifères européens pour lesquels les enjeux de conservation sont les plus importants. Ils trouvent dans les forêts des habitats favorables qui sont cependant menacés par les changements climatiques et la fragmentation. Il convient donc de mieux comprendre lesrelations entre les communautés de chiroptères, leurs habitats et leurs proies en forêt. L'objectif de cette thèse est de quantifier les effets, à différentes échelles spatiales, desprincipales composantes de l’habitat forestier sur l’activité, la richesse spécifique, la diversité fonctionnelle et la composition des communautés de chiroptères européens. Les résultats reposent sur des données collectées grâce à des protocoles expérimentaux en Aquitaine et dans les six pays du réseau de placettes forestières organisé par le projet FunDivEurope. De la parcelle au continent, l'accroissement de la diversité des essences forestières, de la proportion de feuillus et du bois mort, en augmentant les ressources en proies et en gîtes, ont des effets positifs sur les communautés de chiroptères. Ces effets, non stationnaires, se renforcent vers le nord avec la rigueur du climat. Nous confirmons également que les chiroptères forestiers, par leur réponse numérique et fonctionnelle aux densités de proie, peuvent limiter la démographie d’un insecte défoliateur. Des mesures de gestion, visant le renforcement des structures-clés des habitats forestiers, sont proposées pour favoriser la conservation des communautés de chiroptères et leur capacité de régulation des insectes ravageurs. / Insectivorous bats are increasingly recognized as potential regulators of pest insect populations.They also represent the group of European mammals with the most unfavorable conservation status. Forests are key habitats for many bat species but are currently under threat from climate change and fragmentation. It is therefore urgent to better understand the relationships between the bats, their prey and their habitats in forests. Our main objective was to quantify the effects, at multiple spatial scales, of the main attributes of forest habitats on the activity, species richness, functional diversity and composition of European bat communities. They were studied using manipulative experiments in Aquitaine plantation forests and automatic recordings in the network of exploratory plots set up in six European countries by the FunDivEurope project. From the plot to the continent scale, increasing tree diversity, amount of broad leaved trees and dead wood, had positive effects on bat communities through an increase in prey and roost resources. However these effects were not stationary, being stronger at higher latitudes, probably due to lower habitat carrying capacity in relation to harsher climatic conditions. In addition we experimentally demonstrated that the numerical and functional responses of bats to prey density could result in effective regulation of pine processionary moth populations. Forest management strategies aim at enhancing key habitat structures, are eventually proposed in order to improve the conservation of bats and to increase the service of pest regulation they can provide.

Recognition that the bioavailability of soil As (As) is influenced by its soil dynamics has initiated research into development of more accurate, site-specific soil guideline values, departing from the assumption that the total soil As content is bioavailable. With the aim of deriving predictive models, the relationship between soil properties and As bioavailability (bioaccessibility and phytotoxicity) was examined on a set of naturally contaminated sheep dip soils (n = 30). Sampled soils were extensively characterised, bioaccessibility was estimated through an in vitro procedure, and soil As toxicity and availability to plants were evaluated using an early growth wheat bioassay. The in vitro bioaccessibility was consistently less than the total soil As content. Arsenic bioaccessibility was negatively correlated to soil iron (Fe), manganese (Mn) and aluminium (Al) contents, and it was positively related to the soil As loading. The in vitro extractable soil As concentrations were successfully modelled using linear combinations of soil As content, soil Fe and Mn determinations and soil pH. Differences in As phytotoxicity, expressed in terms of effective toxic concentration (EC50), between soils were directly related to soil Fe, Mn and Al contents. Available soil phosphorous (P) exerted an ameliorating effect on As toxicity, with the available soil As/P ratio representing the single best predictor of plant growth suppression. Plant P nutrition appeared to influence the relative selectivity for As and P by wheat, with greater selectivity for P demonstrated under P deficient conditions. Plant As uptake, its distribution, and also the plant nutrient status were all adversely affected by increasing soil As exposure. Co-contamination by Zn corresponded to a substantial elevation in proportion of the plant As allocated in shoots. Plant As levels exhibited a saturation-dependent relationship with increasing soil As. The best linear predictors of plant As levels in the non-toxic range were RHIZO-extractable and effective soil As concentrations, the latter based on the diffusive gradients in thin films (DGT) technique. Despite the complexity of soil As dynamics, large proportions in the variances exhibited by the two measures of bioavailability were explained using a small set of readily-available soil properties.

L'objectif de ce travail est double : (i) la détection électrochimique des nucléosides sur<br />un nouveau matériau carboné d'électrode, le diamant dopé bore (BDD), et (ii) l'utilisation<br />d'un nouvel outil, la microscopie électrochimique à balayage (SECM), afin de fonctionnaliser<br />des surfaces avec des sondes oligonucléotidiques et de détecter le phénomène d'hybridation.<br />Dans un premier temps, nous montrerons la dualité d'utilisation de la microscopie<br />électrochimique en tant qu'outil de fonctionnalisation et de caractérisation de surfaces. Par<br />mode direct de la SECM, en utilisant la microélectrode en tant que contre-électrode, des<br />spots de polypyrrole-oligonucléotide de taille micrométrique sont déposés sur un substrat<br />d'or. Cette méthode d'élaboration est optimisée en étudiant l'hybridation des spots en<br />microscopie de fluorescence. La présence de ces spots sur la surface est ensuite détectée en<br />mode feedback de la SECM via la différence de conductivité entre le polypyrroleoligonucléotide<br />et l'or. Puis, le phénomène d'hybridation est étudié par mode feedback par la<br />précipitation d'un produit isolant sur la surface formé par une réaction catalysée par la<br />peroxydase couplée par l'intermédiaire d'un assemblage biologique à l'oligonucléotide<br />complémentaire. Enfin, cette technique électrochimique est couplée à une méthode optique,<br />l'imagerie de résonance plasmonique de surface (SPRi), afin de visualiser en temps réel<br />l'étape de structuration de la surface d'or par des spots d'oligonucléotides ou par des<br />gradients de surface d'oligonucléotides.<br />Dans un second temps, nous présenterons l'étude des réactions d'oxydation des<br />nucléosides, la 2'-désoxyguanosine et la 2'-désoxyadénosine, sur une électrode de diamant<br />dopée bore oxygéné. Nous montrerons ainsi l'intérêt de ce nouveau matériau carboné<br />d'électrode pour cette application en raison de sa large fenêtre d'électroinactivité en milieu<br />aqueux et son faible et stable courant de fond. Puis, nous mettrons en évidence la formation<br />d'un film continu constitué des produits de ces réactions d'oxydation sur l'électrode par une<br />étude macroscopique à l'aide de voltamétries cycliques d'une sonde redox, et une étude à<br />l'échelle microscopique en utilisant le microscope électrochimique à balayage.