L'objectif de la thèse était de développer une méthode de prédiction de l’origine tissulaire de particules dans des poudres issues de plantes lignocellulosiques en exploitant les propriétés d’autofluorescence des parois. L’entrenœud sous épi de la tige de maïs a été utilisé comme modèle. Le macroscope à fluorescence a été validé comme outil pour acquérir rapidement des grandes images multispectrales avec des champs de vue représentatifs de l’ordre du cm². Une approche chimiométrique par analyse d’images multispectrales a été retenue pour construire le modèle de prédiction des tissus à partir de leurs propriétés d’autofluorescence observées dans des coupes d’entrenœuds. La collection étalon comprenait 40 coupes transversales et longitudinales prélevées à différentes positions de l’entrenœud pour 10 tiges d’une même variété. Nous avons validé par analyse supervisée que la variabilité de fluorescence des tissus était prépondérante devant la variabilité inter et intra tiges. Afin de prendre en compte sans a priori toute la variabilité de fluorescence des tissus dans le maïs, le modèle de prédiction a été construit à partir d’une classification non supervisée des pixels des 40 images. Le grand nombre de pixels a conduit à développer une méthode de classification multiéchelle basée sur la méthode des K-means en utilisant des pyramides d’images. Le modèle a permis d’identifier les principaux tissus constitutifs de la tige : parenchymes lignifiés et non lignifiés, gaines de sclérenchyme des faisceaux dans la moelle et dans l’écorce, épiderme, fibres de xylème. L’étape suivante sera de tester le modèle de prédiction sur des poudres / The objective of the thesis was to develop a method for predicting the tissue origin of particles in powders of lignocellulosic plants using the autofluorescence properties of cell walls. The internode under the ear of maize stems was used as a model. Fluorescence macroscopy has been validated for acquiring large multispectral images with representative fields of view about 1 cm². A chemometric approach by multispectral image analysis was applied to build the predictive model of tissues based on their autofluorescence properties observed in stem sections. The calibration set consisted of 40 transverse and longitudinal sections taken at different positions from 10 stems of the same variety. Variability of fluorescence in tissues was found preponderant compared to inter and intra-stems variability by supervised analysis. In order to take into account all the fluorescence variability of the tissues in maize stem without any a priori, the prediction model was built from an unsupervised clustering of all the pixels from the 40 images. The large number of pixels led to the development of a multi-scale clustering method based on K-means method using image pyramids. The model made it possible to identify the main tissues of the stem: lignified and non-lignified parenchyma, sclerenchyma sheaths in vascular bundles in the pith and in the rind, epidermis, fibers of xylem. The next step will be to test the prediction model on powders.

Improved management strategies are needed to increase yield production and quality. The study aimed to determine suitable cultural practices for improved corn production. Experiments were set up at Verona and Stoneville, Mississippi, from 2020 to 2022. Treatments included row configurations (single and twin-row), plant populations (79,000 and 99,000 seeds ha-1), and six combinations of nutrients with or without fungicide. The nutrients evaluated were two nitrogen rates 235 and 314 kg N ha-1, phosphorus 45 kg P ha-1, potassium 112 kg K ha-1, sulfur 22 kg S ha-1, and zinc 11 kg Zn ha-1, and fungicide at 272 ml ha-1. In trial 1 (Addition), nutrients were added incrementally, whereas in trial 2 (Deletion) nutrients were withheld in a stepwise manner. Within nutrient treatments, results were erratic among years and sites. Overall, producers must find a balance in terms of yield and profit by taking soil testing and fertilizer prices into consideration.

Le potassium (K) est un élément majeur connu pour contribuer à la résistance des plantes à la sècheresse. L'étudede son influence sur la réponse physiologique du maïs (Zea mays L.) sous contrainte hydrique est essentiellepour prédire la future productivité dans un contexte de changements climatiques, en particulier de la diminutiondes précipitations. Des modalités d'apports en K et en eau ont été croisées et soumises à des plants de maïs,élevés en condition contrôlées ou cultivés au champ. La croissance (biomasses aériennes et racinaires,rendements en grain) ainsi que les mécanismes écophysiologiques du métabolisme carboné (photosynthèse,transport des sucres) et du statut hydrique (transpiration, conductance stomatique, potentiels hydriques) ont étéétudiés. L'apport de K a contribué à l'augmentation de la croissance, le développement et le rendement grain quelque soit le régime hydrique imposé au maïs et les conditions d'expérimentation. Les résultats attendus sur lameilleure régulation stomatique en cas de déficit hydrique sont moins évidents. L'effet du stress hydrique ou dela déficience en K tendent à diminuer la photosynthèse. Cependant, ces effets ressortent plus sur les feuillesâgées que sur les feuilles jeunes. Dans ces mêmes conditions, le transport des sucres ne semble pas être unélément limitant de la croissance. Plusieurs résultats convergent pour attribuer au K un rôle dans la maîtrise despertes en eau (par unité de surface foliaire) et sur la meilleure efficience d'utilisation de l'eau. Néanmoins, cetteefficience est imputée à des meilleurs rendements, liés à une surface foliaire plus importante, et non pas à unemoindre consommation de l'eau. / Potassium (K) is a major nutrient known to help plants resist drought. In the context of climate change,quantifying the role of K on maize physiological acclimation to reduced precipitations is essential to betterpredict future productivity. Maize (Zea mays L.) plants grown under controlled or field conditions weresubmitted to different K and water levels. Plant growth (shoot and root biomass, grain yield) as well as plantwater status (transpiration, stomatal conductance, water potential) and ecophysiological mechanisms of Carbonmetabolism (photosynthesis, sugar transport) were studied. Regardless of the water regime and experimentalconditions, K nutrition increased growth and whole-plant development and improved grain yield. The effect ofwater stress on stomatal regulation was not straightforward and depended on the level of K fertilization. Theeffects of water or K deficit tend to decrease photosynthesis. Drought or K nutrition affected more leafphotosynthesis in old than in young leaves, and sugar transport did not seem to be a growth limiting factor. Ourresults demonstrated a strong effect of K on biomass production and a higher water use efficiency with less of animpact on leaf-level physiology. This better water use was mainly the consequence of the positive effect of leafarea on yield, and not due to a reduce water use.

L'augmentation des concentrations de fond en ozone dans la troposphère depuis le XXéme siècle est responsable de baisses conséquentes des rendements des grandes cultures. Le maïs ne semble pas épargné et les pertes de rendement pour l'année 2000 seraient de l'ordre de 2,2% à 5%. Toutefois, ces estimations sont établies à partir des résultats d'un nombre très faible d'expérimentations, toutes réalisées en chambres d'ozonation à ciel ouvert. Afin de vérifier si ces projections sont véritablement transposables aux champs de maïs cultivé en conditions conventionnelles, des plants de la variété NK Perform ont été mis en culture et exposés en champ à différentes concentrations d'ozone, en conditions semi-contrôlées. Pendant le développement des plantes, des séries d'échantillons ont été prélevées afin de comprendre comment le stress oxydatif, potentiellement induit par l'ozone, pourrait les avoir affectées. Ainsi les niveaux d'activités endoprotéolytiques des feuilles de l'épi (précédemment proposés comme indicateurs du degré de contrainte hydrique) ont été mesurés à l'aide d'une méthode par fluorescence (nouvellement adaptée chez les plantes). Parallèlement, les variations des teneurs en protéines oxydées (groupements carbonyles), de la peroxydation lipidiques et de la teneur en espèces réactives de l'oxygène (ROS) ont également été analysées. Nos résultats mettent en évidence une stimulation des activités endoprotéolytiques en réponse aux niveaux élevés d'exposition à l'ozone, ainsi qu'une différence significative de teneurs en protéines oxydées entre les plants contrôles et les plants les plus exposés. De mêmes les teneurs en ROS et les niveaux de peroxydation lipidique témoignent d'un effet de l'exposition à l'ozone. Toutes ses réponses cellulaires sont également influencées par l'âge des tissus foliaires. Ces résultats semblent abonder dans le sens des modèles en démontrant un impact certain de l'ozone sur le maïs, cependant toutes les analyses menées sur les paramètres de rendement (poids de mille grains, biomasse, teneur en amidon…) ne laisse entrevoir aucune perte, nous obligeant alors à reconsidérer la sensibilité du maïs à l'ozone, généralement admise jusqu'ici / For the past 150 years, background tropospheric ozone concentrations have been increasing constantely to the point where they now affect grain yield in major cereals, such as maize. In 2000, it has been estimated that yield loss was between 2.2% and 5% in this crop. Such estimates have been established from a very low number of experiments, all carried out in open top ozone fumigation chambers. To verify the accuracy of these estimations, we cultivated maize plants and exposed them to various ozone concentrations in the field. During plant development, series of cob-leaf samples have been collected in order to analyze the impact of ozone-induced oxidative stress on various biochemical processes. Thus, we studied changes in leaf endoproteolytic activities (a parameter previously used as a dehydration stress indicator), using a fluorescence-based method newly adapted to plant tissues. Concurrently, changes in protein oxidation levels (carbonyl groups) were analyzed, along with lipid peroxidation and accumulation of reactive oxygen species (ROS).Our results indicate that ozone induced increases in the global level of protein oxidation, endoproteolytic processes and lipid peroxidation, most likely as a result of an over-accumulation of ROS in the leaf tissues. Furthermore, the impact of ozone is enhanced by aging. To some extent, these conclusions agree with those obtained from impact modeling that also show that maize is midly sensitive to ozone. However, because yield was not affected whatsoever in our experiment (1000 grain weight, biomass, starch accumulation), it is our opinion that the general consensus about the sensitivity of maize to ozone should be revised

Dependence of glutathione concentration on the amount of thallium in the plant was studied. Observed plant was maize (Zea mays) which was divided to two parts – root and overground. Two culture procedures were elaborated where seeds and young seedlings were cultivated in a solution of thallium of concentration 0, 1, 3, 5, 8, a 10 µmol/l. Extraction agents used during extraction were phosphate buffer and solution of ascorbic acid. Determination of glutathione was realized by capillary electrophoresis (CE) and high performance liquid chromatography (HPLC). Diode array detector (DAD) was used in both methods. Quantification of the thallium amount in the plant was done by method of inductively coupled plasma-atomic emission spectrometry (ICP-AES).

D’ici la fin du siècle, les prévisions climatiques prévoient une diminution de la quantité et de la régularité des pluies s’accompagnant d’une augmentation du risque de sècheresse en Europe et dans de nombreuses régions du monde. La création de nouvelles variétés de maïs plus tolérantes au stress hydrique est un levier indispensable pour faire face à ces contraintes futures. L’objectif principal de cette thèse est d’approfondir les connaissances des déterminismes génétiques de la tolérance à la sècheresse chez le maïs. Pour ce faire, il est proposé de disséquer ce caractère complexe en caractères physiologiques sous-jacents dont le déterminisme génétique est a priori plus simple. L’évolution de l’indice foliaire vert (GLAI : Green Leaf Area Index) au cours du cycle de la plante, par son rôle majeur dans l’interception lumineuse, la transpiration et les échanges de CO2, est un caractère secondaire prometteur pour identifier les bases génétiques de la tolérance à la sècheresse et en améliorer la compréhension. Au cours de cette thèse, nous avons développé une méthode de phénotypage haut débit permettant d’estimer la cinétique du GLAI au champ. Cette méthode combine la caractérisation multispectrale par drone et l’utilisation d’un modèle physiologique simple de GLAI. Elle permet d’estimer la cinétique du GLAI de manière continue sur l’ensemble du cycle de la plante avec une bonne précision, tout en divisant par vingt le temps nécessaire au phénotypage. Nous avons utilisé cette méthode lors de deux essais en conditions optimales et deux essais en conditions de stress hydrique pour mesurer l’évolution du GLAI au sein d’un panel de 324 lignées issues d’une population MAGIC (Multi-parent Advanced Generation Inter-Cross). Les cinétiques estimées présentent une forte héritabilité et expliquent une part significative du rendement en conditions optimales et stressées. Afin d’identifier les bases génétiques de la cinétique du GLAI, trois approches de génétique d’association longitudinales ont été comparées : une approche univariée en deux étapes, une approche multivariée en deux étapes et une approche de régression aléatoire en une étape. Ces trois approches, couplées à la forte densité des données de génotypage disponibles (près de 8 millions de marqueurs), ont permis de révéler de nombreux QTL (Quantitative Trait Loci), dont certains colocalisent avec des QTL de rendement. Enfin, nous avons démontré que les QTL de GLAI identifiés lors de cette étude pouvaient expliquer près de 20 % de la variabilité du rendement observée dans un large réseau d’expérimentations sous stress hydrique. Ce travail fournit des méthodes qui permettront une meilleure caractérisation et une meilleure compréhension des déterminismes génétiques de la cinétique du GLAI, un caractère jusqu’ici inaccessible pour les populations de taille importante. Ce caractère présente toutes les caractéristiques requises pour améliorer l’efficacité des programmes de sélection en conditions de stress hydrique. / By the end of the century, climate forecasts predict a decrease in the quantity and regularity of rainfall with an increasing risk of drought in Europe and in many regions of the world. Breeding for more tolerant varieties will be an essential lever to face these future constraints. The main objective of this work is to characterize the genetic determinisms of drought tolerance in maize. To this aim, it is proposed to dissect this complex trait into underlying physiological traits whose genetic determinism is supposed to be simpler. Green Leaf Area Index (GLAI) dynamics throughout the plant cycle, through its major role in light interception, transpiration and CO2 exchange, is a promising secondary trait to identify and better understand the genetic basis of drought tolerance. During this thesis, we developed a high-throughput method for phenotyping maize GLAI dynamics in the field. This method combines UAV multispectral imagery and a simple GLAI model. It makes possible the estimation of the dynamics of GLAI continuously throughout the whole plant cycle with good accuracy, while reducing the phenotyping time twentyfold. This method was used in two well-watered and two water-deficient trials to characterize the GLAI dynamics of 324 lines from a MAGIC population (Multi-parent Advanced Generation Inter-Cross). The estimated dynamics have a high heritability and explain a significant part of grain yield under well-watered and water-stressed conditions. To characterize the genetic basis of GLAI dynamics, three longitudinal GWAS (Genome Wide Association Study) approaches were compared: a univariate two-step approach, a multivariate two-step approach and a random regression one-step approach. These three approaches, combined with the high density of available genotyping data (nearly 8 million markers), have revealed many QTL (Quantitative Trait Loci), some of which were co-localized with yield QTL. Finally, we demonstrated that the GLAI QTL identified in this study could explain nearly 20 % of the grain yield variability observed in a large network of water-stressed experiments. This work provides methods that will enable a better characterization and understanding of the genetic determinisms of GLAI dynamics, a trait that was out of reach in large populations until now. This trait presents all the characteristics required to improve the effectiveness of selection programs under water stress conditions.