Un déploiement optimal de variétés résistantes nécessite une excellente connaissance des relations entre la vigne et P. viticola. Ces connaissances fondamentales pourront ensuite alimenter les stratégies pour le développement de variétés durablement résistantes au vignoble. Bianca est une variété de vigne résistante au mildiou qui possède le gène résistance Rpv3. Cette variété est résistante à la plupart des souches de P. viticola. Cependant, une souche virulente capable de l’infecter a été isolée. Dans ce projet, un pathosystème original, fondé sur la variété Bianca confrontée à une souche avirulente et à une souche virulente de P. viticola, a été utilisé pour obtenir une image complète de l'impact sur la vigne de l'infection par P. viticola en situation compatible et incompatible, en combinant des études de physiopathologie avec des analyses métabolomiques par spectrométrie de masse à haute résolution et par résonance magnétique nucléaire. Parallèlement, l'identification de métabolites et de séquences géniques spécifiques de P. viticola a permis le développement de méthodes de suivi dynamique de l'infection, grâce à la PCR quantitative et à la quantification de lipides caractéristiques de l'agent pathogène. / Optimal deployment of resistant varieties requires an excellent knowledge of the relationship between grapevine and P. viticola. This fundamental knowledge can then feed the strategies for the development of grapevine varieties with sustainable resistance. Bianca is a downy mildew-resistant grapevine variety, due its Rpv3 resistance gene. This variety is resistant to most strains of P. viticola. However, a virulent strain capable of infecting Bianca has recently been isolated. In this project, we use this original pathosystem to obtain a complete picture of the impact P. viticola infection on grapevine, by combining physiopathological studies with metabolomic analyses. In addition, the identification of specific metabolites and gene sequences from P. viticola has allowed the development of original methods for dynamic monitoring of the infection process, through quantitative PCR and quantification of specific lipids.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2016STRAJ021 |
| Date | 27 May 2016 |
| Creators | Negrel, Lise |
| Contributors | Strasbourg, Merdinoglu, Didier, Hugueney, Philippe |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
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