Comment l’architecture des plantes imite les réseaux du métro ?
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Une recherche suggère que les plantes et les réseaux de métro utilisent la même architecture pour trouver un bon compromis entre le cout et la performance.
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On pourrait croire qu’une plante de tomate et un système de métro n’ont pas beaucoup de points communs, mais les deux sont des réseaux qui s’efforcent de faire des compromis entre le coût et la performance. À l’aide d’un scan en 3D de plantes en pleine croissance, les scientifiques de Salk ont constaté que les principes universels, qui nous ont permis de créer les réseaux de métro, aident également les architectures de ramifications des plantes. Le papier, publié dans Cell Systems, pourrait aider à orienter les stratégies visant à augmenter les rendements des cultures ou à créer des plantes mieux adaptées aux changements climatiques.
L’idée de ce travail a commencé avec une question d’ingénierie selon Saket Navlakha, professeur adjoint au Centre de biologie intégrative de Salk et auteur principal du papier. Comment les réseaux de transport comme un système de métro ou un réseau électrique résolvent la tension entre deux objectifs concurrents comme le coût et la performance ? Et est-ce que les plantes résolvent-elles ces objectifs de la même manière ?
L’ingénierie des réseaux de transport, que ce soit pour le déplacement de personnes ou l’énergie, doit équilibrer le coût de la construction en fournissant un transport efficace. Pensez à un système de métro : Si l’objectif principal, lors de la conception, est d’amener les gens de la banlieue au centre-ville aussi rapidement que possible, alors chaque banlieue aura sa propre ligne directe vers le centre-ville. Mais ce serait très couteux à construire. À l’inverse, si le seul objectif est de limiter les coûts, alors il y aurait très peu de lignes et il faudrait beaucoup de temps pour que certaines personnes arrivent au centre-ville. Ainsi, le défi de l’ingénierie consiste à trouver un certain équilibre entre ces deux objectifs. Si vous étendez cette analogie à une plante, alors sa base est comme le centre-ville et ses feuilles sont comme les banlieues. Les nutriments doivent arriver entre ces zones aussi rapidement que possible tout en limitant le coût de la croissance des branches supplémentaires.
Crédit : Salk Institute
Dans l’ingénierie et dans d’autres domaines, on peut représenter ce type de compromis sur un graphique sous la forme d’une ligne courbe appelée Optimum de Pareto. Dans ce graphique, une extrémité de la courbe représente un système très abordable qui a de faibles performances tandis que l’autre extrémité représente un système coûteux à haute performance. Les points le long de la courbe représentent différents rapports du coût à la performance. Dans l’application de ce Framework aux plantes, l’équipe a défini le coût comme la longueur totale des branches, car il faut de l’énergie et des ressources pour que la plante les développe. Ils ont défini la performance comme la somme des distances de la base de la plante à chaque feuille, car cela représente la mesure dans laquelle les nutriments (eau et sucres) doivent se déplacer entre la racine et les feuilles.
Pour comprendre comment les plantes pourraient gérer le compromis entre ces deux objectifs, l’équipe de Navlakha a commencé par 3 cultures agricoles : le sorgho, la tomate et le tabac. Ils ont cultivé les plantes à partir de graines dans des conditions quasi naturelles (nuance, lumière ambiante, lumière élevée, chaleur élevée et sécheresse). Tous les jours pendant 20 jours, ils ont numérisé chaque plante pour cartographier son réseau croissant de branches, de tiges et de feuilles. Au total, ils ont pris environ 500 scans.
Les analyses en 3 dimensions peuvent prendre beaucoup de temps selon Adam Conn, assistant de recherche de Salk et premier auteur du papier. Mais ce n’est pas insurmontable et une fois que vous l’avez fait, alors vous pouvez découvrir des données qui sont impossibles par une simple observation. À partir des versions numériques des plantes, l’équipe a extrait des coordonnées correspondant à la base de chaque plante et ses feuilles dans l’espace en 3D. Ils ont utilisé les coordonnées pour créer et tracer des formes théoriques de plantes qui donnent la priorité aux voies efficaces pour les nutriments (performance), à la longueur minimale de la branche (coût) ou à divers compromis entre les deux objectifs.
La surprise est lorsqu’ils ont placé les vraies plantes sur le graphique en fonction de leurs distances réelles de déplacement des éléments nutritifs et de leurs longueurs totales de branches, alors les plantes se sont parfaitement situées sur l’Optimum de Pareto. Cela suggère que les réseaux de branches des plantes ont trouvé le meilleur équilibre entre le coût et la performance pour leur environnement.
Notre hypothèse était que si la longueur totale et la distance de déplacement étaient des critères évolutifs importants pour les plantes, alors il y aurait une pression évolutive pour minimiser les critères et c’est ce que nous avons trouvé selon Ullas Pedmale, chercheuse postdoctorale sur le projet.
Un fait intéressant est qu’à l’intérieur de chaque espèce, les plantes ont fait différents compromis en fonction de leur environnement de croissance. En d’autres termes, toutes les plantes de tomate étaient sur la même région de l’Optimum, mais celles cultivées en luminosité élevée trouvaient un équilibre différent entre le coût et la performance que celles cultivés à faible luminosité.
Cela suggère que la façon dont les plantes développent leurs architectures optimise également un compromis pour concevoir un réseau assez commun. Selon l’environnement et les espèces, la plante choisit différentes manières de faire des compromis pour ces conditions environnementales particulières selon Navlakha. En comprenant ces compromis, nous pourrions réajuster dynamiquement nos variétés de cultures à un climat qui change.
