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Le modèle C-STABILITY passe le carbone des sols au crible

La matière organique (MO) des sols, qui est constituée pour moitié de carbone, est de plus en plus au cœur des travaux de recherche, en raison de sa capacité à piéger le carbone atmosphérique à travers la photosynthèse des plantes, et de son rôle majeur dans la qualité des sols.
Les progrès techniques récents en sciences du sol et en microbiologie ont révélé des processus de décomposition de la matière organique jusqu’alors insoupçonnés, dont les chercheurs d’AgroParisTech, d’INRAE et de l’Université de Lorraine se sont emparés pour développer un modèle mathématique C-STABILITY (Carbon Substrate Targeted AccessiBILITY). Leurs travaux, parus le
5 février dernier dans Nature Communications, apportent un éclairage nouveau sur le cycle de la matière organique du sol, et plus particulièrement sur la décomposition de la MO par les enzymes. Leur modèle C-STABILITY ouvre le terrain à d’autres protocoles expérimentaux. En outre, il peut servir sur d’autres champs d’application, par exemple les très en vogue bioréacteurs.

Des avancées scientifiques significatives

La MO est composée de molécules carbonées très variées. De multiples acteurs microscopiques,
les micro-organismes, agissent de concert pour la décomposer à l’aide de leurs outils que sont les enzymes. Jusqu’à présent une grande partie de la MO était considérée comme un ensemble de composés difficiles à dégrader. Aujourd’hui, on estime que cette MO est constituée de molécules qui sont continuellement transformées par les micro-organismes pour devenir de plus en plus petites.
Un pas de plus ! Depuis 2000 environ, la détermination de la dynamique de décomposition de la MO a considérablement progressé : il y a eu une meilleure compréhension de la nature dégradable de la MO, puis celle de l’analyse génomique qui a permis de classer les micro-organismes par grandes familles, et enfin l’analyse de la protéomique – l’analyse à grande échelle des protéines – permettant de savoir quelles sont les enzymes présentes dans un substrat au cours de la décomposition. De quoi questionner les modèles existants de prédiction de la dynamique du carbone. C’est ainsi que le modèle C-STABILITY, né du cerveau des chercheurs (Cf. Référence ci-dessous), a assimilé ces recherches, provenant de champs disciplinaires différents.

Le cas du cycle du carbone dans le sol

C-STABILITY est une initiative de plusieurs chercheurs (Cf. Référence ci-dessous) qui ont créé un modèle* innovant. Appliqué au cas de la dynamique de stockage du carbone des sols dans le temps, voici ce que ça donne : le modèle divise la matière organique en deux. Il y a la matière dite vivante, celle des microbes qui produisent des enzymes. Il y a la matière dite morte, le substrat, qui est dégradée par les enzymes puis qui nourrit les microbes. À la mort des microbes, ceux-ci deviennent
à leur tour du substrat. Le but du modèle est de décrire les échanges entre ces deux réservoirs de carbone, MO vivante et MO morte, ainsi que la quantité de CO2 respirée par les microbes.
L’idée originale de C-STABILITY est d’avoir décrit l’action ciblée des microbes et des enzymes sur le substrat. En effet, les microbes ne prélèvent que les petites molécules, et les grandes molécules, aussi appelées polymères, doivent être découpées par les enzymes qui sont elles-mêmes dédiées à certains composés biochimiques. Ce qui est très innovant c’est la capacité de C-STABILITY à résumer la taille de ces molécules grâce à une représentation continue du degré de polymérisation** du substrat. Chaque polymère a une longueur différente. Or, quand on sait que les molécules se comptent en millions, voire en milliards, c’est numériquement impossible de les quantifier une à une. Pour le modèle c’est un jeu d’enfant ! Les mathématiques apportent la quantification, ce qui approfondit la réflexion sur les protocoles expérimentaux.

* selon la définition de Wikipédia, « Un modèle mathématique est une traduction d’une observation dans le but de lui appliquer les outils, les techniques et les théories mathématiques, puis généralement, en sens inverse, la traduction des résultats mathématiques obtenus en prédictions ou opérations dans le monde réel. »

** la polymérisation est, selon la définition de Larousse : « Réaction de formation des chaînes macromoléculaires à partir de molécules plus petites et plus légères. »

Une base de départ prometteuse pour la recherche

Le modélisateur va chercher à obtenir une traduction à la fois à petite échelle et à grande échelle
(en termes de taille et/ou en termes de temps). Dans les faits, c’est très difficile à concrétiser, et pas forcément souhaitable. Aucun modèle ne peut tout traduire ! Ce modèle fin qu’est C-STABILITY n’a d’ailleurs pas vocation à traduire à grande échelle. Sa force est d’être applicable à d’autres domaines : par exemple, le domaine du bioréacteur – un compost amélioré – en incubateur, dans lequel on multiplie des micro-organismes (levures, bactéries, champignons microscopiques, algues, cellules animales et végétales).
Si C-STABILITY n’est pas un traducteur faitout, il promet énormément de perspectives, car c’est un outil puissant pour créer de bons protocoles expérimentaux. Il va permettre de tester dans un premier temps de nouvelles hypothèses en biogéochimie du sol et en microbiologie. Par exemple, il pourrait être en capacité de dire l’évolution de la matière organique d’un sol si une forêt remplace un champ de culture, mais aussi d’analyser le changement plus lent lié au réchauffement climatique.

« On a axé sur les sols de la forêt, un domaine de l’UMR Silva, qui est basé près de Nancy
et où je travaille. On aurait pu axer sur les bioréacteurs en incubateurs. C’est très important de comprendre que le modèle s’est adapté à notre recherche alors qu’il est capable d’étudier quantité d’autres phénomènes. C’est un modèle ouvert,
explique Julien Sainte-Marie, l’un des auteurs de l’article paru dans Nature Communications. »

Le modèle, abstrait, reste ouvert à des lectures différentes. De plus, avoir un modèle qui tient compte de la vision actuelle de la MO est une force lorsque l’on veut élaborer de nouvelles expériences qui sont souvent très coûteuses et compliquées à mettre en œuvre.

Biographie de Julien Sainte-Marie
Ingénieur de recherche contractuel en modélisation à AgroParisTech depuis septembre 2019, et membre de l’UMR Silva depuis 2017 au sein de l’équipe ForeSTree, Julien Sainte-Marie a obtenu son doctorat en mathématiques appliquées à l’Université de Lorraine en 2014. Depuis dix ans il fait de la recherche en mathématiques appliquées sur les systèmes forestiers. Ses sujets de prédilection : la modélisation de la croissance forestière et du cycle du carbone.

Référence
Sainte-Marie, J., Barrandon, M., Saint-André, L. et al. « C-STABILITY an innovative modeling framework to leverage the continuous representation of organic matter ». Nat Commun 12, 810 (2021).



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