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Mise au point d’une méthode de lutte prophylactique contre la pourriture brune des cabosses du cacaoyer, basée sur l’identification participative des foyers primaires d’infection de l’agent Phytophthora megakarya en champ. Mfegue V1., Mbenoun M1., Ten HooBold textpen M2., Techou Z1., Badjeck I1., Ducamp M2., et Ivors K3.Italic text

1 Institut de Recherche Agricole pour le Développement, (IRAD) BP 2123 Yaoundé, Cameroun, 2Centre de Cooperétion Internationale de Recherche Agricole pour le Développment, 34398 Montpellier Cedex 5, France, 3Department of Plant Pathology, North Carolina State University, Raleigh, NC 27695-7244, USA

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Résumé

Dans le but de mettre au point une méthode prophylactique de lutte contre la pourriture brune des cabosses du cacaoyer, basée sur l’identification et la caractérisation des foyers d’infection au sein des cacaoyères, une étude épidémiologique a été menée à Ngomedzap dans la zone forestière, conjointement avec les planteurs. Des parcelles de 200 cacaoyers ont été délimitées autour des zones définies par les planteurs comme points de départ permanents et de forte incidence de la maladie. Des observations hebdomadaires ont été conduites sur chaque arbre individuellement afin d’évaluer d’une part l’incidence de la maladie semaine après semaine, et d’autre part la progression spatiale de l’épidémie dans le temps. Une cartographie de chaque parcelle a été réalisée dans le but de visualiser la disposition spatiale des cacaoyers et espèces associées au sein des parcelles étudiées. Des isolements de l’agent Phytophthora megakarya, responsable de cette maladie, ont été faits à partir du sol et des cabosses infectées afin d’en estimer l’agressivité et la diversité, par des tests sur feuilles et l’utilisation de marqueurs moléculaires respectivement. La distribution spatio-temporelle de la maladie a été étudiée à l’aide d’un logiciel d’analyses géostatistiques. Cette étude a permis une meilleure compréhension de la distribution de la pourriture au cours de la campagne de production. Des distances de propagation du pathogène, dites « portée », ont été définies dans chaque parcelle. La caractérisation des facteurs influençant l’incidence de la maladie au sein des cacaoyères ont été identifiés. Des stratégies de lutte basées sur un traitement précoce et ciblé au niveau des foyers de la maladie pourront ainsi être élaborées, afin de réduire, d’une part les dépenses liées à l’utilisation de fongicides chimiques, et d’autre part leur impact sur l’environnement et le produit. Mots-clés : pourriture brune des cabosses, foyers d’infection, étude épidémiologique, incidence, distribution spatio-temporelle, Phytophthora megakarya, environnement.

I. Introduction

Le cacaoyer est une culture d’importance économique. Le Cameroun se classe au 5ème rang mondial après la Côte d’Ivoire, le Ghana, le Nigéria et l’Indonésie. La production actuelle avoisine les 200 000 tonnes au Cameroun. La productivité du cacaoyer au Cameroun est assez faible, de l’ordre de 300 t/ha. Ceci est dû : (i) au vieillissement des plantations ; (ii) aux pratiques culturales inadaptées ; (iii) aux pertes causées par les maladies et ravageurs. La pourriture brune des cabosses est la contrainte sanitaire majeure du cacaoyer. L’agent Phytophthora megakarya, endémique à l’Afrique, est responsable de pertes pouvant atteindre 80% de la production (Berry et Cilas, 1994). Les méthodes de lutte préconisées par la recherche sont basées sur l’utilisation de fongicides à base de cuivre, efficaces mais coûteux et polluants. La recherche s’oriente donc vers des stratégies de lutte basées sur une meilleure connaissance des interactions entre l’agent pathogène et son hôte. L’agent P. megakarya survit essentiellement dans le sol, sous forme de mycélium et de chlamydospores, lesquels prolifèrent et libèrent des zoospores lorsque les conditions deviennent favorables (figure 1). S’il est évident que le sol est la source principale d’inoculum de P. megakarya, l’on ne peut encore expliquer la totalité du cycle épidémique (Guest, 2007). Ainsi, la question épidémiologique principale est celle de savoir comment le pathogène atteint la canopée. Outre le cycle épidémique principal à partir des propagules du sol, il pourrait exister un cycle infectieux parallèle, faisant intervenir des hôtes alternatifs au niveau de la plantation. En effet, l’agent P. megakarya a été mis en évidence dans les racines de certains arbres d’ombrage appartenant à 4 familles distinctes (Sterculiacées, Apocynacées, Agavacées et Euphorbiacées) (Opoku et al., 2001). Il a également été identifié chez Cola nitida (Nyassé et al., 1999) et sur les fruits de Irvingia gabonensis (Holmes et al., 2003). De telles espèces pourraient de ce fait constituer des sources permanentes d’inoculum favorisant la dispersion du pathogène au sein des cacaoyères. Des analyses spatio-temporelles ont permis de mettre évidence dans certaines parcelles, l’agrégation des arbres portant des fruits malades, indiquant ainsi l’existence des foyers d’infestation (Ndoumbe-Nkeng, 2002). L’objectif principal de ce travail est l’identification et la caractérisation des foyers d’infection au sein des cacaoyères. De manière spécifique, il s’agit de décrire la dynamique de dispersion du pathogène à partir des points identifiés comme départ permanent de la maladie ; d’étudier la diversité et l’agressivité du pathogène au niveau des foyers décrits. Le but ultime de cette étude est la mise en œuvre d’une méthode de lutte prophylactique contre la pourriture brune et l’optimisation des stratégies de lutte existantes.

Figure 1 : Cycle de developpement de P. megakarya II. Matériels et méthodes

Le travail s’est fait sur 2 campagnes cacaoyères successives, dans 2 cacaoyères de Ngomedzap, dont la moyenne d’âge est de 50 ans. L’ombrage y est constitué d’essences forestières diverses, notamment le baobab (Andasonia sp) et le colatier (Cola nitida). La canopée est souvent fermée et dense, entretenant un niveau d’humidité élevé dans la parcelle en saison pluvieuse. Dans chaque plantation, des parcelles de 200 cacaoyers ont été démarquées autour des zones identifiées par les planteurs comme étant les plus infectées au cours des campagnes cacaoyères successives. Un suivi épidémiologique de la maladie s’est fait sur une période de 22 semaines en première campagne et 25 semaines pendant la seconde. Pour cela, des données ont été récoltées chaque semaine sur chaque arbre, reprenant le nombre de cabosses wiltées, pourries ou atteintes d’autres maladies. Les cabosses mûres ont été répertoriées. Par ailleurs, un échantillonnage de l’agent P. megakarya a été fait au niveau du sol et des cabosses. Des analyses moléculaires par séquençage multilocus d’ADN nucléaire et mitochondrial (régions ITS, B tubuline, RAS, Cox II, EF1 et NADH) ont permis d’étudier la variabilité génétique de la population issue de ces parcelles. Une cartographie de chaque parcelle a permis de determiner la position des arbres individuels (cacaoyers et espèces associées), à partir des coordonnées GPS X et Y. Une analyse géostatistique de l’épidémie, faite avec le logiciel GSWin, a été testée afin d’estimer et de modéliser les corrélations spatiales en fonction des distances entre les arbres. Cette méthode est en cours de développement dans le cas de la pourriture brune des cabosses du cacaoyer. Le résultat attendu est l’estimation des distances moyennes de dispersion de l’agent infectieux dans les 2 parcelles.

III. Résultats

III.1. Incidence de la pourriture brune

Le suivi de l’épidémie en années 1 et 2 montre une évolution en 3 phases dans les 2 parcelles: une phase ascendante caractérisée par une forte augmentation du nombre de cabosses pourries; une phase de ralentissement où le nombre de cabosses pourries varie peu, du fait de conditions climatiques moins favorables au developpement du pathogène; et une nouvelle phase de reprise de la maladie, jusqu’à la fin des observations. Les totaux cumulés de cabosses pourries sur les 200 arbres dans les 2 plantations sont repris ci-dessous (figure 3).

Figure 3: Incidence cumulée de la pourriture brune au cours des campagnes 2007 et 2008 dans les 2 parcelles.

III.2. Analyse spatio-temporelle de la maladie dans les parcelles

Le modèle utilisé a permis par extrapolation de mettre en relation le niveau de la maladie entre des arbres voisins dans les parcelles. Il donne une série de cartes qui représentent la distribution spatiale de la maladie dans les parcelles pendant la durée des observations. Les figures 4 et 5 donnent la distribution de la maladie dans les parcelles « Mebenga » et « Cosmas ». Les semaines considérées correspondent aux points d’inflexion au niveau des courbes de l’incidence cumulée de la maladie dans chaque parcelle. .

Figure 4a : Distribution spatio-temporelle de la pourriture brune des cabosses dans la parcelle « Mebenga » pendant la campagne 2007 (Semaines 1, 3, 4, 12, 15, 17, 19 et 22).

Figure 4b : Distribution spatio-temporelle de la pourriture brune des cabosses dans la parcelle « Mebenga » pendant la campagne 2008 (Semaines 3, 7, 13, 15, 17, 20, 22, 25)

Figure 5a : Distribution spatio-temporelle de la pourriture brune des cabosses dans la parcelle « Cosmas » pendant la campagne 2007 (Semaines 1, 4, 7, 12, 17, 19, 21 et 22)

Figure 5b : Distribution spatio-temporelle de la pourriture brune des cabosses dans la parcelle « Cosmas » pendant la campagne 2008 (Semaines 2, 4, 7, 11, 14, 17, 21, 25)

III.3. Caractérisation des populations de Phytophthora megakarya issues du sol et des cabosses au sein des parcelles

Signe sexuel des isolats : 71 isolats se sont revélés de signe sexuel A1, par formation d’oospores en présence de la souche A2. Production de zoospores : La production de zoospores a été quantifiée a partir de 2 groupes d’isolats du sol et des cabosses infectées. D’une manière générale, les isolats du sol ont montré une plus forte aptitude à produire des zoospores, comparé aux isolats issus des cabosses infectées. La figure 5 illustre la difference entre les 2 types d’isolats.

Figure 5 : Niveau de production de zoospores pour les 2 types d’isolats

Niveau d’agressivité des isolats : Les résultats des 2 séries de tests sur feuilles entières montrent des différences significatives entre les isolats. Les analyses montrent un effet « clone » et un effet « souche » pour les 2 tests, sans interaction entre les deux facteurs (tableau 1).

Tableau 1 : Synthèse des effets Test 1 MANOVA Synthèse de tous les effets GENERALE 1- CLONE, 2- SOUCHE Effet dl Effet MC Effet dl erreur MC erreur F Niveau p 1 5* 51.90074* 432* .562037* 92.343999* 0.000000* 2 17* 1.49891* 432* .562037* 2.66693* .000360* 12 85 .60819 432 .562037 1.08212 .304528

Test 2 MANOVA Synthèse de tous les effets GENERALE 1- CLONE, 2- SOUCHE Effet dl Effet MC Effet dl erreur MC erreur F Niveau p 1 5* 32.30462* 414* .893841* 36.14136* 0.000000* 2 17* 9.17384* 414* .893841* 10.26339* .000000* 12 85 1.15634 414 .893841 1.29368 .054018

Par ailleurs, l’agressivité des souches provenant du sol s’est montrée plus élevée que celle des isolats prélevés sur cabosses. Cependant, ces différences ne sont pas toujours significatives. Les valeurs moyenneé d’agressivité des isolats sur chaque clone sont reprises dans le tableau 4. Par ailleurs, la comparaison de l’agressivité des isolats inoculés sur feuilles entières aux concentrations initiales (C0) et calibrée (C1) met en évidence des différences significatives d’agressivité entre la concentration initiale et la concentration calibrée, parmi les isolats prélevés dans le sol. Ces différences sont moindres et pas toujours significatives lorsque l’on considère le groupe d’isolats prélevés sur cabosses. Diversité génétique au sein de la population : 15 genotypes distincts ont été identifies a partir des analyses RAPDs repetees 2 fois sur l’ensemble de la population échantillonnée, aucune variabilité n’a été détectée sur l’ensemble de la population à partir du séquençage des régions ITS, Cox II, B Tubuline, RAS, RAS Intron, EF 1 alpha et NADH

IV. Discussion

L’utilisation du logiciel d’interaction spatiale ci-dessus a permis de mettre en relation le niveau de la maladie entre des arbres voisins. Le modèle a montré qu’au sein des 2 parcelles, il existe une relation spatiale de l’incidence de la maladie : un arbre malade peut influencer les arbres voisins sur une distance estimée par krigeage à une moyenne de 3m dans la plantation « Mebenga » et à une moyenne de 9m dans la plantation « Cosmas ». Ceci signifie que la dispersion de la maladie se fait d’un arbre à l’arbre voisin dans la premiere plantation (« Mebenga »), et jusqu'à 3 arbres pour la plantation « Cosmas », quand l’on sait que les espacements dans les cacaoyères sont de l’ordre de 3x3m. Par ailleurs, la figure 4 montre un debut d’infection diffus dans la parcelle « Mebenga », avec de nombreux points de départde la maladie, bien au delà de la zone indiquée par le planteur. Cependant, à mesure que l’epidémie progresse, l’on note comme dans la plantation « Cosmas », une agrégation de la maladie autour d’une zone qui pourrait de ce fait etre considerée comme la zone de forte incidence de la maladie. Ces résultats au cours de 2 campagnes successives corroborent les observations initiales des planteurs, et l’hypothèse de l’existence de foyers d’infection au sein des plantations se trouvent ainsi confortée. Les foyers d’infection ainsi identifiés ne seraient pas seulement des zones de départ de l’infection dans les cacaoyères, mais plutôt des zones de forte pression de la maladie au cours de la campagne, qui influenceraient de ce fait le niveau général des pertes à l’échelle de la plantation. En effet, le déclenchement de la maladie pourrait se faire hasard, du fait de la reprise d’activite des P.megakarya dans le sol lorsque les conditions deviennent favorables. Les points de départ de la maladie peuvent ainsi etre dispersés dans la parcelle. L’absence de variabilité au sein de la population du pathogène, par séquençage de gènes précis, laisse supposer que les foyers ainsi identifiés ne sont pas liés à la diversité génétique de l’agent pathogène. La plus forte agressivité des isolats piégés dans le sol, comparé à ceux isolés sur cabosses infectées signifierait que l’agent Phytophthora megakarya est plus agressif sous sa forme de conservation pendant l’intercampagne. Cette aptitude l’aiderait au début de l’infection. Il serait cependant intéressant de déterminer l’influence de l’inoculum du sol sur la distribution spatio-temporelle de la maladie, afin de mieux expliquer l’existence de nombreux points de départ de la maladie, comme c’est le cas dans la parcelle « Mebenga ». Pour cela, il est indispensable de reprendre l’echantillonnage et de correler la variation génotypique avec l’incidence de la maladie.

V. Conclusion

L’analyse spatio-temporelle permet de mieux comprendre le développement de l’épidemie. Elle pourrait de ce fait, après une meilleure adaptation des outils et méthodes d’analyse et la prise en compte des differents facteurs influencant la maladie, conduire à l’adaptation des stratégies de lutte existantes, afin de les rendre plus efficaces, moins coûteuses et mieux adaptées au contexte environnemental actuel. Elles seraien axées sur une réduction de la pression globale d’inoculum dans la plantation à partir d’une gestion raisonnée des foyers identifiés. Ainsi, le réglage de l’ombrage et la suppression d’espèces susceptibles d’héberger l’agent pathogène pourraient être associés à une utilisation raisonnée de fongicides, dans le but de réduire significativement et de manière durable les pertes dues à cette maladie. References bibliographiques

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